基于CT图像影像组学模型在糖尿病患者胰腺功能分析中的应用

目的探讨基于CT图像影像组学模型在糖尿病患者胰腺功能分析中的应用价值。资料与方法回顾性分析2015年9月—2019年12月重庆医科大学附属永川医院收治的52例糖尿病、35例糖耐量调节受损及53例正常人群的胰腺CT图像。由2名放射科医师独立提取整个胰腺CT图像纹理特征,选择最有价值的特征,将样本随机分为训练集与测试集,建立K-邻近、支持向量机、逻辑回归3种机器学习模型,并获得受试者工作特征曲线及曲线下面积、敏感度、特异度,以评估模型效能。结果提取得到1395个纹理特征,经降维得到与3组胰腺功能鉴别相关的特征参数14个;K-邻近、支持向量机、逻辑回归3种机器学习模型诊断效能良好,曲线下面积均>0.81。结论基于CT图像影像组学模型鉴别糖尿病患者、糖耐量调节受损者和正常人群的胰腺功能具有较高的价值。     

基于CT增强图像的影像组学模型对鉴别结直肠癌旁肿瘤沉积及转移淋巴结的诊断价值

【摘要】目的：探讨基于CT增强图像的影像组学模型对鉴别结直肠癌旁肿瘤沉积（TD）及转移淋巴结（MLN）的诊断价值。方法：回顾性分析经手术病理证实且CT增强图像上可辨识的45个结直肠癌旁TD和45个转移性淋巴结的影像学资料。所有患者在术前一周内行全腹部CT平扫和动静脉双期增强扫描。使用Mazda软件,在CT静脉期增强图像上提取病灶的影像组学特征,随后采用软件自带的FPM法及主成分分析法对纹理特征进行特征选择及抽取的降维方法,筛选出有预测价值的纹理特征。并将样本随机分为训练集与验证集,使用降维后的特征和临床高危因素建立随机森林、决策树、朴素贝叶斯和逻辑式回归共4种机器学习模型,计算4种模型在验证集的鉴别诊断符合率,进行ROC曲线分析并获得曲线下面积（AUC）。结果：共提取794个影像组学特征,经降维后获得有鉴别诊断意义的9个主成分特征参数。建立的随机森林、决策树、朴素贝叶斯和逻辑式回归机器学习模型在验证集中对鉴别TD与MLN的符合率分别为100%、100%、100%和92.86%,ROC曲线下面积分别为0.83、0.71、0.94和0.89。结论：基于CT增强静脉期图像的影像组学模型对结直肠癌旁肿瘤沉积及转移性淋巴结的鉴别诊断具有较大价值。     

MRI在胎盘成熟度分级及胎盘病变的应用价值

目的探讨MRI在胎盘成熟度分级及胎盘病变方面的临床应用价值。资料与方法搜集本院2010年3月至2011年6月期间,33例孕龄20周以上孕妇行MRI检查的胎盘图像,其中4例超声诊断胎盘存在病变,余29例胎盘无异常;胎盘MRI,采用T1WI、T2WI扫描,观察胎盘的位置、形态及信号特点,并对胎盘无异常者,根据胎盘形态及信号特点,进行成熟度分级,分为0、Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级。结果 4例超声诊断胎盘异常者,MRI诊断与超声诊断相符,其中前置胎盘3例,胎盘早剥1例;余29例正常胎盘,MRI成熟度分级为:0级1例;Ⅰ级13例;Ⅱ级12例;Ⅲ级3例,其中1例Ⅰ级B超诊断Ⅱ级,2例Ⅱ级B超诊断Ⅰ级,其余二者诊断结果一致。结论快速MRI在对胎盘成熟度的分级及胎盘病变的诊断方面,具有较高的临床应用价值。     

The Value of Magnetic Resonance Imaging in Placental Maturity Grading and Lesions

