腹部超声联合阴道灌注0.9%氯化钠诊断幼女阴道异物的临床价值

目的 分析腹部超声联合阴道灌注0.9%氯化钠对幼女阴道异物的诊断价值。方法 回顾性分析2018年1月—2021年12月就诊于赣州市妇幼保健院妇科的102例疑似阴道异物幼女临床资料。患儿均接受经腹部超声、阴道灌注0.9%氯化钠检查。以宫腔镜诊治结果作为金标准，分析经腹部超声单独检测或腹部超声联合阴道灌注0.9%氯化钠诊断阴道异物的准确性、有效性。结果 宫腔镜结果显示，患儿中阴道炎有21例（20.59%），阴道异物有81例（79.42%），其中棉絮状物、谷物、头发丝等线状物最为常见；单独诊断、联合诊断出阴道异物分别有69例和79例，与宫腔镜诊断结果的K值分别为0.689和0.897。将宫腔镜诊断结果作为金标准，单独诊断、联合诊断阴道异物的敏感性分别为0.765（95% CI：0.594，0.816）、0.951（95% CI：0.826，0.995），特异性分别为0.667（95% CI：0.563，0.786）、0.905（95% CI：0.795，0.972），准确度分别为0.745（95% CI：0.586，0.813）、0.941（95% CI：0.817，0.984），单独诊断、联合诊断的敏感性、特异性、准确度可信区间无重叠，说明有统计学意义。结论 阴道灌注0.9%氯化钠可增强幼女阴道异物在超声下的显影，提升诊断准确性、有效性，且操作简单、损伤小，起到清洁阴道作用。     

前列腺癌早期诊断的研究进展北大核心

前列腺癌(prostate cancer, PCa)是中老年男性常见恶性肿瘤之一,目前尚缺乏有效的晚期癌症治疗方法,因此早期诊断对于降低PCa死亡率至关重要。近年来,较多研究开发出多种新型诊断方法以改善对PCa诊断的准确性,同时避免过度诊疗,但其有效性及实用性尚需进一步验证。本文对目前新型生物标志物、联合成像技术及风险预测模型等的早期诊断技术进行总结,以期为临床研究提供指导作用。     

下一代诊断病理学

随着人类基因组测序、生物大数据信息分析、分子病理检测和人工智能辅助病理诊断等技术进步及其应用, 临床医学发展迈向精准诊疗时代。这一时代背景下, 传统诊断病理学迎来前所未有的历史机遇, 正在向"下一代诊断病理学(next-generation diagnostic pathology)"迈进。下一代诊断病理学以病理形态和临床信息为诊断基础, 以分子检测与生物信息分析、智慧制样与流程质控、智能诊断与远程会诊、病灶活体可视化与"无创"病理诊断等创新前沿交叉技术为主要特征, 以多组学和跨尺度整合诊断为病理报告内容, 实现对疾病的"最后诊断", 并预测疾病演进和结局、建议治疗方案和评估治疗反应, 形成新的疾病诊断"金标准"。未来, 需要激发病理学科创新活力, 加快下一代诊断病理学成熟和应用, 重塑病理学科理论和技术体系, 发挥诊断病理学在疾病"防、诊、治、养"等过程中的重要作用, 促进临床医学进一步发展, 服务健康中国战略。     

基于超声影像组学的乳腺癌预测模型的诊断性能研究

目的评估并比较基于不同机器学习算法建立的乳腺癌超声影像组学预测模型的诊断性能。 方法回顾性收集2017年1月至2019年4月就诊皖南医学院第一附属医院、有明确病理结果的乳腺肿块病例828例，以2018年8月31日为节点将其分为训练集（526例）和验证集（302例），提取肿块的超声影像组学特征并进行特征筛选，运用k最近邻（kNN）、逻辑回归（LR）、朴素贝叶斯（NB）、随机森林（RF）和支持向量机（SVM）5种机器学习算法分别建立预测模型，使用重复交叉验证方法做内部验证，计算比较各模型的敏感度、特异度、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV），并实施外部验证，绘制ROC曲线并比较ROC曲线下面积（AUC）以评价模型的鉴别诊断性能，绘制校准曲线评价模型校准度。 结果从提取的109个影像组学特征中筛选出19个特征建立了5种机器学习算法模型。在内部验证中，5种模型的敏感度、特异度、PPV、NPV比较，总体差异均有统计学意义（P均＜0.001）。LR模型的特异度、PPV、NPV中位数分别为0.769、0.816、0.778，3项指标均高于其他4种模型；敏感度中位数为0.824，高于kNN、RF和SVM模型。此外，SVM模型的特异度、PPV、NPV中位数分别为0.706、0.774、0.759，虽均低于LR模型，但均高于其他3种模型。在外部验证中，LR、SVM、RF、kNN和NB的AUC依次为0.890、0.832、0.821、0.746和0.703，其中LR与SVM的AUC差异有统计学意义（P=0.012）；此外，各模型在校准性能上表现并不一致，LR和SVM模型的校准曲线显示乳腺癌实际概率与预测概率之间的一致性较好。 结论以超声影像组学特征为基础，运用不同机器学习算法建立的乳腺癌超声预测模型，均表现出较高的诊断性能，其中LR模型表现最为突出；选择合适的机器学习算法有助于进一步提高预测模型的诊断性能，提供更加准确的量化预测结果。     

