基于多模态CT评估缺血性脑卒中侧支循环的研究进展

脑卒中具有发病率高、致残率高、死亡率高和复发率高的特点,在脑卒中患者中,缺血性脑卒中所占比例较大。当缺血性脑卒中患者缺血部位神经发生不可逆性损伤时,致残或致死率将大大增加。尽早恢复患者血供至关重要,而侧支循环的状态决定了梗死区域血供的代偿情况,因此,准确快速地评估缺血性脑卒中患者的侧支循环状态极其重要。目前,评估侧支循环的影像学方法包括经颅多普勒超声、CT、MRI、DSA等。现主要对多模态CT评估侧支循环的研究进展进行综述。     

增强MRI列线图模型在预测双表型肝细胞癌中的应用价值

目的探讨增强 MRI列线图模型在预测双表型肝细胞癌(DPHCC)中的应用价值。方法回顾性分析2016年1月至2021年3月于苏州大学附属第一医院行增强MRI检查并经手术病理证实为肝细胞癌(HCC)的116例患者资料, 男87例, 女29例, 年龄30～79(59±10)岁, 其中DPHCC 31例, 非双表型肝细胞癌(非DPHCC)85例, 并按照6∶4的比例, 采用随机数字表法分为训练组(51例非DPHCC, 19例DPHCC)及验证组(34例非DPHCC, 12例DPHCC), 比较两组患者的临床及影像学特征的差异。然后将差异有统计学意义的特征纳入多因素logistic回归, 获得独立预测指标并建立列线图模型, 采用受试者工作特征曲线评估模型的预测能力, 采用校准曲线对模型进行验证。结果在训练组中, DPHCC中环形动脉期高强化的患者占比高于非DPHCC[47.4%(9/19)比 7.8%(4/51), P<0.001]。环形动脉期高强化、强化的包膜是DPHCC的预测因素[OR值(95%CI)分别是10.17(1.70～60.80)、0.17(0.03～0.93), 均P&l...     

基于扩散张量成像的纹理分析对帕金森病诊断价值的研究

目的探讨基于扩散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)上灰质核团和脑白质的纹理分析对帕金森病(Parkinson's disease,PD)的诊断价值及其与病情发展的相关性.材料与方法前瞻性分析30例PD患者与22例正常对照者进行DTI扫描,工作站后处理得到两组的各向异性指数(fractional anisotropy,FA)图,在ITK-SNAP软件上勾画ROI,包括双侧尾状核头、苍白球、壳核、黑质、红核、小脑齿状核和双侧半卵圆区,用A.K软件进行纹理特征的提取,通过Mann-Whitney U检验、单因素Logistic回归分析、最大相关最小冗余(maximum relevance minimum redundancy,mRMR)选择5个联合诊断效能最高的纹理特征,并构建随机森林(random forest,RF)模型建立预测模型,绘制ROC曲线分析评价模型的诊断效能,并用交叉验证的方法对模型的可靠性进行评估.降维所得的纹理特征与PD患者的简易精神状态评价量表(Mini Mental State Examination,MMSE)、统一帕金森病评定量表(Unified Parkinson's Disease Rating Scale,UPDRS)及病程进行Pearson相关性分析,与Hoehn-Yahr(H-Y)分级进行Spearman相关性分析.结果降维选择后得到的5个纹理特征,ROC分析得出其独立预测PD的曲线下面积(AUC)范围为0.692～0.871,构建PD预测模型,该模型的AUC、准确度、敏感度、特异度分别为0.92、0.86、0.89、0.84.交叉验证的准确度、敏感度、特异度分别为0.89、0.84、0.94.5个纹理特征与上述各临床评分量表及病程均无显著相关性.结论基于DTI的纹理分析对PD有很高的诊断价值,但对病情发展的评估价值不大.     

基于临床及常规MRI征象Logistic回归模型列线图诊断胎盘植入

目的 评估基于临床特征及常规MRI征象的Logistic回归模型列线图预测胎盘植入的价值。方法 回顾性分析47例临床疑诊胎盘植入患者,其中18例发生胎盘植入、29例未植入,比较有无胎盘植入患者临床特征及MRI表现差异。采用Logistic回归方法构建预测胎盘植入模型,并制作列线图,绘制校正曲线,评估模型的预测效能。结果 有无胎盘植入患者孕次、剖宫产次数、胎盘位置、胎盘下血管异常差异均有统计学意义（P均<0.05）,而年龄、流产史、阴道流血史、胎盘与子宫肌层分界面中断、胎盘局部膨出及胎盘信号差异均无统计学意义（P均>0.05）。剖宫产次>1及胎盘下血管异常是胎盘植入的独立危险因素,二者联合预测胎盘植入的准确率、灵敏度、特异度、阴性预测值分别为82.98%、77.78%、86.21%、86.21%,均高于单一参数（P均<0.05）;校正曲线显示模型预测胎盘植入概率与实际概率的一致性较好。结论 基于临床特征及常规MRI征象的Logistic回归模型列线图可作为术前预测胎盘植入的辅助工具。     

基于多参数MRI影像组学结合PI-RADS v2.1和临床指标的新型列线图预测临床显著性前列腺癌

目的 建立基于多参数MRI影像组学结合PI-RADS v2.1和临床指标的新型列线图，评价其预测临床显著性前列腺癌(csPCa)的价值。方法 回顾性分析204例患者的资料，进行PI-RADS v2.1评分和影像组学分析。应用受试者工作特征曲线和临床决策曲线评估临床模型、PI-RADS模型、影像组学模型及各联合模型诊断csPCa的效能和临床获益，基于效能最优模型建立列线图并验证。结果 影像组学模型诊断效能显著优于临床模型和PI-RADS评分模型，差异具有统计学意义(P<0.05)。在临床模型或PI-RADS模型中增加影像组学的特征，其联合诊断效能会显著提高(P<0.05)。结论 基于多参数MRI影像组学结合PI-RADS v2.1和临床指标的联合模型所建立的列线图为术前预测csPCa提供了一种无创性的新方法。     

