滤泡性甲状腺腺瘤CT诊断

目的探讨滤泡性甲状腺腺瘤的CT表现特点。方法回顾性分析经手术病理证实的19例滤泡性甲状腺腺瘤的术前CT表现。结果19例滤泡性甲状腺腺瘤中,男5例,女14例。平均年龄36.6岁。病灶单发17例,多发2例。病灶均呈圆形或类圆形,CT平扫呈均匀低密度,边缘光滑,境界清楚。肿瘤内钙化2例。增强CT扫描呈轻度强化。结论滤泡性甲状腺腺瘤CT表现多较典型,圆或类圆形,均匀低密度,境界清楚,边缘光滑,多数能够确定诊断。     

声辐射力弹性成像联合超声造影对甲状腺滤泡型肿瘤的诊断价值

【摘要】目的：探讨声辐射力弹性成像（ARFI）联合超声造影（CEUS）对甲状腺滤泡型肿瘤的良恶性诊断价值。方法：搜集我院经手术治疗的128例甲状腺滤泡型肿瘤患者，分为滤泡状腺瘤和滤泡状癌两组，比较两组患者的一般资料、弹性成像和CEUS评分，根据评分结果构建受试者工作特征(ROC)曲线，利用ROC曲线分析弹性成像、CEUS以及两者联合的诊断效能。结果：年龄、体质指数（BMI）、性别、肿瘤直径、肿瘤回声在两组患者中差异无统计学意义（P>0.05）。弹性成像评分诊断甲状腺滤泡型肿瘤的曲线下面积（AUC）为0.861，最佳诊断点为2分，诊断敏感度为95.24%，特异度为56.98%。CEUS诊断甲状腺滤泡型肿瘤的AUC为0.879，最佳诊断点为2分，诊断敏感度为83.33%，特异度为72.09%。弹性成像评分和CEUS联合诊断甲状腺滤泡型肿瘤的AUC最高（AUC=0.938），敏感度为95.24%、特异度为86.05%。结论：相对于ARFI以及CEUS单独诊断甲状腺滤泡型肿瘤的良恶性，ARFI联合CEUS可获得更高的诊断准确性。     

孤立性脑转移瘤的CT诊断

目的研究孤立性脑转移瘤的CT表现。方法36例经病理证实的孤立性脑转移瘤患者均经头颅CT平扫,其中,12例又经对比增强CT扫描。对全部患者的CT表现进行了回顾性分析。结果CT平扫显示,36例孤立性脑转移瘤中表现为不规则形或囊状低密度影8例（22．2％）,结节状等密度影13例（36．1％）,肿块形高密度影4例（11．1％）,以及结节状混杂密度影11例（30．6％）,对比增强扫描见边缘强化。多数孤立性脑转移瘤位于皮髓交界处,周围有大小不等的水肿带。甲状腺癌脑转移表现为高密度影,周围无或仅有轻度水肿。结论孤立性脑转移瘤随其原发肿瘤的不同,CT表现多种多样,对不明原因的脑孤立性病灶,应仔细筛查颅外肿瘤,特别是应判定肺部、乳腺及甲状腺等有无原发肿瘤,以便尽早作出明确诊断。     

CT扫描在甲状腺肿瘤诊断中的意义

目的分析甲状腺肿瘤的CT表现，对照病理结果，评价CT扫描对甲状腺良、恶性肿瘤鉴别诊断的价值。方法对56例甲状腺肿瘤患者增强前后CT图像进行综合分析，所有病例均经活检或手术病理证实。其中，良性病变25例，包括腺瘤14例及结节性甲状腺肿11例；恶性病变31例，包括乳头状癌19例，滤泡癌12例。结果良性病变边界比较清晰，形态较规整；恶性者边缘不清，密度不均匀，与周围结构分界不清，可见颈部淋巴结增大；良、恶性病变内均可见钙化、囊变、出血性改变。结论CT扫描是检查甲状腺病变的有效方法，对甲状腺病变的良、恶性鉴别诊断具有一定的价值。     