目的 探讨MRI在胎盘成熟度分级及胎盘病变方面的临床应用价值.资料与方法 搜集本院2010年3月至2011年6月期间,33例孕龄20周以上孕妇行MRI检查的胎盘图像,其中4例超声诊断胎盘存在病变,余29例胎盘无异常；胎盘MRI,采用T1M、T2WI扫描,观察胎盘的位置、形态及信号特点,并对胎盘无异常者,根据胎盘形态及信号特点,进行成熟度分级,分为0、Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级.结果 4例超声诊断胎盘异常者,MRI诊断与超声诊断相符,其中前置胎盘3例,胎盘早剥1例；余29例正常胎盘,MRI成熟度分级为:0级1例；Ⅰ级13例；Ⅱ级12例；Ⅲ级3例,其中1例Ⅰ级B超诊断Ⅱ级,2例Ⅱ级B超诊断Ⅰ级,其余二者诊断结果一致.结论 快速MRI在对胎盘成熟度的分级及胎盘病变的诊断方面,具有较高的临床应用价值.     

彩色多普勒超声在胎盘植入产前诊断中的临床价值

目的探讨胎盘后方间隙消失和胎盘后方血流丰富等超声图像特征在胎盘植入产前诊断中的价值。方法选取75例疑诊胎盘植入患者资料,行常规超声检查分析其图像特征。结果本组75例疑诊胎盘植入的产妇中,经临床或病理结果确诊为胎盘植入64例,误诊11例,准确率为85.33%,误诊率为14.67%。在胎盘植入产前诊断中,子宫膀胱壁界面毛糙、胎盘后方血流丰富、胎盘内广泛腔隙、胎盘后方间隙消失、胎盘内局灶腔隙等各超声图像特征的敏感度分别为20.31%、43.75%、39.06%、73.44%、37.50%,特异度分别为90.91%、81.82%、100.00%、27.27%、45.45%。结论胎盘后方间隙消失的图像特征敏感度较高,但特异度偏低,而胎盘内广泛腔隙的图像特征特异度较高,且对产后子宫切除的预测具有较高的敏感度。     

基于增强CT影像组学评估肝硬化患者肝储备功能的应用

【摘要】目的：基于增强CT影像组学特征构建列线图预测模型对肝硬化患者肝储备功能进行Child-Pugh分级。方法：回顾性分析经临床证实的144例肝硬化患者,按照Child-Pugh评分标准分成Child-Pugh A级33例, B级60例,C级51例。构建Child-Pugh A vs Child-Pugh B/C及Child-Pugh A/B vs Child-Pugh C两个数据集,分别以8：2的比例随机分成训练集和测试集。在3期增强CT图像上手动勾画肝脏区域作为感兴趣区(ROI),于感兴趣区中提取并筛选特征。建立影像组学标签并构建列线图预测模型,将模型用于训练集及测试集,并绘制受试者工作特性曲线（ROC）评估其效能。结果：在Child-Pugh A vs Child-Pugh B/C数据集中,列线图在训练集与测试集中AUC分别为0.920和0.807,敏感度分别为0.933和0.741,特异度分别为0.846和0.826。在Child-Pugh A/B vs Child-Pugh C数据集中,列线图在训练集与测试集中AUC分别为0.880和0.821,敏感度分别为0.805和0.818,特异度分别为0.878和0.947。结论：基于不同肝脏储备功能肝硬化患者的腹部3期CT增强图像组学特征建立的列线图模型可作为预测Child-Pugh分级较为可靠的辅助诊断工具。     

