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第46卷第9期 李奕博，于 磊，丁 磊，等. 基于mp⁃MRI和临床特征构建前列腺癌根治术的切缘预测模型［J］.
2026年9月 南京医科大学学报（自然科学版），2026，46（9）：1356-1365 ·1361 ·

表2 训练集中预测变量的单因素Logistic分析结果 表4 向后法逐步回归分析剔除无关变量
Table 2 Univariate logistic analysis of predictive variables Table 4 Elimination of irrelevant variables using backward
in the training set stepwise regression analysis
Indicator OR 95%CI P Adjusted
Excluded variable OR P C index
Age 1.018 0.997-1.039 0.088 R 2
f/t PSA 0.957 0.773-1.184 0.685 Suspicious for seminal vesicle 1.001 0.999 0.594 0.901
PSAD 22.506 9.610-52.779 <0.001 Gleason score 1.123 0.502 0.593 0.901
NSE 0.997 0.970-1.024 0.833 Suspicious for bone metastasis 2.979 0.334 0.592 0.900
Testosterone 0.990 0.969-1.013 0.401 Age 0.976 0.139 0.589 0.899
Estradiol 1.002 1.000-1.005 0.099 Estradiol 1.005 0.012 0.581 0.897
2
PI⁃RADS score 2.922 2.371-3.604 <0.001 R ：coefficient of determination.
Gleason score 2.340 1.835-2.986 <0.001
Number of lesions 3.782 2.953-4.841 <0.001 表5 剔除变量后的多因素Logistic分析结果
Anatomical location Table 5 Multivariable logistic regression analysis after
Apex：Base 1.157 0.842-1.590 0.367 variable elimination
Mid：Base 1.996 1.249-3.189 0.004 Variable after regression OR 95%CI P
Histological location Intercept 0.005 0.002-0.016 <0.001
PZ∶CZ 1.024 0.747-1.402 0.884 PSAD 8.702 3.200-23.662 <0.001
TZ∶CZ 0.777 0.530-1.138 0.195 PI⁃RADS score 1.702 1.303-2.223 <0.001
Suspicious for capsular invasion 17.160 11.41-25.82 <0.001 Number of lesions 3.112 2.400-4.470 <0.001
Suspicious for seminal vesicle 7.187 3.187-16.215 <0.001 Suspicious for capsular invasion 12.023 2.297-4.216 <0.001
Bladder compression 0.912 0.669-1.245 0.563 Suspicious for lymph node 0.456 0.275-0.756 0.002
Suspicious for lymph node 1.356 0.961-1.914 0.083
Suspicious for bone metastasis 6.794 1.520-30.361 0.012
量，包括年龄、f/t PSA、NSE、睾酮、雌二醇。对 mp⁃
OR：odds ratio；95%CI：95% confidence interval.
MRI 的解读工作 2 名经验丰富的影像科医生独立
阅片，描述 mp⁃MRI图像中的可疑病灶数目，确定解
表3 训练集中单因素筛选变量的多因素Logistic分析结果
剖学定位、组织学定位、与包膜的关系、精囊的关
Table 3 Multivariate logistic analysis of variables selected
系、压迫膀胱、可疑淋巴结转移、可疑骨转移，而阅
from univariate analysis in the training set
Variable OR 95%CI P 片产生的差异，则在2位医生共同讨论后给出结论。
收集并预处理好变量后，考虑时间跨度大，采
Intercept 0.006 0.000-0.108 0.001
Age 0.976 0.947-1.007 0.126 用完全随机的方式按照7∶3的比例将队列随机划分
PSAD 7.977 2.870-22.156 <0.001 为训练集和验证集。研究是基于影像科医师对核
Estradiol 1.006 1.002-1.010 <0.001 磁图像进行判读，将医师判读结果视作 mp⁃MRI 对
PI⁃RADS score 1.660 1.252-2.200 0.007
结果的影响因素纳入研究，因此变量筛选策略存在较
Gleason score 1.123 0.799-1.579 0.505
多局限性。首先，判读结果的标准是由泌尿外科医生
Number of lesions 3.279 2.396-4.486 <0.001
制定的，不能完全反映核磁图像中的信息，应该更多
Suspicious for capsular invasion 12.538 7.591-20.698 <0.001
参考影像科专家的意见。其次，直接将PI⁃RADS评分
Suspicious for seminal vesicle 1.001 0.336-2.986 0.999
作为影响因素纳入研究，可能导致PI⁃RADS 评分和
Suspicious for lymph node 0.453 0.269-0.762 0.003
Suspicious for bone metastasis 2.775 0.353-21.526 0.334 判读标准之间存在部分重合，进而在多因素逻辑回
归分析中出现多重共线性等问题。如需解决这个
评分 ［24，29］ 。尽管部分研究报道了机器人辅助参与的 问题，可以考虑将 PI⁃RADS 评分标准拆分为子标
手术有助于改善术后切缘情况，但是由于此研究队 准，或在制定影像判读标准时参考并加入 PI⁃RADS
列中手术方式的变量分布严重不平衡，暂不纳入研 评分标准，但是在考虑到模型的适用性，需要的预
究 ［29］ 。BMI无法获取，暂不纳入研究。因此，最终确 测变量应该是临床较容易获取的，因此简化了判读

定纳入的特征包括 PSAD、Gleason 评分和 PI⁃RADS 结果的标准，没有将 PI⁃RADS 评分标准拆分纳入，
评分，此外再纳入部分临床工作中容易获取的变 但是这也造成了预测变量筛选的局限性。首先在训