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肝细胞癌(HCC)是最常见的恶性肿瘤之一。尽管在早期诊断和个体化治疗方面取得了进展,但经根治性切除等治疗后,HCC患者的临床预后仍不佳,复发率高。因此,在HCC患者中识别准确可靠的预后标志物是必要的。作为一种新的免疫营养生物标志物,控制营养状态(CONUT)评分已被报道用于预测癌症患者的预后。本文将对术前CONUT评分与HCC肝切除术后预后的研究进展进行综述。 相似文献
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Yicheng Chen Ozan Genc Clare B. Poynton Suchandrima Banerjee Christopher P. Hess Janine M. Lupo 《NMR in biomedicine》2022,35(5):e4666
Quantitative susceptibility mapping (QSM) has the potential for being a biomarker for various diseases because of its ability to measure tissue susceptibility related to iron deposition, myelin, and hemorrhage from the phase signal of a T2*-weighted MRI. Despite its promise as a quantitative marker, QSM is faced with many challenges, including its dependence on preprocessing of the raw phase data, the relatively weak tissue signal, and the inherently ill posed relationship between the magnetic dipole and measured phase. The goal of this study was to evaluate the effects of background field removal and dipole inversion algorithms on noise characteristics, image uniformity, and structural contrast for cerebral microbleed (CMB) quantification at both 3T and 7T. We selected four widely used background phase removal and five dipole field inversion algorithms for QSM and applied them to volunteers and patients with CMBs, who were scanned at two different field strengths, with ground truth QSM reference calculated using multiple orientation scans. 7T MRI provided QSM images with lower noise than did 3T MRI. QSIP and VSHARP + iLSQR achieved the highest white matter homogeneity and vein contrast, with QSIP also providing the highest CMB contrast. Compared with ground truth COSMOS QSM images, overall good correlations between susceptibility values of dipole inversion algorithms and the COSMOS reference were observed in basal ganglia regions, with VSHARP + iLSQR achieving the susceptibility values most similar to COSMOS across all regions. This study can provide guidance for selecting the most appropriate QSM processing pipeline based on the application of interest and scanner field strength. 相似文献
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Inna Y. Gong Nigel S. Tan Sammy H. Ali Gerald Lebovic Muhammad Mamdani Shaun G. Goodman Dennis T. Ko Andreas Laupacis Andrew T. Yan 《The Canadian journal of cardiology》2019,35(5):653-660