增强CT影像组学联合临床指标预测结直肠癌壁外血管侵犯

目的 观察增强CT影像组学联合临床指标预测结直肠癌壁外血管侵犯(EMVI+)的价值。方法 回顾性分析经术后病理确诊的131例结直肠癌患者资料,按7∶3比例将其分为训练集(n=92,含44例EMVI+、48例EMVI-)与测试集(n=39,含23例EMVI+、16例EMVI-)。基于术前门静脉期CT提取及筛选肿瘤最佳影像组学特征并据以构建影像组学模型;以单因素及多因素logistic回归分析训练集临床、CT及病理学资料,筛选结直肠癌EMVI+的独立预测因素并建立临床模型,基于影像组学模型及临床模型建立联合模型。绘制受试者工作特征曲线,计算曲线下面积(AUC),评估各模型预测结直肠癌EMVI+的效能。以校准曲线及决策曲线分析评估模型校准度及临床实用性。结果 共筛选出4个最佳影像组学特征,以之构建影像组学模型。糖类抗原(CA)19-9及CA72-4均为结直肠癌EMVI+的独立预测因素(OR=1.033、1.285,P均<0.05)。联合模型预测训练集结直肠癌EMVI+的AUC高于影像组学模型和临床模型(AUC=0.908、0.825、0.770,P=0.017、0.003);影像组学、临床及联合模型在测试集的AUC分别为0.751、0.632、0.799,两两之间AUC差异均无统计学意义(P均>0.05)。影像组学模型及联合模型的校准度均较好。训练集以>0.1、测试集以>0.12为阈值时,联合模型的临床净获益较高。结论 增强CT影像组学联合临床能有效预测结直肠癌EMVI。     

基于多参数MRI影像组学信号预测直肠癌KRAS基因突变的研究

目的探索多参数MRI影像组学信号模型预测直肠癌(rectal cancer,RC)KRAS基因突变的价值.材料与方法回顾性分析深圳市人民医院2019年4月至2020年12月104例经病理证实且行术前MRI检查的直肠癌患者的临床病理资料和提取RC的多参数MRI影像组学特征.采用t检验、χ2检验或Mann-Whitney U检验分析临床病理特征和影像组学特征与KRAS基因突变的相关性,将有统计学意义的特征纳入LASSO回归模型进行特征选择和建立影像组学信号.采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)的曲线下面积(area under the curve,AUC)评价影像组学信号对KRAS基因突变的预测效能.结果临床病理资料在有无KRAS基因突变间差别无统计学意义.321个影像组学特征中,单因素分析表明16个影像组学特征与KRAS基因突变有相关性.LASSO回归筛选出7个影像组学特征构建影像组学信号,在验证集和预测集中预测KRAS基因突变的AUC值分别为0.81(0.70～0.92)和0.77(0.63～0.91,P=0.60),其中ADC特征中一阶偏度的压缩系数最大为3.36.结论MRI影像组学特征可以作为预测KRAS基因突变的生物学标记,其中ADC特征中偏度的预测效能最好.     

基于MR影像组学列线图在直肠癌壁外血管侵犯中的研究进展

近年来,列线图在直肠癌中的研究越来越广泛,已成功用于直肠癌的诊断、治疗和预后,一些相关的影像组学研究也引入了列线图模型,且数量逐年增多,尤其是基于MR影像组学的列线图模型。笔者通过文献回顾发现,大多数基于MR影像组学的列线图模型对直肠癌壁外血管侵犯的预测效能优于单一的影像组学,但在研究方法与结果上存在差异。本文归纳总结了几种主要的研究方法,综合论述了基于MR影像组学的列线图在直肠癌壁外血管侵犯中的研究现状及前景。     

多参数磁共振影像组学列线图在术前可有效预测直肠癌淋巴血管浸润

目的  探讨基于多参数磁共振影像组学结合临床危险因素构建的列线图模型在术前预测直肠癌淋巴血管浸润的价值。方法  回顾性分析蚌埠医学院第一附属医院术前行多参数MRI检查且术后病理证实为直肠腺癌的患者112例, 收集患者的临床和盆腔影像资料, 以7:3的比例随机分为训练集和验证集。通过单-多因素Logistic回归分析筛选与直肠癌淋巴血管浸润相关的临床独立危险因素; 分别于T2WI、扩散加权成像和T1WI增强序列手动勾画感兴趣区并提取影像组学特征, 经特征降维筛选最优影像组学特征构建影像组学模型; 结合临床预测因子与影像组学评分标签构建列线图模型。采用ROC曲线下面积、校准曲线、决策曲线分析评价模型的预测效能。结果  列线图模型的预测效能最佳, 其曲线下面积在训练集和验证集分别为0.876(95%CI: 0.799~0.952)、0.769(95%CI: 0.600~0.938), 显著高于单独影像组学模型(0.818、0.741)和临床模型(0.714、0.548)。结论  本研究构建的列线图模型在预测直肠癌淋巴血管浸润方面具有较高的诊断性能, 可以术前为临床决策提供重要指导。     

