多层螺旋CT对继发性附件扭转的综合评估

目的探讨继发性附件扭转的CT特征及其诊断效能,构建继发性附件扭转的评分系统。资料与方法收集经手术证实的伴有附件肿物的继发性附件扭转患者37例,以及伴有腹痛、附件肿物的对照组患者34例,分析继发性附件扭转的CT特征,采用受试者工作特征(ROC)曲线评价其诊断效能,构建继发性附件扭转的综合评分系统(AT-CI)。结果与对照组比较,继发性附件扭转以下CT特征发生率较高,包括肿物壁偏心性增厚(X^2=4.41,P<0.05)、附件出血(X^2=12.68,P<0.001)、肿物-子宫之间团块状结构(X^2=13.62,P<0.001)、旋涡征(X^2=10.71,P<0.05)、附件周围脂肪模糊/腹水(X^2=5.82,P<0.05)。其中肿物-子宫之间团块状结构敏感度及诊断价值最高,为81.1%(ROC曲线下面积0.71),旋涡征特异度最高,为91.2%。ATCI诊断效能优于任意单一CT特征(ROC曲线下面积0.83),评分0~2分继发性附件扭转可能性小,3~4分怀疑继发性附件扭转,评分>4分,则高度怀疑继发性附件扭转且特异度为100%。结论继发性附件扭转具有典型的CT特征,包括肿物壁偏心性增厚、附件出血、肿物-子宫之间团块状结构、旋涡征、肿物周围脂肪模糊/腹水。AT-CI是综合了继发性附件扭转全部CT特征的实用评分系统,提高了继发性附件扭转的诊断准确性。     

基于动态对比增强MRI影像组学模型预测乳腺癌新辅助化疗后非病理完全缓解

目的 观察基于动态对比增强MRI （DCE-MRI）影像组学模型预测乳腺癌新辅助化疗（NAC）后非病理完全缓解（non-pCR）的价值。方法 回顾性分析144例经病理证实并接受NAC的乳腺癌患者,按照7[DK （]∶[DK）]3比例将其分入训练组（n=99）和验证组（n=45）,比较2组病理完全缓解（pCR）与non-pCR患者临床病理指标的差异。以MaZda软件提取4个周期NAC后DCE-MRI所示病灶纹理特征,以最小绝对收缩与选择算子（LASSO）算法及十折交叉验证法筛选最优特征参数,建立影像组学标签。采用多因素Logistic回归法构建包含影像组学标签和差异具有统计学意义的临床病理指标在内的联合预测模型,以受试者工作特征（ROC）曲线评价影像组学标签及模型预测乳腺癌患者NAC non-pCR的效能。结果 训练组36例pCR、63例non-pCR,验证组分别为15例和30例。2组pCR与non-pCR患者间孕激素受体（PR）、人类表皮生长因子受体2（HER2）和细胞增殖核抗原（Ki-67）表达差异均有统计学意义（P均<0.05）。共筛选出8个最优特征参数建立影像组学标签,以之预测训练组和验证组患者NAC后non-pCR的曲线下面积（AUC）分别为0.85和0.84;而以联合预测模型预测训练组患者NAC后non-pCR的AUC、敏感度、特异度分别为0.90、88.89%及83.33%,验证组分别为0.89、83.33%及86.67%。结论 基于DCE-MRI的影像组学模型对预测乳腺癌NAC后non-pCR具有一定价值。     

基于乳腺X线图像影像组学列线图对乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测价值

目的:探讨基于乳腺X线图像影像组学列线图对乳腺癌腋窝淋巴结(ALN)转移的预测价值.方法:回顾性分析188例乳腺癌患者的乳腺X线图像和临床资料,按照7:3的比例将患者随机分割为训练组(n=130)和验证组(n=58).使用MaZda软件在乳腺X线图像内提取影像组学特征,应用方差选择法和最小绝对收缩与选择算子算法(LAS...