定量分析对常规超声联合超声造影定性误诊甲状腺结节的诊断价值

摘要：目的：探讨超声造影（CEUS）定量分析对常规超声联合CEUS定性诊断误诊为恶性的甲状腺结节与甲状腺乳头状癌的鉴别诊断价值。方法：选取2018年7月至2021年11月在我院超声科行甲状腺常规超声及CEUS检查，术前联合超声诊断为恶性（C-TIRADS≥4b 或 CEUS 表现为低增强和快速消退任一征像）而病理为良性的35位患者共35个结节为研究组；选择同期联合超声诊断与病理一致的甲状腺乳头状癌患者47例做为对照组。分析常规超声及CEUS特征，并将结节整体、中央部、边缘部及邻近正常甲状腺实质作为感兴趣区分别绘制时间-强度曲线（TIC）进行定量分析，比较两组结节各定量参数之间的差异。结果：研究组整体相对上升时间（△RT）以0.45为截断值，诊断恶性结节的敏感度为97.9%，特异度为85.7%，受试者工作（ROC）曲线下面积为0.96；研究组中央区△RT以0.55为截断值，诊断恶性结节的敏感度为95.7%，特异度为82.9%，ROC曲线下面积为0.87；研究组边缘区△RT以0.25为截断值，诊断恶性结节的敏感度为89.4%，特异度为77.1%，ROC曲线下面积为0.89。结论：CEUS定量分析在常规超声联合CEUS定性误诊甲状腺结节的诊断中具有一定的鉴别诊断价值。     

外周血免疫细胞在NAFLD疾病进展中的诊断价值

近日,范建高教授应《柳叶刀》旗下子刊EBioMedicine(影响因子8.413分)编辑部邀请,与博士生林双喆在线发表综述:Peripheral immune cells in NAFLD patients:A spyhole to disease progression,EBioMedicine 2021 doi.org/10.1016/j.ebiom.2021.103768,系统分析非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)及其不同临床病理类型亚组患者循环外周血液各种免疫细胞的特征性变化,并探讨了外周血免疫细胞变化用于无创诊断与评估NAFLD的严重类型非酒精性脂肪性肝炎(NASH)的潜在价值。     

87例早孕期绒毛膜隆起的超声特征和妊娠结局分析

目的 探讨早孕期绒毛膜隆起对妊娠结局的影响.方法 回顾性分析在该院进行早孕期超声检查的孕妇43136例,其中绒毛膜隆起病例87例,纳入绒毛膜隆起组,其余早孕期孕妇,剔除多胎妊娠和辅助生殖妊娠,抽取650例纳入对照组.分析比较两组孕妇超声图像,对比两组孕妇早孕停育率与后续妊娠结局;将绒毛膜隆起组以病灶直径小于10 mm和大于或等于10 mm为标准分组,比较两组病例的妊娠结局.结果 绒毛膜隆起发生率为0.20％.87例绒毛膜隆起病例,早孕期停育17例(19.50％),46例绒毛膜隆起继续妊娠后续自然流产5例,占10.87％,与对照组比较差异均有统计学意义(P<0.05);绒毛膜隆起组的胎儿畸形发生率与对照组相比较,差异无统计学意义(P>0.05);绒毛膜隆起病灶的大小与早孕期停育和后续妊娠结局无相关性,差异均无统计学意义(P>0.05).结论 绒毛膜隆起的发生率极低,可能是妊娠流产的危险因素,超声检查为绒毛膜隆起的诊断提供了重要的影像学依据.