MRI影像组学预测结直肠癌患者KRAS基因突变

目的 构建MR T2WI影像组学模型,评价其预测结直肠癌患者Kirsten大鼠肉瘤（KRAS）病毒癌基因亚型的价值。方法 将99例经病理证实的结直肠癌患者分为训练组（n=68）及验证组（n=31）,根据KRAS基因检测结果进一步将其分为突变亚组及野生亚组,训练组2亚组分别含36、32例,验证组2亚组分别含16、15例,比较亚组间实验室检查结果及肿瘤大小的差异;提取并筛选训练组MR T2WI影像组学特征,构建影像组学模型、临床模型及影像组学-临床联合模型。绘制受试者工作特征（ROC）曲线,计算曲线下面积（AUC）,评价各模型预测结直肠癌患者KRAS基因亚型的效能;以DeLong检验比较各模型间效能差异。通过校正曲线分析3种模型的校正性能,以Hosmer-Lemeshow检验评价校准曲线的校准度;以决策曲线分析（DCA）评价3种模型临床应用价值。结果 训练组和验证组内亚组间实验室检查结果及肿瘤大小差异均无统计学意义（P均>0.05）。共提取3个组学特征用于构建预测模型。影像组学模型与临床模型、影像组学-临床联合模型预测2组KRAS基因亚型的AUC差异均无统计学意义（P均>0.05）;影像组学-临床联合模型预测训练组KRAS基因亚型的AUC显著高于临床模型（P<0.05）,但在验证组差异均无统计学意义（P>0.05）。校准曲线及Hosmer-Lemeshow检验显示3种模型预测值和观察值的一致性良好（P均>0.05）。影像组学模型和影像组学-临床联合模型在2组中的DCA曲线净收益值均高于临床模型。结论 MR T2WI影像组学纹理特征预测结直肠癌患者KRAS基因突变亚型具有一定潜力。     

基于高分辨T2WI影像组学判定直肠癌术前T分期

目的 探讨基于高分辨T2WI提取的影像组学特征判定直肠癌术前T分期的应用价值。方法 回顾性分析191例术后病理证实为直肠腺癌患者的临床及影像学资料,在术前高分辨T2WI上勾画整个肿瘤为ROI,通过一般线性LASSO分析提取14个影像组学特征,并构建影像组学模型。根据病理结果,将T0~T2期归为早期,T3~T4期归为局部进展期,将患者分为训练组（n=134）和验证组（n=57）,对模型进行训练和验证。绘制ROC曲线及决策曲线（DCA）,评估模型的可预测性。结果 191例直肠癌中,早期68例,局部进展期123例。在训练组和验证组中,影像组学预测模型区分早期与局部进展期直肠癌的AUC为0.927、0.885,准确率为0.851、0.842,特异度为0.917、0.700,敏感度为0.814、0.919,F1值为0.861、0.829,Brier值为0.149、0.159。结论 术前以基于高分辨T2WI构建的影像组学模型判定直肠癌T分期具有可行性。     

平扫CT影像组学鉴别肺炎型黏液腺癌与大叶性肺炎

目的 观察平扫CT影像组学鉴别肺炎型黏液腺癌(PTMA)与大叶性肺炎(LP)的价值。方法 回顾性分析57例PTMA(PTMA组)和129例LP患者(LP组),按7∶3比例将其纳入训练集(n=131)和测试集(n=55)。比较组间患者临床资料，筛选临床特征，构建临床模型；勾画病灶ROI,提取其影像组学特征，建立影像组学模型；基于临床特征及影像组学特征建立列线图模型。观察3种模型鉴别PTMA与LP的效能。结果 组间患者年龄和呼吸道症状占比差异均有统计学意义(P均<0.05)。临床模型鉴别训练集和测试集PTMA与LP的曲线下面积(AUC)分别为0.784和0.909。最终纳入16个影像组学特征建立影像组学模型，其在训练集和测试集鉴别PTMA与LP的AUC分别为0.909和0.870;列线图模型的AUC分别为0.939和0.933。影像组学模型及列线图模型在训练集鉴别PTMA与LP的AUC均大于临床模型(P均<0.05)。结论 平扫CT影像组学有助于鉴别PTMA与LP。     

