多参数MRI纹理分析预测直肠癌患者放射治疗后早期股骨头坏死

目的 探讨多参数MRI(mpMRI)纹理分析预测直肠癌患者放射治疗(放疗)后早期股骨头坏死(FHN)的价值。方法 回顾性分析52例接受盆腔放疗直肠癌患者放疗前2周及放疗后3个月内的盆腔MRI,其中31例未见FHN,21例出现早期FHN(Ⅰ期16例,Ⅱ期5例)。采用3D-slicer软件基于T1WI、T2WI和弥散加权成像(DWI)分割右侧股骨头,并提取其纹理参数;对比放疗前后纹理参数,将差异有统计学意义的放疗前参数纳入多因素logistic回归分析,建立模型_T1WI、模型_T2WI、模型_DWI及模型_{T1WI+T2WI+DWI}。根据放疗后影像学所见行股骨头坏死骨循环研究协会(ARCO)分期,以受试者工作特征(ROC)曲线分析单一纹理参数及联合模型预测直肠癌患者放疗后早期FHN的效能。结果 T1WI及T2WI纹理参数中,放疗前股骨头能量及均匀性高于放疗后;DWI纹理参数中,放疗前股骨头能量高于、而长行程高灰度强调及短行程高灰度强调低于放疗后。上述放疗前纹理参数单一预测直肠癌患者放疗后早期FHN的曲线下面积(AUC)为0.581~0.712,模型_T1WI、模型_T2WI、模型_DWI和模型_{T1WI+T2WI+DWI}的AUC分别为0.660、0.713、0.770和0.853。结论 mpMRI纹理分析可有效预测直肠癌患者放疗后早期FHN。     

基于深度学习的像素闪烁算法对高体质量指数患者低剂量腹部CT平扫图像质量的影响

目的 探讨基于深度学习的像素闪烁（PS）算法对体质量指数（BMI）≥ 25 kg/m²患者低剂量腹部CT平扫图像质量的影响。方法 选取59例接受腹部CT检查、BMI ≥ 25 kg/m²的患者,根据管电压分为A组（100 kVp,n=30）和B组（120 kVp,n=29）。根据不同重建算法和处理方式,将A组分为A1亚组（FBP）、A2亚组（FBP+PS）、A3亚组（50% ASiR-V）和A4亚组（50% ASiR-V+PS）;将B组分为B1亚组（FBP）和B2亚组（50% ASiR-V）。测量2组肝右叶、右侧竖脊肌CT值及SD值,计算肝脏SNR、CNR及容积CT剂量指数（CTDI_vol）,评价2名观察者间所测数值的一致性。结果 2名观察者所测数据的一致性良好（ICC值均> 0.80）。A组各亚组间肝脏及竖脊肌CT值差异无统计学意义（P > 0.05）;肝脏及竖脊肌SD值、肝脏SNR值差异有统计学意义（P均< 0.001）;两两比较SD_A4 < SD_A2 < SD_A3 < SD_A1,SNR_A4 > SNR_A2 > SNR_A3 > SNR_A1;A1与A3亚组间CNR值差异无统计学意义（P=0.078）,其余亚组间两两比较CNR_A4 > CNR_A2 > CNR_A3或CNR_A1（P均< 0.001）。A2亚组肝脏SD值较B1亚组、A4亚组较B2亚组明显降低,SNR及CNR值明显增高（P均< 0.001）。A组CTDI_vol明显低于B组（P均< 0.001）。结论 采用基于深度学习的PS算法可改善高BMI患者低剂量腹部CT平扫图像质量。     

扩散峰度成像定量参数直方图分析鉴别子宫癌肉瘤与变性子宫肌瘤的价值

目的:探讨扩散峰度成像(DKI)定量参数直方图分析鉴别子宫癌肉瘤(UCS)和变性子宫肌瘤(DH)的价值。方法:回顾性分析经手术病理证实的11例UCS和22例DH患者的资料。患者均行盆腔DKI扫描,经后处理获得DKI定量参数,包括平均弥散峰度(MK)、平均弥散系数(MD)、各向异性分数(FA),后采用Omni-Kinetics软件进行直方图分析,获得DKI各参数的中位数、平均值、标准差、偏度、峰度、25%位数、75%位数、能量、熵等直方图参数。采用独立样本t检验(正态分布)或Mann-Whitney秩和检验(偏态分布)比较UCS和DH的各直方图参数的差异,采用ROC曲线评价有统计学差异的直方图参数对UCS和DH的鉴别效能。结果:两组间MK的标准差、75%位数、熵,MD的中位数、平均值、25%位数、75%位数,FA的中位数、平均值、标准差、25%位数、75%位数、能量、熵的差异具有统计学意义(P均<0.05);两组间MK的中位数、平均值、偏度、峰度、25%位数、能量,MD的标准差、偏度、峰度、能量、熵,FA的偏度、峰度的差异无统计学意义(P均>0.05);FA的中位数、75%位数的曲线ROC下面积最大(均为0.921);FA的75%位数的敏感度最高(100.0%);MK的标准差的特异度最高(100.0%)。结论:DKI定量参数直方图分析有助于鉴别UCS与DH。     

直肠癌DCE-MRI纹理分析预测Ki67表达状态的价值

目的:探讨动态对比增强磁共振成像(Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)纹理分析术前预测直肠癌患者Ki67表达状态的价值.方法:回顾性收集行DCE-MRI扫描且有Ki67免疫组化检测结果的原发直肠癌患者91例(Ki67高表达组56例、低...     