CT对甲状腺恶性肿瘤的诊断价值

目的评价CT对甲状腺恶性肿瘤的诊断价值。方法回顾分析了30例经手术病理证实的甲状腺恶性肿瘤的CT征象。结果30例甲状腺恶性肿瘤的CT表现为形态不规则或类圆形的低密度区,密度均匀或不均匀,瘤壁不规则和不光整,通常伴有坏死（6/30）,囊性变（2/30）,钙化（6/30）,淋巴结肿大（18/30）和浸润到周围组织。CT能正确地显示肿瘤的侵犯程度。比如,气管受压（6/30）,气管食管沟浸润和向纵隔内延伸（8/30）,局部皮肤浸润（21/30）,颈动脉鞘受侵犯（12/30）,颈部淋巴结和颈部肌肉融合不清（8/30）。两例囊腺癌增强扫描见囊壁和瘤结节增强,形成“靶眼”征象。结论CT对甲状腺恶性肿瘤诊断具有很大的价值。术前应用CT扫描可以明确病变的范围及进行术前评价和分期。     

卵巢甲状腺肿的CT诊断

目的探讨卵巢甲状腺肿(SO)的CT表现特点,提高SO的CT诊断水平。方法回顾性分析经手术和病理证实的8例SO的临床资料,复习相关文献,总结SO的CT表现及诊断价值。结果 8例SO均为单侧附件肿块,边缘清晰,呈类圆形、椭圆形或不规则形。2例为囊性,6例为囊实性,囊壁较厚。囊性部分密度较高,8例均高于膀胱。增强扫描实性部分均明显强化。4例实性病灶内见有点状及小条状钙化灶。1例见有少量腹水。镜下肿瘤实质由甲状腺滤泡样结构和富含血管及纤维组织的基质组成,滤泡腔内为嗜伊红的胶冻样物。结论盆腔内边界清晰的囊实性或囊性肿块、囊壁较厚、囊内密度较高、实性部分见有钙化及明显强化是SO的CT表现特点。     

甲状腺乳头癌的CT影像研究

目的：本研究旨在分析甲状腺乳头癌的平扫及增强CT的各种征象,提高CT诊断能力。方法：回顾性分析我院2010年1月~2010年6月期间经手术病理证实的甲状腺乳头癌43例,术前均行甲状腺CT薄层（2~5mm）平扫及动态增强扫描。分析CT影像特点及其病理学基础。结果：43例甲状腺乳头癌病例中,边界不清32例（32/43,75%）;钙化31例（31/43,74%）（其中沙粒样钙化19例（19/43,61.3%）,斑片状10例（10/43,23%）,爆米花样2例（2/43,5%）;密度不均匀36例（36/43,84%）;岛样强化13例（13/43,30%）,39例（39/43,90%）动脉期明显强化,静脉期CT值降低;甲状腺双叶多发11例（11/43,25.6%）,并发结节性甲状腺肿25例（25/43,56%）;合并颈部淋巴结转移9例（9/43,21%）。结论：甲状腺CT平扫中的沙粒样钙化,CT扫描的强化特征,对甲状腺乳头癌诊断有一定的临床价值。     

卵巢卵泡膜细胞瘤的CT表现

目的：探讨卵巢卵泡膜细胞瘤的CT表现及其诊断价值。方法：回顾性分析30例（32个肿瘤）有完整临床和CT资料并经病理证实为卵巢卵泡膜细胞瘤患者的CT表现,并结合临床及病理资料进行对照分析。结果：肿瘤形态规则22例（73.3%）,边缘光滑29例（96.7%）。肿瘤为实性型23例（76.6%）,囊实性5例（16.7%）,囊性型2例（6.7%）,实性肿瘤中肿瘤越大低密度区越多。CT平扫示肿瘤密度低,肿瘤实性成分CT值（38.51±10.15）HU,低于肌肉（42.97±9.85）HU;增强扫描示肿瘤呈轻度强化,CT值[（44.21±20.33）HU]低于肌肉[（55.93±12.89）HU]。合并腹部和盆腔淋巴结肿大2例（6.7%）,肠系膜增厚5例（20%）,无腹水9例（30.0%）、少量腹水19例（63.4%）。结论：卵巢卵泡膜细胞瘤的CT表现有一定特征性,CT是诊断本病的有价值的诊断方法。     

多层螺旋CT诊断甲状腺肿瘤的应用价值(附32例分析)

