编辑推荐：
为解决前列腺癌（PCa）患者高危分层问题，研究人员计算了 44 例患者 101 个 PCa 区域多参数磁共振（mpMR）影像的 137,970 个影像组学特征。研究发现高危组中细胞密度（CD）与特定特征相关，构建模型准确率达 0.920，可助力 PCa 高危分层。
本研究旨在通过探究前列腺癌（Prostate Cancer，PCa）区域在组织病理学图像中的细胞密度（Cell Density，CD）与多参数磁共振（Multiparametric MR，mpMR）影像组学特征之间的关联，开发一种可解释的影像组学模型，用于对 PCa 患者进行高危疾病分层。
研究人员从 44 例患者的 101 个 PCa 区域的 mpMR 图像中计算出 137,970 个影像组学特征，并从每个 PCa 区域的动态对比增强（Dynamic Contrast-Enhanced，DCE）图像中导出联合直方图（Joint Histograms，JHs）。利用 Spearman 相关系数评估不同分级组和三个风险组中，组织病理学图像上的 CD 与其在 PCa 区域对应的 mpMR 影像组学特征之间的关联。为验证影像组学特征与 CD 关联的潜力，研究人员开发了影像组学模型，将患者分为低 / 中危组和高危组。
结果显示，在高危组中，CD 与基于 DCE 的纹理特征（WV_HH1st_GLSZM_ZP）（ρ = 0.609，p = 0.024）和 DCE-JH 特征（JH_WV_HL1st versus 5th‐1st_Hist_STD）（ρ = 0.609，p = 0.024）存在中度相关性。该影像组学模型在将测试数据集的患者分为低 / 中危组和高危组时，准确率达到 0.920。
研究结论表明，CD 与 mpMR 特征之间的关联可用于开发可解释的影像组学，为 PCa 患者的高危分层提供帮助。