动态对比增强磁共振成像纹理多参数联合分析预测P53表达状态对直肠癌鉴别诊断的价值

目的探讨动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced MRI,DCE-MRI)纹理分析在术前预测直肠癌患者P53表达状态的价值.材料与方法回顾性收集行DCE-MRI扫描且有P53免疫组化检测结果的原发直肠癌患者91例(P53高表达组50例、低表达组41例).由GenIQ后处理软件获取Ktrans、Kep、Ve后处理图像并导入ITK-SNAP软件,由两位观察者分别使用AK软件提取12个纹理特征参数,采用组内相关系数ICC对数据的一致性进行检验,采用独立样本t检验或Mann-Whitney U检验比较两组纹理参数,应用ROC曲线分析纹理参数的鉴别效能,应用Logistics回归分析联合纹理特征参数进行效能分析,通过Delong检验比较各单一参数模型及联合模型与各单一参数模型AUC间的差异.结果P53高表达组纹理参数Cluster ProminenceKtrans(23.00±50.84)×106、CorrelationKtrans(1.49±1.42)×10-2、InertiaKep(13.52±22.31)×104值均大于低表达组Cluster ProminenceKtrans(4.89±5.92)×106、CorrelationKtrans(0.16±0.17)×10-2、InertiaKep(50.52±61.27)×103,差异均具有统计学意义(P<0.05),AUC值分别为0.712、0.838、0.638.P53两组间有差异的纹理参数联合诊断效能更高,AUC为0.914,敏感度为80％,特异度为95％.经Delong检验,P53两组间有组间差异纹理参数联合模型的AUC大于单一参数模型,差异有统计学意义(P<0.05).结论纹理特征参数Cluster Prominence、Correlation、Inertia能有效预测直肠癌P53表达状态,纹理分析特征参数的联合分析可获得更高的鉴别诊断效能.     

肿瘤靶向治疗的心血管毒性研究进展肿瘤靶向治疗的心血管毒性研究进展

靶向治疗是选择性作用于肿瘤发生中关键分子的新型抗肿瘤治疗策略。由于最大限度减少了正常细胞的损伤,其与化疗相比具有高效低毒的优势。然而,近年来靶向治疗导致的心血管毒性严重影响患者的预后,因而得到越来越多的重视与关注。临床常见靶向药物的心血管毒性包括心力衰竭、高血压、心律失常、血栓形成等。绝大部分心血管毒性的发生机制仍不是很清楚。在治疗基线完善心血管检查并后续进行密切随访和管理,对常见心血管毒性进行早期预防监测并及早干预对于心脏毒性的防治具有重要意义。     

无基础病因的肝脏自发性破裂经TAE治疗1例

病例 女,35岁,以“2目前无明显诱因自觉有上腹持续性绞痛,外院CT诊断肝破裂出血”收入我院介入科。发病以来无恶心、呕吐,无胸闷。体格检查：体温36．7℃．心率90次,分,呼吸频率18次／分,血压133／88mmHg．右上腹压痛．无反跳痛．无肌紧张。     

能谱CT成像碘(水)图纹理分析预测结直肠癌微卫星不稳定状态

目的 探讨基于能谱CT成像碘（水）图像的纹理分析在术前预测结直肠癌微卫星不稳定（MSI）状态方面的价值。方法 回顾性分析23例MSI结直肠癌（MSI组）及46例微卫星稳定（MSS）结直肠癌（MSS组）患者的资料。所有患者均经术后病理检查证实，且术前均接受腹部能谱CT成像。采用Viewer分析软件获取动脉期及静脉期碘（水）图像，并将其导入Omni-Kinetics软件进行ROI勾画及特征提取。提取的纹理参数包括最小值、最大值、平均值、中位值、标准差、偏度、峰度、均匀性、能量值、熵。比较2组间各纹理参数的差异。并采用Logistic回归将纹理参数进行联合，通过ROC曲线分析不同纹理参数预测及多种参数联合预测的效能。结果 MSI组动脉期及静脉期最小值、最大值、平均值、中位值、均匀性均明显低于MSS组（P均<0.05），2组间标准差、偏度、峰度、能量值差异均无统计学意义（P均>0.05）；MSI组静脉期熵明显高于MSS组（t=1.81，P=0.04），2组间动脉期熵差异无统计学意义（t=0.22，P=0.80）。ROC曲线分析显示，以动脉期及静脉期最小值、最大值、平均值、中位值、均匀性和静脉期熵单一参数在术前预测结直肠癌MSI状态的AUC为0.64~0.82。多参数联合的Logistic回归模型为-2.598-0.124×动脉期最小值-0.039×动脉期最小值-0.774×动脉期中位值+1×动脉期平均值-1.892×动脉期均匀性+0.14×静脉期最小值+0.2×静脉期最大值+0.343×静脉期中位值-0.61×静脉期平均值+13.711×静脉期均匀性-2.598×静脉期熵，联合预测的AUC为0.83。结论 基于能谱CT成像碘（水）图像纹理分析，可在术前无创预测结直肠癌MSI状态，且将多种纹理参数联合后预测效能更优。