目的:探讨螺旋CT对甲状腺肿瘤的诊断价值。方法:回顾性分析32例经手术和病理证实的甲状腺肿瘤的CT资料。结果:32例甲状腺肿瘤的主要CT表现为密度不均22例,边界不清19例,不规则坏死15例,囊性变12例,CT判断甲状腺肿瘤侵犯气管、食管、颈动脉鞘和颈部或锁骨上淋巴结肿大转移分别为:14例、6例、5例和8例。结论:螺旋CT对甲状腺肿瘤的诊断可靠,不仅能鉴别肿瘤良恶性改变,还可发现甲状腺肿瘤外侵与否,帮助临床术前分期,制定治疗方案。     

基于不同时相增强CT的影像组学对胰腺实性假乳头状肿瘤侵袭性行为的预测价值

目的:探讨CT影像组学对胰腺实性假乳头状肿瘤（pSPN）侵袭性行为的预测价值。方法:回顾性分析2012年1月至2021年1月郑州大学第一附属医院经术后病理证实的pSPN患者的CT图像,其中侵袭性23例、非侵袭性59例。分别在平扫、动脉期和静脉期CT图像上逐层勾画感兴趣区（ROI）获得三维ROI,每个ROI提取1 316...     

CT影像组学对中轴骨脊索瘤与骨巨细胞瘤的鉴别诊断价值

目的:建立术前鉴别中轴骨脊索瘤与骨巨细胞瘤的影像组学模型,并验证其诊断效能.方法:回顾性纳入中轴骨脊索瘤59例、骨巨细胞瘤33例共92例患者,64例为训练集,28例为验证集.基于CT图像进行影像组学特征提取,采用LASSO模型进行特征选择,构建影像组学模型,并计算影像组学得分(Rad-score).通过Logistic...     

基于MRI征象及影像组学的列线图预测腮腺良性与恶性肿瘤的价值

目的建立并验证基于MRI征象和影像组学的列线图鉴别腮腺良性与恶性肿瘤的效能。方法回顾性收集2015年1月至2020年5月青岛大学附属医院86例经手术病理证实的腮腺肿瘤患者为训练集,收集2013年1月至2020年1月香港大学深圳医院35例患者为独立外部验证集。采用logistic回归基于临床及MRI征象建立临床诊断模型。基于术前平扫T1WI和预饱和脂肪抑制T2WI(fs-T2WI)进行影像组学特征提取,建立影像组学诊断模型。基于影像组学评分及临床诊断模型,通过logistic回归建立影像组学+临床联合诊断模型及列线图。采用受试者操作特征(ROC)曲线评价各模型诊断腮腺良性与恶性肿瘤的效能,ROC曲线下面积(AUC)的比较采用DeLong检验。结果Logistic回归结果显示,腮腺深叶受累(OR值为3.285,P=0.040)和周围组织结构侵犯(OR值为15.919,P=0.013)是腮腺恶性肿瘤的独立影响因素,将二者构建临床诊断模型。基于平扫T1WI和fs-T2WI,共提取19个特征构建影像组学诊断模型。联合影像组学评分以及腮腺深叶受累、周围组织结构侵犯2个常规影像学特征建立联合诊断模型及列线图。临床诊断模型、影像组学诊断模型、联合诊断模型在训练集和验证集中诊断腮腺良性与恶性肿瘤的AUC分别为0.758、0.951、0.953和0.752、0.941、0.964。在训练集和验证集中,影像组学诊断模型、联合诊断模型的AUC均高于临床诊断模型(训练集:Z=3.95、4.31,P均<0.001;验证集:Z=2.16、2.67,P=0.031、0.008),影像组学诊断模型、联合诊断模型间AUC差异无统计学意义(训练集:Z=0.39,P=0.697;验证集:Z=1.10,P=0.273)。结论本研究所建立的MRI影像组学模型以及由腮腺深叶受累、周围组织结构侵犯、MRI影像组学特征组成的联合诊断模型,能有效鉴别腮腺良恶性肿瘤,具有较高的预测效能。     

