基于fMRI任务态与静息态对头针疗法的研究进展

头针疗法是针灸体系的重要组成部分且广泛应用于临床,但是有关其作用原理研究的文献却不足以完全阐明头针机理,并指导其发展方向。功能磁共振成像技术因其独特优势,成为穴位针刺脑部中枢效应机制研究的首选方法。通过阅读分析相关文献及该领域整体研究趋势,发现应用功能磁共振成像技术对头针疗法进行研究主要集中在特异性脑区激活、针刺作用机理分析、联合疗法等方面。头针选穴所激活的特定脑功能区与其所主疾病息息相关,可通过协同调节多个脑区,改善运动功能与提升认知能力。     

MRI对阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征脑结构及认知功能改变的研究进展

阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征是一种常见的睡眠障碍疾病。睡眠中呼吸间歇停止会引起频繁的缺氧及严重的睡眠中断,导致大脑多个区域结构、功能出现异常,从而导致神经认知功能缺陷。磁共振成像因其多序列成像、多种成像技术的优点,对阐释中枢神经系统改变有很好的优势,为临床了解阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征的发生机制及认知功能异常提供了客观的影像学依据。     

血氧水平依赖磁共振成像技术在心血管疾病中的应用进展

传统的心脏磁共振检查需借助外源性对比剂才能评价心肌血供和代谢。血氧水平依赖磁共振成像技术(blood oxygen level dependent magnetic resonance,BOLD-MR)可不依赖对比剂,通过检测组织中脱氧血红蛋白水平高低即可反映局部血氧代谢情况。作为一种无创的功能磁共振成像技术,它在解释氧代谢相关病理生理过程中显示出较大的应用前景,笔者旨在介绍近年来BOLD-MR在心血管疾病中的应用进展。     

心脏磁共振在扩张型心肌病危险分层及预后评估中的应用进展

扩张型心肌病(dilated cardiomyopathy,DCM)是一类以左心室扩张和左心室收缩功能障碍为主要特征的心脏病,可最终引起心力衰竭、心律失常和猝死,也是目前心脏移植的最主要病因。准确评估DCM患者心脏受累程度,对疾病进行危险分层,识别需密切随访及强化治疗的高危患者尤为重要。心脏磁共振(cardiovascular magnetic resonance,CMR)多模态、多参数成像,常规CMR电影序列能准确评估心脏的形态及功能异常,而基于CMR的组织学与微观结构成像还能为DCM患者的预后提供更多有价值的信息。作者对CMR在DCM的危险分层及预后评估中的应用进展予以综述。     

乳腺磁共振背景实质强化的研究进展

乳腺癌作为女性最常见的恶性肿瘤,其发病率及死亡率都较高,且不同分子亚型乳腺癌生物学表现及临床治疗、预后各不相同,寻找乳腺癌针对性和个性化诊断及治疗的影像学标记物是目前研究的热点。乳腺背景实质强化(background parenchymal enhancement,BPE)是正常纤维腺体组织的生理性强化,受多种因素的影响,并在乳腺疾病的诊断及治疗预后方面有着重要的诊断价值,BPE水平升高与乳腺癌发病风险相关,并可能评估乳腺癌新辅助化疗的疗效。作者就BPE的影响因素及在乳腺癌筛查、诊断及治疗评估中的作用加以综述。     

铁及氧化应激在多发性硬化中的作用机制及其MRI研究进展

多发性硬化(multiple sclerosis,MS)是中枢神经系统最常见的一种炎性脱髓鞘疾病,其发病机制迄今不明。近年来研究表明铁和氧化应激均参与到MS的发病机制中,但其具体的时间空间动态变化规律尚未完全被阐明。因此,借助多参数MRI进行在体无创性定量评估MS病灶内的铁及氧化应激水平,对揭示MS各期不同病理特征具有重要意义。作者就铁及氧化应激在多发性硬化中的潜在致病机制和相应MRI研究进展进行综述。     

乳腺癌MRI影像组学的研究进展

乳腺癌是全世界女性最常见的恶性肿瘤之一,也是患癌女性的主要死因。提高诊断准确性、早期评估乳腺癌预后及治疗效果是临床实践中的关键问题。MRI因其较高的软组织分辨率,目前仍是诊断乳腺癌的常用成像方式。相对于乳房X线摄影和超声,MRI可以提供更全面的诊断信息。影像组学是一个高通量提取和定量分析影像特征的新研究领域,近年来受到广泛关注并应用于肿瘤领域。作者就乳腺癌MRI影像组学方面的研究进展进行综述。     

急性肌肉拉伤的MRI应用进展

急性肌肉拉伤是一种急性间接肌肉损伤,常见于日常生活和运动中。仅根据临床症状和体格检查难以准确诊断。常规MRI软组织分辨率高,是急性肌肉拉伤诊断和预后评估的重要手段。近年发展的肌肉MR弹性成像、T2弛豫时间图、磁共振扩散加权成像、扩散张量成像和磁共振波谱具有从微观结构、病理和生理层面为急性肌肉拉伤的诊断提供定量、客观依据的潜力。作者对应用于急性肌肉拉伤的各项MRI技术进行综述。     

基于人工智能的病理学在肿瘤诊疗中的研究进展

肿瘤的早期发现和精确诊断对于患者治疗的选择和生存率的提高有很大的帮助,病理学作为肿瘤早期诊断的金标准,由病理医生通过肉眼观察对样本的组织结构和细胞病变进行分析诊断,这是高度主观、繁琐、不可重复的过程。随着近些年人工智能技术的发展,尤其是影像组学能够从MRI图像中高通量地提取定量特征,将图像转换成高维的、可挖掘的数据,在肿瘤诊断、分级、预后等方面表现出极大的优势。基于人工智能对病理图像进行定量分析,在肿瘤的诊疗中也有独特的价值,不仅提高了肿瘤诊断的准确性和客观性,而且减轻了病理医生的工作,在某些情况下对于图像的识别能力超过了专业的病理医生。影像组学与病理数据的结合是当前新的研究趋势。笔者综述了基于人工智能的病理学在肿瘤中的应用研究,病理信息在MRI中的作用及未来展望。     

乳腺癌DCE-MRI参数及ADC与病理分子预后标记物的相关性分析

目的分析乳腺癌动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)参数、表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)与病理分子预后标记物的相关性。材料与方法回顾性分析我院106例乳腺癌患者临床资料,分别比较雌激素受体(estrogen receptor,ER)、孕激素受体(progesterone receptor,PR)、细胞增殖抗原Ki67及雄激素受体(androgen receptor,AR)阳性表达与阴性表达者DCE-MRI参数、ADC差异,并分析DCE-MRI参数、ADC与ER、PR、Ki67、AR表达的相关性。结果经Spearman秩相关检验,发现ER、PR及AR阳性表达与直径、边缘毛刺呈显著负相关(P<0.05),AR表达阳性表达还与达峰时间(time to peak,TTP)、ADC值呈显著正相关(P<0.05);Ki67阳性表达与直径、边缘毛刺呈显著正相关(P<0.05),与TTP、ADC值呈显著负相关(P<0.05)。结论DCE-MRI形态学参数及TTP、ADC值与乳腺癌分子生物学标记物具有一定相关性,对判断乳腺癌预后有利。