基于MRI的卵巢-附件报告和数据系统对卵巢附件肿块的评分一致性及诊断价值

目的探讨基于MRI的卵巢-附件报告和数据系统(O-RADS)对卵巢附件肿块的评分一致性及诊断价值。方法回顾性收集2017年1月至2021年8月苏州大学附属第二医院经病理证实的309例卵巢附件肿块患者的MRI图像资料, 共327个病灶, 病理证实良性病灶250个、交界性21个、恶性56个, 将交界性和恶性病灶归为恶性组(77个), 良性病灶归为良性组(250个)。由2名放射科医师采用基于MRI的O-RADS对所有病灶进行评分, 间隔6个月后再次评分。计算基于MRI的O-RADS各评分病灶中交界性/恶性的占比。使用加权Kappa检验评估医师内、医师间评分结果的一致性, 使用受试者操作特征(ROC)曲线分析基于MRI的O-RADS评分对良恶性卵巢附件病灶的诊断效能。结果 2名医师间基于MRI的O-RADS评分的加权Kappa值为0.810(95%CI 0.764～0.855), 2名医师不同时间评分的加权Kappa值分别为0.848(95%CI 0.806～0.889)、0.875(95%CI 0.835～0.914)。2名医师基于MRI的O-RADS评分1、2、3、4、5分的病灶中交界性/...     

基于双参数MRI的改良版ESUR评分和Mehralivand分级对前列腺癌包膜外侵犯的评估价值

目的比较基于双参数MRI(bpMRI)的改良版欧洲泌尿生殖系统放射学学会(ESUR)评分和Mehralivand分级对前列腺癌(PCa)包膜外侵犯(ECE)的评估价值。方法回顾性收集2019年3月至2022年3月苏州大学附属第一医院行3.0 T bpMRI检查并经手术病理证实为PCa的235例患者资料, 年龄[M(Q1, Q3)][71(66, 75)]岁, 其中ECE阳性107例, ECE阴性128例。医师1和医师2分别根据改良版ESUR评分和Mehralivand分级对每例患者的ECE情况进行评分, 并采用受试者工作特征曲线和Delong检验来比较两者的评估效能。随后将差异有统计学意义的临床因素纳入多因素二元logistic回归模型分析获得预测因子, 并结合医师1的两种评分分别构建联合模型, 再比较两种联合模型与单独评分方法间的评估效能。结果医师1采用Mehralivand分级评估ECE的曲线下面积(AUC)值高于医师1和医师2的改良版ESUR评分的AUC值[0.746(95%CI:0.685～0.800)分别比0.696(95%CI:0.633～0.754)和0.691(95%C...     

钆塞酸二钠增强MRI影像组学在鉴别肝胆期等高信号肝细胞癌与局灶性结节增生中的应用价值

目的探讨钆塞酸二钠增强MRI影像组学模型在鉴别肝胆期等高信号肝细胞癌(HCC)与肝局灶性结节增生(FNH)中的应用价值。方法回顾性分析2015年1月至2023年2月于苏州大学附属第一医院和南通市第三人民医院行钆塞酸二钠增强MRI检查(所有病灶均表现为肝胆期等或高信号)并经手术或穿刺病理证实的HCC或FNH的88例患者资料, 男58例, 女30例, 年龄[M(Q1, Q3)]56(40, 67)岁, 其中HCC 61例, FNH 27例。利用随机种子法将纳入病例以7∶3的比例分为训练集(43例HCC, 19例FNH)和测试集(18例HCC, 8例FNH)。从钆塞酸二钠增强MRI动脉期、门静脉期及肝胆期图像中分别提取了1 781个影像组学特征, 使用自编码器(Auto-Encoder, AE)及朴素贝叶斯(Native Bayes, NB)分类器分别建立三期独立、三期联合及临床-影像组学联合模型。通过受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的鉴别效能, 使用Delong检验比较各个模型间的ROC曲线下面积(AUC)。结果在测试集中, 临床-影像组学联合模型的AUC最高(AUC=0.938, 9...     

CT影像组学列线图模型预测胃肠道间质瘤危险度分级

目的:建立临床-CT影像组学列线图模型并验证其在术前预测胃肠道间质瘤(GIST)危险度分级的应用价值。方法:回顾性搜集266例经病理证实的GIST患者，并将其分为低恶性风险组和高恶性风险组。提取10个临床及CT图像特征(年龄、性别、肿瘤部位、大小、形态、边界、囊变或坏死、钙化、表面溃疡、强化方式)用于构建临床模型。对病例的CT图像分别特征提取，并分为平扫期(N)、动脉期(A)、静脉期(V)及影像3期(N+A+V)4组，对上述4组通过select percentile和最小绝对收缩与选择算子(LASSO)算法降维、筛选组学特征后，分别使用5种分类器(Random Forest、Logistic Regression、SVM、SGD、XGBoost)建立各期组学模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)进行量化。使用Delong检验比较各模型间AUC值差异，得到最佳影像组学模型。然后组合临床模型和最佳影像组学模型建立临床-CT影像组学列线图模型。结果:肿瘤大小、部位、形态、边界、强化方式及有无囊变坏死在两组中有统计学差异(P<0.05),年龄、性别、有无钙化及溃疡在两组中...