基于CT平扫纹理分析的影像组学预测肾透明细胞癌WHO/ISUP分级的初步研究

目的探讨基于肾脏CT平扫图像纹理分析的影像组学模型在预测肾透明细胞癌(ccRCC)WHO/国际泌尿病理学会(ISUP)病理分级中的价值。方法回顾性分析2016年12月至2019年5月中国科学院大学附属肿瘤医院经手术病理证实且有明确病理分级的90例ccRCC患者,按照7∶3的比例将所有患者随机分为训练组(63例)及测试组(27例)。根据2016版WHO/ISUP分级标准,将Ⅰ、Ⅱ级归为低级别组(53例),Ⅲ、Ⅳ级归为高级别组(37例)。在CT平扫图像上逐层勾画肿瘤ROI,提取93个纹理特征,利用最小绝对收缩与选择算子(LASSO)回归对特征参数进行降维,并建立影像组学评分(Rad-score)。以病理分级结果为金标准,采用logistic回归构建ccRCC病理分级的预测模型。采用ROC曲线及校准曲线评价模型的诊断效能,计算曲线下面积(AUC)、敏感度、特异度和准确度。采用Hosmer-Lemeshow拟合优度检验评价模型的校准度。结果经降维和交叉验证后筛选出10个非零系数的纹理特征,根据这10个特征及其对应系数的线性加权形成预测ccRCC新病理分级的影像组学风险评分,并建立预测模型。该模型在训练组中的AUC值为0.933(95%CI 0.862~1.000),其判断WHO/ISUP分级高级别ccRCC的灵敏度为92.3%,特异度为89.2%,准确度为90.5%,校准曲线显示该模型的校准度较好(P=0.257)。在测试组中的AUC值为0.875(95%CI 0.734~1.000),灵敏度为72.7%,特异度为87.5%,准确度为81.5%,校准曲线显示该模型的校准度较好(P=0.125)。结论基于平扫CT纹理分析构建的影像组学预测模型对ccRCC WHO/ISUP病理分级的评估具有应用潜能。     

胎盘植入的超声表现分析

目的:探讨胎盘植入产前彩超的声像图特征。方法:回顾性分析经病理证实的13例胎盘植入的超声图像,其中产前超声检出5例,漏诊8例。结果:胎盘植入声像图特征:胎盘内多发血池,胎盘后间隙消失或不规则,部分区域子宫肌层缺失,甚至完全中断。剖宫产子宫胎盘低置并穿透性胎盘,前壁下段浆膜层与膀胱后壁分界不清,胎盘穿入膀胱内者膀胱内壁毛糙甚者胎盘回声可向膀胱内突。彩色多普勒未见正常宫壁静脉丛,而代之以迂曲增宽的血管,胎盘似置于"火海样"血管之上。结论:彩超孕期追踪检查胎盘植入情况尤其是穿透性胎盘具有重要价值,可提示继续妊娠有子宫自发破裂的风险,同时为临床选择治疗方案提供可靠依据。     

基于乳腺X线图像纹理特征建立机器学习模型在鉴别良恶性乳腺肿块中的价值

目的:探讨基于乳腺X线图像的纹理分析建立机器学习模型在鉴别乳腺肿块良恶性中的价值。方法:回顾性搜集经病理证实的124个乳腺良性肿块和139个乳腺恶性肿块的乳腺X线图像。并按照7﹕3的比例划将所有病灶随即分为训练集和验证集。使用MaZda软件,在X线图像上于乳腺病灶内手动勾画ROI,提取6类共133个纹理特征,经降维处理后,利用训练集数据得到线性判别分析(LDA)、Logistic回归(LR)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)共4种模型。在验证集中对这4种模型进行验证。通过符合率、Kappa系数和AUC值分别评价4种模型在训练集和验证集中的表现,并通过delong法比较4种模型间AUC值的差异。结果:RF模型在训练集和验证集中符合率、Kappa系数和AUC值均高于其它模型;其中,RF模型在验证集中的符合率为94.9%、Kappa系数为0.896、AUC值为0.946,与LDA模型、LR模型间AUC值的差异均具有统计学意义(P<0.05)。SVM模型的符合率和Kappa系数仅次于RF模型;在验证集中,SVM模型的AUC值高于LDA和LR模型,但差异无统计学意义(P>0.05)。结论:基于乳腺X线图像纹理特征建立的机器学习模型在鉴别乳腺肿块良恶性中具有一定优势。其中RF模型表现出较好的诊断效能,SVM模型的表现仅次于RF模型。     

