多层螺旋CT对肾错构瘤的诊断及探讨外科治疗

肾错构瘤又称肾血管平滑肌脂肪瘤（angiomyolipoma，AML），属于良性肿瘤，临床多发。按是否伴发结节性硬化将肾错构瘤分为两型，结节性硬化（tuberous sclerosis complex，TSC）是一种少见的常染色体显性遗传性疾病，以多脏器发生错构瘤为特征。肾脏AML合并TSC在国内仅占3．9％，远低于国外^[1]。     

双源CT肺灌注血池容积技术对于肺分支小血管栓塞的量化及初步分析

目的探讨双源CT肺灌注血池容积技术对于肺分支小血管栓塞的量化及诊断价值。方法对55例临床诊断为肺栓塞患者进行CT肺动脉造影（CTPA）及肺灌注血池容积（PBV）成像,所得图像以肺段为评价单位,分别对CTPA血管内栓子数量、位置、栓塞程度、PBV灌注减低区范围、平均CT值及碘含量值进行比较,分析其统计学差异。结果55例患者除3例有不同程度支气管炎、肺气肿、肺间质纤维化或胸腔积液,双肺表现为弥漫性灌注降低,未纳入统计,其余共有832个肺段和肺段动脉纳入分析。其中197个肺段内有栓子存在。以肺段为评价单位,PBV共检出179个肺段有灌注减低,与CTPA检出197个栓子的符合率为90。8％。肺栓塞与无肺栓塞病变区域的CT值及PBV碘含量差异具有统计学意义（均P〈0．01）,而完全性肺栓塞与不完全肺栓塞上述两指标差异无统计学意义（均P〉0.05）。其中8．9％（16／179）肺段远端肺实质内出现与栓塞程度不符的灌注减低,3.9％（7／179）肺段出现CTPA初期漏诊的情况。结论双源CT肺灌注血池容积技术避免了CTPA假阴性的可能,明显提高肺分支小血管栓塞的检出率。     

双源CT肺灌注血池容积成像诊断外周性肺栓塞的价值研究

目的探讨双源CT肺灌注血池容积（PBV）成像对于外周性肺栓塞的诊断价值。方法对临床诊断肺栓塞的57例患者分别行CT肺动脉造影（CTPA）、肺段PBV成像及肺核素灌注显像（SPECT）,所得图像以肺段为评价单位,计算肺段PBV成像灌注兴趣区的平均CT值,CTPA所得的栓塞肺段数、位置,SPECT灌注评分;所得肺段PBV成像结果分别与CTPA及SPECT结果进行相关性分析,对肺段PBV成像平均CT值进行ROC曲线分析。结果存在肺栓塞的肺段PBV成像平均CT值（16.70±3.34）Hu,低于无肺栓塞肺段（28.8±4.62）Hu,差异有统计学意义（t=37.3,P＜0.01）。PBV成像平均CT值与CTPA所得的栓塞肺段数呈正相关（r=0.44,P＜0.01）,PBV成像平均CT值与SPECT肺栓塞灌注评分呈正相关（r=0.72,P＜0.01）。ROC曲线分析提示PBV成像定量分析对肺栓塞具有良好的诊断效能,曲线下面积(AUC)为0.932。当PBV成像平均CT值＜23.9Hu临界值时,诊断肺栓塞的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为95.5%、86.9%、66.1%、98.6%。结论双源CT肺PBV成像可提高外周性肺栓塞诊断的灵敏度和特异度。     

联合Nomogram模型预测卵巢囊腺瘤分类的价值

目的通过对比增强CT图像的影像组学分析,寻找客观量化判断卵巢浆液性与黏液性囊腺瘤分类的新参数,并联合囊腔数建立联合Nomogram模型,探讨这一模型的诊断价值。方法回顾性分析经病理学检查证实的卵巢囊腺瘤83例,其中浆液性囊腺瘤44例,黏液性囊腺瘤39例。经分层抽样将病例随机分组为训练集58例（70%）,测试集25例（30%）,通过增强CT图像提取病灶影像特征和影像组学参数,经LASSO回归分析得到具有统计学差异的影像组学参数并构建影像分数Radscore,联合囊腔数建立Nomogram模型,并进行受试者工作特征（ROC）曲线分析,ROC曲线下的面积(AUC)验证其诊断效能。结果本研究经降维算法后得到5个最优影像组学参数构建Radscore,建立联合Nomogram模型（训练集为AUC0.94,测试集AUC为0.85）,优于单一的影像特征及影像组学参数的诊断效能。结论Nomogram模型能有效量化卵巢囊腺瘤的异质性,并可作为定量影像生物标志物预测卵巢囊腺瘤分类。     