CT影像组学模型对甲状腺良恶性结节的鉴别价值

目的探讨CT影像组学模型对良恶性甲状腺结节的鉴别诊断价值。方法回顾性分析2017年5月至2018年8月间南京医科大学附属淮安第一医院经病理证实的179例甲状腺结节患者的临床和影像资料。良性结节89例,恶性结节90例。患者术前均行甲状腺结节CT平扫和增强扫描。采用分层随机抽样方法将患者按照8∶2的比例分为训练组(143例)与测试组(36例),采用A.K软件基于术前CT图像提取378个影像组学特征,后采用Spearman相关分析与最小绝对收缩和选择算子回归分析进行特征筛选与模型构建,在训练组与测试组中应用受试者操作特征(ROC)曲线对模型进行验证,评价影像组学特征预测良恶性甲状腺结节的效能。结果经过特征筛选,16个影像组学特征用于构建甲状腺结节良恶性鉴别模型。训练组中预测模型的ROC曲线下面积(AUC)为0.92(95%可信区间:0.88~0.97),灵敏度和特异度分别为88.7%、82.0%,诊断准确率91.1%;测试组中AUC为0.90(95%可信区间:0.81~0.98),灵敏度和特异度分别为88.5%、84.6%,诊断准确率88.2%。结论基于CT的影像组学模型对良恶性甲状腺结节有较高的诊断效能。     

基于MR早期动态增强的影像组学标签鉴别乳腺良恶性病变的价值

目的:探讨基于MR早期动态增强的影像组学标签鉴别乳腺良恶性病变的价值.方法:回顾性搜集通过乳腺动态对比增强MRI(DCE-MRI)检查,发现乳腺结节或肿块的144例患者(146个病变),146个病变按照样本量7:3随机抽样选取良性病变与恶性病变(102个作为训练组,44个作为验证组).所有病例基于病变的三维图像对影像组...     

常规超声联合超声造影对颈部实性淋巴结良恶性的鉴别诊断

目的 探讨常规超声联合超声造影(CEUS)对颈部实性淋巴结良恶性的鉴别诊断价值.资料与方法 回顾性分析154例颈部淋巴结异常患者共158枚淋巴结,其中45例46枚淋巴结行CEUS,根据病理结果评价良、恶性淋巴结常规超声和CEUS特征的差异,分析恶性淋巴结的独立危险因素,采用ROC曲线评价两种方法单独及联合应用对淋巴结良...     

基于增强CT影像组学列线图预测单发肝细胞癌GPC3表达状态

目的 探讨增强CT影像组学列线图在鉴别单发肝细胞癌（HCC）磷脂酰肌醇蛋白聚糖3（GPC3）表达中的价值。方法 回顾性收集来自2个医疗机构共152例单发HCC病人的临床及影像资料,所有病人均行上腹部增强CT扫描并记录GPC3表达水平。天津市第一中心医院的106例病人资料作为训练集（GPC3阳性83例、阴性23例）,天津医科大学肿瘤医院的46例病人资料作为验证集（GPC3阳性35例、阴性11例）。对所有病人术前1个月内增强CT影像进行影像组学特征提取。在训练集中,对所有影像组学特征进行降维并得到最优子集,计算影像组学评分（Radscore）;比较GPC3阳性组和阴性组间临床资料[包括血清甲胎蛋白（AFP）、糖类抗原199（CA199）等]的差异,将差异有统计学意义的指标进行二元logistic回归分析,获得GPC3阳性的独立预测因素。将获得的临床信息及Radscore分别建立临床列线图、影像组学列线图及联合列线图。采用受试者操作特征曲线下面积（AUC）分析各列线图对GPC3表达状态的预测能力,采用DeLong检验比较各列线图间的诊断效能,并用决策曲线分析评估列线图的临床价值。使用验证集数据对列线图预测效能进行验证。结果 二元logistic回归显示血清AFP、CA199、Radscore是GPC3阳性的独立危险因素[优势比（OR）分别为8.503、1.090、13 300.044,均P<0.05]。校准曲线显示联合列线图对GPC3阳性表达的预测概率与实际概率一致性良好。训练集中,联合列线图的AUC（0.918）高于影像组学列线图（0.842）和临床列线图（0.787）（均P<0.05）,联合列线图的敏感度最高,而临床列线图的特异度最高;验证集中,联合列线图的AUC（0.896）高于影像组学列线图（0.726）和临床列线图（0.803）（均P<0.05）,联合列线图的敏感度和特异度均最高。决策曲线分析显示当阈值概率处于16%~86%时,联合列线图的临床净获益高于临床列线图和影像组学列线图。结论 基于增强CT的影像组学列线图可以术前鉴别单发HCC GPC3阳性和阴性表达,联合列线图进一步提高了预测效能。     