基于18F-FDG PET/CT影像组学特征和临床因素预测肺腺癌EGFR突变状态

目的 建立基于¹⁸F-FDG PET/CT影像组学特征和临床风险因素的肺腺癌表皮生长因子受体(EGFR)突变预测模型，并验证其准确性。资料与方法 回顾性纳入2018年7月—2022年1月在新疆医科大学附属肿瘤医院行¹⁸F-FDG PET/CT，并经病理证实且有EGFR基因检测结果的肺腺癌患者155例。按照7∶3随机划分为训练集和测试集。对所有EGFR突变临床风险因素进行单因素及多因素Logistic回归，建立预测肺腺癌EGFR突变的临床风险因素模型。所有图像经过预处理后，分别在PET、CT图像上勾画感兴趣区，提取影像组学特征。经特征降维后，基于最佳影像组学特征建立支持向量机、随机森林分类器(RF)和逻辑回归模型，并预测肺腺癌EGFR突变。采用受试者工作特征曲线评估3种模型的诊断效能。然后选取最佳模型结合临床风险因素构建复合模型，并绘制列线图。应用决策分析曲线评估列线图的临床效用。结果 155例肺腺癌中，EGFR野生型69例，突变型86例。多因素Logistic回归显示吸烟为预测肺腺癌EGFR突变的临床风险预测因子。影像组学分析，经特征提取、特...     

Automatic recognition of five types of white blood cells in peripheral blood

This paper proposes image processing algorithms to recognize five types of white blood cells in peripheral blood automatically. First, a method based on Gram-Schmidt orthogonalization is proposed along with a snake algorithm to segment nucleus and cytoplasm of the cells. Then, a variety of features are extracted from the segmented regions. Next, most discriminative features are selected using a Sequential Forward Selection (SFS) algorithm and performances of two classifiers, Artificial Neural Network (ANN) and Support Vector Machine (SVM), are compared. The results demonstrate that the proposed methods are accurate and sufficiently fast to be used in hematological laboratories.     

Reduction of patient exposure by the use of digital luminescence radiography

PURPOSE: To determine the minimum acceptable exposure for an adequate image quality using digital luminescence radiography (DLR) instead of screen-film system (SFS). MATERIAL AND METHODS: The impact of different physical and technical parameters on image quality and exposure was evaluated by obtaining radiographs of a test phantom. Conventional and digital radiographs of a humanoid phantom, an anatomical preparation or an animal were obtained using variable mAs. The image quality was rated by eight experienced radiologists using clinical criteria of image quality. The image quality evaluation was analysed using graphs. RESULTS: The exposure could be reduced by 60% for skull radiographs, 57% for abdominal radiographs, and 25% for chest radiographs of premature infants when using DLR instead of conventional SFS. CONCLUSION: DLR provides adequate image quality with reasonably low exposure.     

Feature extraction and pattern classification of colorectal polyps in colonoscopic imaging

A computer-aided diagnostic system for colonoscopic imaging has been developed to classify colorectal polyps by type. The modules of the proposed system include image enhancement, feature extraction, feature selection and polyp classification. Three hundred sixty-five images (214 with hyperplastic polyps and 151 with adenomatous polyps) were collected from a branch of a medical center in central Taiwan. The raw images were enhanced by the principal component transform (PCT). The features of texture analysis, spatial domain and spectral domain were extracted from the first component of the PCT. Sequential forward selection (SFS) and sequential floating forward selection (SFFS) were used to select the input feature vectors for classification. Support vector machines (SVMs) were employed to classify the colorectal polyps by type. The classification performance was measured by the Az values of the Receiver Operating Characteristic curve. For all 180 features used as input vectors, the test data set yielded Az values of 88.7%. The Az value was increased by 2.6% (from 88.7% to 91.3%) and 4.4% (from 88.7% to 93.1%) for the features selected by the SFS and the SFFS, respectively. The SFS and the SFFS reduced the dimension of the input vector by 57.2% and 73.8%, respectively. The SFFS outperformed the SFS in both the reduction of the dimension of the feature vector and the classification performance. When the colonoscopic images were visually inspected by experienced physicians, the accuracy of detecting polyps by types was around 85%. The accuracy of the SFFS with the SVM classifier reached 96%. The classification performance of the proposed system outperformed the conventional visual inspection approach. Therefore, the proposed computer-aided system could be used to improve the quality of colorectal polyp diagnosis.     