多层螺旋CT对于肾上腺偶发瘤诊断的应用

肾上腺偶发瘤是指临床上无明显肾上腺疾病的症状和体征，偶然发现的肾上腺占位性病变，大多为无功能良性肿瘤，也可有恶性或潜在内分泌功能肿瘤。多层螺旋CT（MSCT）对于发现及判断肿瘤性质、大小、受累范围及比邻关系有重要作用。现对本院2004年11月至2006年11月肾上腺偶发瘤32例进行回顾性分析，着重探讨其MSCT表现。     

增强CT影像组学鉴别卵巢良性与交界性浆液性肿瘤

目的建立基于增强CT的影像组学模型,探讨其鉴别卵巢浆液性囊腺瘤(SC)与交界性浆液性肿瘤(SBT)的诊断价值。方法回顾性分析经病理证实的49例卵巢SC患者及31例SBT患者的CT资料。由2名医师分别采用AK软件分析CT图像,勾画ROI,提取影像组学参数。对获得的影像组学特征参数进行多因素Logistic回归分析,建立预测模型;采用ROC曲线分析预测模型对卵巢SC与SBT的诊断效能。结果共提取396个影像组学参数,经降维处理后得到5个特征参数,分别为Percentile_(10)、Percentile_(15)、SA、LRHGLE_(a90,o1)及LRHGLE_(a90,o7)。2名医师提取参数的一致性良好(组内相关系数均0.75)。以上述5个特征参数构建Radscore预测模型,在训练集中Radscore模型对鉴别诊断卵巢SC与SBT的AUC、敏感度、特异度分别为0.90、0.91、0.79,在测试集的AUC、敏感度、特异度分别为0.86、0.90、0.73。结论基于增强CT的影像组学模型能够有效鉴别卵巢SC与SBT。     

基于多参数MRI影像组学的列线图对膝关节半月板损伤风险度的评估

目的通过基于多参数MRI影像组学的列线图对膝关节半月板的损伤进行风险度评估。方法选取2020年11月至2021年11月在浙江大学医学院附属杭州市第一人民医院行右膝关节MRI检查的患者86例,按照7:3的比例进行分层抽样,将86例患者随机分为训练组59例,验证组27例。根据MRI诊断标准将所有患者分为撕裂组50例和未撕裂组36例。所有图像在联影智能科研平台上进行影像组学特征提取并筛选,得到影像组学特征参数分数（Rad-score）,同时建立影像组学特征模型。通过纳入Rad-score及患者的临床资料,用二元logistic回归建立联合模型,得到联合模型的列线图,实现模型可视化。同时另选取2020年9月至2021年12月在浙江大学医学院附属杭州市肿瘤医院行左膝关节MRI检查的患者30例对模型进行外部验证,优化模型。绘制ROC曲线评价临床特征模型、影像组学特征模型及联合模型对膝关节半月板损伤风险的评估效能。结果联合模型对膝关节半月板损伤风险有较好的评估效能,训练组AUC=0.916,95%CI：0.815~0.973,灵敏度为0.703,特异度为0.955,准确度为0.797;验证组AUC=0.907,95%CI：0.731~0.984,灵敏度为0.846,特异度为0.929,准确度为0.889。通过外院30例膝关节MRI图像进行联合模型的外部验证显示,模型预测结果准确度为0.733（22/30）,联合模型预测结果与膝关节半月板实际损伤呈中等的一致性（Kappa=0.467,P＜0.01）。结论通过基于膝关节多参数MRI的Rad-score及临床特征资料建立的联合模型所得到的列线图,对膝关节半月板损伤的风险度评估具有一定价值。     

小儿颈部原始神经外胚瘤的影像学表现

[目的]分析小儿颈部原始神经外胚层肿瘤(PNETs)的影像学特征。[方法]对6例经病理证实的PNETs的MSCT及MR表现进行回顾性分析。[结果]4例CT表现为溶骨性骨质破坏和明显的软组织肿块,骨质破坏区无骨膜增生、骨质硬化和瘤骨形成,软组织肿块的密度不均匀;2例CT表现为相对较小的软组织肿块影,其内见明显坏死,相应骨质未见明显破坏;4例MR表现为颈部较大的软组织肿块,T1WI呈等低信号,T2WI呈等高信号,相应骨质在T1WI、T2WI呈混杂等高信号。2例表现为颈部见相对较小的软组织肿块,T1WI呈等低信号,T2WI呈等高信号。[结论]PNETs的影像学表现缺乏特征性,但MSCT的后台处理技术及MR的多层面扫描能较好地显示肿瘤的内部结构,明确肿瘤范围,对鉴别诊断有着重要的指导作用。