基于增强CT影像组学评分和临床分期的列线图预测胃癌脉管浸润的价值

目的 探讨基于增强CT影像组学评分（Radscore）和TNM分期的列线图预测胃癌脉管浸润（LVI）的价值。 方法 回顾性收集160例术前行上腹部CT增强检查且行术后胃癌LVI状态评估的病人,男109例,女51例,平均年龄（62.23±10.74）岁。160例病人（包括LVI阴性者92例,阳性者68例）按照7∶3比例随机分为训练集（112例）和测试集（48例）;其中,训练集中LVI阴性者60例、阳性者52例,测试集中LVI阴性者32例、阳性者16例。基于增强CT影像提取并筛选影像组学特征,建立影像组学标签并计算Radscore。采用t检验、Mann-Whitney U检验、卡方检验或Kruskal-Wallis H 检验比较LVI阳性组和阴性组间临床病理特征[病人性别、年龄、肿瘤直径、TNM分期、AJCC分期、肿瘤分化程度及癌胚抗原（CEA）、糖类抗原199（CA199）]的差异,将差异有统计学意义的特征和影像组学标签纳入多因素logistic回归,建立临床影像联合模型和列线图。采用受试者操作特征（ROC）曲线评估影像组学模型和列线图的预测效能并计算相应的曲线下面积（AUC）。采用决策曲线评价影像组学模型和列线图的临床净获益。分别基于训练集及测试集中的数据绘制校准曲线对列线图进行验证。 结果 LVI阳性组和阴性组间肿瘤T分期、N分期、AJCC分期的差异均有统计学意义（均P<0.05）,且LVI阳性组的Radscore高于阴性组（P<0.05）。在测试集中,基于T分期、N分期、AJCC分期和Radscore的临床影像联合模型预测LVI的AUC值、准确度和特异度较影像组学模型分别提高了8.2%、18.2%和21.9%。决策曲线分析显示应用联合模型的临床净获益优于影像组学模型。联合模型的列线图显示Radscore得分最高,其次是AJCC分期,最后是N分期和T分期。训练集和测试集中的校准曲线显示列线图的预测结果与真实结果具有较好的一致性。 结论 联合T分期、N分期、AJCC分期和增强CT的Radscore建立的列线图能够成功预测胃癌LVI。     

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...     

高分辨率CT影像组学联合传统影像学征象预测肺腺癌微血管浸润的价值

目的 探讨高分辨率CT（HRCT）影像组学联合传统影像学征象的综合模型预测肺腺癌微血管浸润的价值。 方法 回顾性分析2015年6月至2019年4月于青岛大学附属医院就诊的微血管浸润状态明确的肺腺癌患者65例（微血管浸润阳性30例、阴性35例）,其中,男性33例、女性32例,年龄34~83（60.7±10.3）岁。以患者HRCT检查时间为编号,通过系统随机抽样方法将患者按约3∶1等距抽样分为2组:训练组46例,验证组19例。训练组用于模型的建立,验证组用于模型的效能评价。通过两独立样本t检验、χ2检验或Fisher确切概率法筛选训练组中微血管浸润阳性与阴性患者间差异有统计学意义的传统影像学征象。勾画2组患者的肿瘤三维感兴趣区并提取影像组学特征,通过单因素方差分析和Lasso-Logistic回归分析筛选训练组中有鉴别价值的最优影像组学特征,计算影像组学得分。通过Logistic回归分析构建联合影像组学得分和传统影像学征象预测肺腺癌微血管浸润的综合模型,并绘制列线图,进行效能评价。 结果 共提取影像组学特征1308个,最终得到6个最优影像组学特征。传统影像学征象中仅肿瘤最大径在微血管浸润阳性与阴性患者间的差异有统计学意义[（28.10±11.39）mm对（22.32±6.26） mm;t=5.580,P=0.035],其在训练组中的曲线下面积（AUC）为0.648(95%CI:0.493~0.783)、灵敏度为38.1%、特异度为88.0%;在验证组中的AUC为0.783(95%CI:0.538~0.936)、灵敏度为88.9%、特异度为70.0%。预测肺腺癌微血管浸润的综合模型在训练组中的AUC为0.880(95%CI:0.750~0.957),灵敏度为90.5%,特异度为72.0%;在验证组中的AUC为0.811(95%CI:0.568~0.951),灵敏度为88.9%,特异度为80.0%。 结论 基于HRCT影像组学联合传统影像学征象的综合模型对肺腺癌微血管浸润具有较高的预测价值,有助于肺腺癌患者的术前评估。