Ultrasound prediction of fetal lung maturity

Amniocentesis for determination of fetal lung maturity and ultrasonographic (US) evaluation of the biparietal diameter (BPD) and placental grade were performed simultaneously in 261 nondiabetic pregnant women. A BPD of at least 9.3 cm and a grade 3 placenta were evaluated as predictors of fetal lung maturity using amniotic fluid phospholipids as indicators of a mature lung profile. The ability of the sonographic parameters to predict fetal lung maturity was closely related to menstrual age. Before 37 weeks, the false-positive prediction rate using a grade 3 placenta was 100%, and the false-positive prediction using the BPD was 85.6%. After 37 weeks, the false-positive rate using a grade 3 placenta was 5.9%, and the false-positive rate using the BPD was 9.5%. Thus menstrual age, and not these two US parameters, dictated fetal lung maturity. The authors conclude that the best use of US for predicting fetal lung maturity is in establishing menstrual age early in pregnancy.     

利用超声动态图像进行心肌运动估测的新方法--窗优化散斑追踪法

目的 给出一种自动选择相关窗尺寸的散斑追踪方法用于心肌运动估测。方法 提出一种搜索算法来选择使相关估计位移最优的窗尺寸，称为窗优化散斑追踪法(STAWOWS：speckle tracking algorithm with optirnal witldow size)。通过对仿真数据和实际临床数据的处理，对该方法的有效性进行了验证。结果该方法能够选取到使相关估计位移结果最优的窗尺寸，能够比较准确地对实际B超图像中的散斑实现追踪。结论 这种方法是一种有效的散斑追踪方法。     

16层螺旋CT冠状动脉成像图像质量相关影响因素分析及最佳扫描条件选择(心脏体模模拟实验)

目的 采用新型心脏动态体模,对16层螺旋CT冠状动脉成像图像质量相关影响因素进行分析,并探讨在不同心率下的扫描速度和重组算法选择.材料与方法 采用GE公司研制的新型心脏动态体模,心率设置为40～95次/min(间隔5次/min)共12组.采用GE LightSpeed 16 层螺旋CT,以心脏冠状动脉扫描模式对不同心率下的心脏体模进行扫描,X线球管转速(即扫描速度)设置为0.5 s/r和0.6 s/r.所有的扫描数据在R-R间期90%时相分别以单扇区(Snapshot segment)、双扇区(Burst-2)和四扇区重组(Burst-4)3种心脏重组算法进行重组.所有重组数据传至AW4.1工作站行后处理成像.后处理方法采用容积再现(VR)、多平面重组(MPR).分别对不同重组图像进行评分.统计学处理采用析因分析和多元线性回归分析.结果 (1)总模型具有统计学意义(F=11.15,P＜0.0001),不同心率(F=11.99,P＜0.0001)、不同转速(F=5.76,P=0.00196)、不同重组算法(F=9.21,P=0.0003)对图像质量有显著的影响,三者的交互作用均无显著差别(P＞0.05);(2)不同心率间比较,心率≤65次/min时图像质量评分较高(P＜0.05);(3)不同扫描速度比较,0.5 s/r时,图像质量评分较高(P＜0.05);(4)不同重组算法之间比较:重组算法为Burst-4和Burst-2时,图像质量评分较高(P＜0.05),但两者之间差异无统计学意义(P＞0.05);(5)心率、扫描速度及重组算法与图像质量间具有多元线性回归关系(标准化回归系数分别为-0.70794、-0.16449和0.27341,F=34.43,P＜0.0001),各回归系数具有显著性.结论 心率、扫描速度及重组算法等是影响16层螺旋CT冠状动脉成像图像质量的主要因素,可采用新型心脏动态体模进行评估.合理利用扫描参数能有效提高图像质量和检查的成功率.     

