频率编码方向对垂体微腺瘤3.0T MR图像质量的影响

目的:评价不同的频率编码方向对于垂体微腺瘤3.0T MR图像质量的影响,以指导该病MRI参数的选择。方法:选取14例临床拟诊为垂体微腺瘤患者,使用3.0T MR扫描仪分别于垂直频率编码方向(上/下)和水平频率编码方向(左/右)上行冠状面T1WI、T2WI及T1WI增强扫描。由两位神经放射学专家按照一个5级评分标准对所得图像进行评分。评分标准如下:能极好地显示瘤体,4分;足够用于诊断,3分;能用于诊断,2分;不能用于诊断,1分;无阳性发现,0分。将两位专家对每组的评分取平均数作为最终评分,两组间评分的比较采用配对样本的符号秩和检验。结果:除2例患者在两组图像中均无阳性发现外,其余12例患者均被诊断为垂体微腺瘤。对于T2WI平扫图像和T1WI增强图像,左/右频率编码方向所获得图像质量优于上/下频率编码方向所获得图像,且二者差异具有统计学意义(P<0.05)。对于T1WI平扫图像,二者差异无统计学意义(P>0.05)。结论:使用3.0T MR扫描仪进行垂体微腺瘤成像,频率编码方向对T2WI平扫图像和T1WI增强图像质量影响较大,水平(左/右)频率编码方向扫描所得图像的质量比垂直(上/下)频率编码方向扫描所得图像质量更佳。     

乳腺导管原位癌的MRI表现及其与组织学核级别的相关性分析

目的探讨乳腺导管原位癌(DCIS)的MRI形态学及动态增强特点,进一步分析MRI表现与组织学核级别间是否具有相关性。资料与方法回顾性分析30例经病理证实为DCIS患者的MRI表现,研究其MRI形态学特点、动态增强模式,并分析MRI特点与组织学核级别间的相关性。结果 (1)30例患者中,29例病灶出现强化,强化病灶直径3～57 mm(平均25.20 mm,中位数23 mm);1例未出现强化。(2)29例强化病灶中,非肿块样强化20例(段样强化12例,其内部均表现为成簇小囊状或轨道样强化;导管样强化3例;线样强化2例;区域样强化1例;多中心性强化2例),肿块6例,小点状强化(直径<5 mm)3例。(3)动态增强模式:曲线类型包括Ⅰ型曲线8例(包含未强化灶)、Ⅱ型曲线15例、Ⅲ型曲线7例;早期强化率包括早期缓慢强化8例(包含未强化灶),早期中度强化7例,早期快速强化15例。(4)动态增强曲线类型、早期强化率及病灶大小与组织学核级别间显著相关,P值分别为0.031、0.017、0.02;形态学表现与组织学核级别间无相关性(P=0.324)。结论乳腺DCIS的MRI形态学表现具有相对特异性,结合动态增强模式,可全面评价DCIS组织学核级别程度,对临床及患者预后具有较重要的指导意义。     

基于计算机断层扫描血管造影图像的计算流体力学在主动脉瓣狭窄严重程度分级上的初步应用

目的建立一种基于多层螺旋计算机断层扫描(computed tomography,CT)血管造影(multi-detector com-puted tomography angiography,MDCTA)的计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)方法,无创性地获得主动脉瓣狭窄(aortic stenosis,AS)患者的峰值跨瓣膜压差(peak systolic pressure gradient,PSPG),并以此为基础对AS严重程度进行分级,为AS患者狭窄严重程度无创分级提供新的途径。方法本研究纳入30例AS患者,包括轻度狭窄组、中度狭窄组和重度狭窄组各10例。所有患者在完成经胸超声心动图和MDCTA检查后2周内完成心导管检查。由MDCTA原始数据重建获得CFD仿真模型,仿真计算得到的PSPG与作为"金标准"的心导管测量得到的PSPG进行一致性分析,分级效果使用多分类Logistic回归和Kappa检验来分析。结果仿真获得的PSPG与心导管测量的PSPG具有高度的一致性(R2=0.98,P0.001;mean diff=-0.257mmHg,1mmHg=0.133kPa)。多分类Logistic回归结果显示CFD方法进行AS分级准确率达86.67%,基于CFD获得的PSPG与心导管测量PSPG在AS严重程度分级上具有高度一致性(к=0.80,P0.001)。结论基于MDCTA原始数据,利用CFD方法,可以无创、准确地获得AS患者的PSPG,并能准确进行AS严重程度分级,为AS严重程度的无创性分级提供了新的途径。     

基于AHP-FCE的胸部后前位图像质量控制评价体系的建立及应用

目的 探讨一种在评价要素上具有不同权重及将其量化的胸部后前位图像质量控制评价体系的可行性。方法 收集胸部后前位图像评价要素的相关资料,通过层次分析法（analytic hierarchy process,AHP）和模糊综合评价（fuzzy comprehensive evaluation,FCE）建立胸部后前位图像AHP-FCE评价体系,应用该评价体系对从不同设备上抽取的60份胸部后前位X线摄影图像进行评价,最后对评价结果进行统计分析以明确该评价体系的效能。结果 评价体系划分为三个模块,分别是：体位评价、图像后处理评价、图像总体评价,其权重指数依次为：0.419 7、0.311 0、0.269 4。权重的一致性通过一致性比率（consistent ratio,CR）值检测,各要素的CR值介于0.000 0～0.098 2之间,CR值均小于0.10,反映矩阵的合理性。评价结果（评分）的一致性检验包括：各专家[组内相关系数（interclass correlation coefficient,ICC）=0.882,P<0.001]、同一专家重复评分（专家A:ICC=0.867、专家B...     

肿瘤诊疗新方向：人工智能与数字化医学图像

<正>近年来，癌症已成为严重威胁人民生命健康的重大疾病，据国家癌症中心统计，中国每年新增癌症病例超400万例，新增癌症死亡病例超240万例，癌症负担随老年化进一步加剧[1]。癌症的早期发现与精准诊疗对改善患者总体生存至关重要。肿瘤精准医疗的目的是实现实时动态的肿瘤诊断，制定个性化的肿瘤预防和治疗方案，提高患者生活质量[2]。但肿瘤在时间和空间上的高度异质性，导致相同临床分期的患者疗效和预后存在巨大差异。因此，精准量化肿瘤异质性，     

CT特征联合人工智能定量参数评估ⅠA期肺腺癌高级别组织学亚型

目的 探讨CT特征联合人工智能（AI）定量参数评估临床ⅠA期高级别肺腺癌（LADC）的价值。方法 纳入482例ⅠA期LADC患者，以病理分级系统将其分为低级别组（n=366）和高级别组（n=116）；比较组间临床及影像学主观特征及AI定量参数差异，以logistic回归分析筛选评估高级别LADC的独立因子，并构建主观特征模型、AI模型及联合模型；绘制受试者工作特征曲线，评估各模型诊断效能。结果 对于评估高级别LADC，主观特征模型中的结节类型、实性成分占比及空气支气管征，AI模型的CT平均值及峰度，以及联合模型中的AI评分、实性成分占比及空气支气管征均为独立预测因子（P均<0.05）。主观特征模型、AI模型及联合模型评估高级别LADC的曲线下面积分别为0.886、0.885及0.901，联合模型评估效能优于主观特征模型及AI模型（P均<0.05）。结论 CT特征联合AI定量参数有助于术前无创评估临床ⅠA期高级别LADC。