64层螺旋CT冠状动脉成像图像质量的相关影响因素分析(心脏体模模拟实验)

目的采用心脏动态体模，对64层螺旋CT冠状动脉成像图像质量的相关影响因素进行分析。方法采用GE Light speed64层螺旋CT，以心脏扫描的模式对心脏动态体模进行扫描。心脏动态体模由3部分组成：动力部分、解剖结构模拟部分和控制部分组成。心率设置为40、45、50、55、60、65、70、75、80、85、90、95、100、105、110和115次／min，X线管转速设置为每转0．35、0．40和0．45S，分别对不同心率下的心脏动态体模进行冠状动脉成像扫描。所有扫描数据在R-R间期90％时相分别进行单扇区和多扇区重组。重组数据传至AW4．2工作站后处理成像。后处理方法采用容积重组（VR）、多平面重组（MPR）模式。分别对不同重组图像进行评分。统计学处理采用多元线性回归模型。结果（1）心率对图像质量的影响有统计学意义（P〈0．01），随着心率的增加，图像质量评分呈下降趋势。多元线性回归分析显示心率每增加1次，图像质量评分平均减低0．046；（2）重组算法对图像质量的影响有统计学意义（P〈0．01），在同一条件下多扇区重组算法较单扇区重组算法能增加图像质量评分0．5。（3）X线管转速在0．35、0．40和0．45S下对图像质量的影响无统计学意义（P〉0，05），在40-115次／min心率时的重组图像，得到的最高评分时X线管转速分别为0．35和0．45S。（4）心率、重组算法与图像质量间具有多元线性回归关系（标准化回归系数分别为-0．824和0．194）。结论心脏动态体模评价64层螺旋CT冠状动脉成像图像质量的影响因素，能够为其临床应用和基础研究提供帮助。     

Fractal-feature distance as a substitute for observer performance index in contrast-detail examination

PURPOSE: To assess whether or not the fractal-feature distance using the box-counting algorithm can be a substitute for observer performance index. METHODS AND MATERIALS: Contrast-detail (C-D) phantom images were obtained at various mAs-values (0.5-4.0mAs) and 140kV(p) with a Fuji computed radiography system, and the reference image was acquired at 50mAs; all cylindrical targets in the C-D phantom were visualized on this image. The C-D images were converted to binary images using the profile curves around the smallest cylindrical target images on the reference images. The fractal analysis was conducted using the box-counting algorithm for these binary images. The fractal-feature distances between the low-dose and reference images were calculated using the fractal dimension and the complexity. Furthermore, we performed the C-D analysis in which ten radiologists participated, and compared the fractal-feature distances with the image quality figures (IQF) derived from the C-D analysis with Markov chain. RESULTS: For all C-D phantom radiographs, the relationship between the length of the square boxes and the number of boxes to cover the positive pixels of the binary image was linear on a log-log scale (r>/=0.999). A strong linear correlation was found between the fractal-feature distance and IQF (r=0.990). CONCLUSION: We have shown that the binary image of C-D phantom can be analyzed by the box-counting algorithm and its fractal-feature distance increases as the radiation dose decreases. Furthermore, we have shown that the fractal-feature distances will be equivalent to IQFs in C-D analysis.     

乳腺计算机X射线摄影曝光条件的研究

目的通过比较乳腺摄影屏-片系统与计算机X射线摄影(CR)系统的曝光条件,以及不同曝光量对乳腺CR影像的影响,探讨乳腺CR摄影条件的优化原则。方法应用屏-片组合和CR,分别采用26、28、30 kV对fluke NA 18-220 乳腺模体采用自动曝光控制(AEC)模式进行摄影,并记录曝光量数值(mAs),对CR影像进行处理。同时CR采用上述相同kV、照射野,以及不同的曝光量对模体进行摄影,并对CR影像进行不同的处理。所获图像由4位放射医师进行双盲阅片,按照美国放射学会(ACR)的评分标准评价打分。结果采用自动曝光模式,乳腺CR摄影的曝光量明显高于传统屏-片组合的曝光量;乳腺CR摄影的曝光量降低到标准自动曝光模式的1/2~1/3时仍能满足诊断要求,此时的曝光量较屏-片组合采用自动曝光模式的曝光量低。结论乳腺CR摄影采用不经重新校正的自动曝光模式时,曝光量明显增加;符合诊断要求的乳腺CR摄影所需曝光量可低于屏-片组合,合理使用CR是降低乳腺CR摄影剂量的关键。