基于脂肪抑制增强T1WIDelta影像组学预测鼻咽癌患者放射治疗后口干分级

目的 基于脂肪抑制(FS)增强T1WI构建预测放射治疗(放疗)后鼻咽癌(NPC)患者口干级别的Delta影像组学模型，并评估其效能。方法 回顾性分析227例于诱导化学治疗(IC)后接受放疗或同步放化疗(CCRT)NPC患者IC前2周内及IC结束后鼻咽部MRI。于放疗结束后1周根据放射治疗肿瘤协作组标准评估患者口干分级(0～4级),将0、1级口干归为轻度口干(n=81),≥2级口干归为重度口干(n=146)。基于IC前、后FS增强T1WI提取双侧腮腺影像组学特征，计算Delta影像组学特征值。采用最小绝对收缩和选择算子和随机森林算法降维，筛选最优Delta影像组学特征，构建Delta影像组学模型。按8∶2比例将患者分为训练集(n=182)及测试集(n=45),绘制受试者工作特征(ROC)曲线，计算曲线下面积(AUC),评估Delta影像组学模型预测训练集及测试集NPC患者放疗后口干分级的效能；绘制校准曲线，评估模型性能。结果 分别基于IC前、后FS增强T1WI提取2 286个影像组学特征，最终筛选出8个最优Delta影像组学特征并以之构建模型，其预测训练集和测试集NPC患者放疗后口干分级...     

临床、CT特征及影像组学联合模型评估最大径≤2cm原发性肺腺癌侵袭性

目的 观察临床、CT特征及影像组学联合模型评估最大径≤2 cm原发性肺腺癌侵袭性的价值。方法 回顾性纳入116例最大径≤2 cm肺腺癌患者，依据病理结果将其分为高侵袭组(n=51)及低侵袭组(n=65),并按7∶3比例随机分为训练集(n=81)和测试集(n=35)。比较组间临床及CT特征差异；提取并筛选CT影像组学特征，计算影像组学评分(Rad-score)。采用logistic回归分析建立临床、CT特征及Rad-score联合模型，评估其预测效能及临床获益。结果 组间患者恶性肿瘤家族史，病灶分叶征、毛刺征、存在提示预后不良病理表现占比差异均有统计学意义(P均<0.05);基于训练集数据筛选出8个影像组学特征并构建的联合模型评估训练集和验证集最大径≤2 cm肺腺癌侵袭性的曲线下面积分别为0.96和0.87,其预测值与真实值的误差较小，准确度较高，可使临床获益。结论 临床、CT特征及影像组学联合模型可用于评估最大径≤2 cm原发性肺腺癌的侵袭性。     

基于临床因素-MRI平衡式稳态自由进动序列影像组学诊断直肠癌壁外血管侵犯的效能

目的  探讨基于临床因素结合MRI平衡式稳态自由进动序列（b SSFP）影像组学诊断直肠癌壁外血管（EMVI）的效能。方法  纳入于同济大学附属东方医院庐江分院术前行MRI检查的135例直肠癌患者,其中71例EMVI阳性,64例EMVI阴性,均经术后病理大标本证实。首先分别从常规T2WI序列、b SSFP序列中提取影像组学特征,按7∶3的比例随机分为训练集（n=94）和验证集（n=41）,采用t检验/Wilcoxon秩和检验、最小绝对收缩和选择算子算法、Spearman相关分析和Logistic回归模型分别对影像组学特征及临床特征进行分析,构建影像组学模型,然后绘制ROC曲线,并计算ROC曲线下面积（AUC）、特异性及敏感度,以量化模型对训练组、验证组的鉴别性能,并对比两序列影像组学诊断效能。最后结合临床因素,构建临床因素-b SSFP序列影像影像组学联合模型,进行诊断效能评估,并进行验证。结果  影像组学模型在训练集和验证集中显示出良好的鉴别能力,其中训练集T2WI序列诊断AUC为0.751,特异性为0.746,敏感度为0.825;b SSFP序列的AUC为0.829,特异性为0.778,敏感度为0.939。验证集T2WI序列影像组学术前诊断AUC为0.676,特异性为0.650,敏感度为0.706;b SSFP序列AUC为0.792,特异性为0.716,敏感度为0.909。后者较前者诊断效能均有所提高,具有一定临床应用价值。临床因素结合b SSFP序列影像组学联合模型训练集AUC为0.954,特异性为0.891,敏感度为0.930;验证集AUC为0.915,特异性为0.803,敏感度为0.936,差异均有统计学意义（P < 0.05）。结论  基于临床因素结合b SSFP序列影像组学对直肠癌EMVI具有良好的诊断效能,有助于影像科医生和临床医生进行准确的鉴别诊断和制定适当的治疗策略。     

影像组学评价非小细胞肺癌疗效进展

近年来,针对非小细胞肺癌(NSCLC)的治疗方法进展迅速。影像组学从医学图像中挖掘和筛选有价值的特征,以解析临床、分子和遗传等表型特征,有望在肺癌精准治疗中发挥重要作用。本文对影像组学评价化学治疗、放射治疗、靶向治疗及免疫治疗NSCLC疗效的应用进展进行综述。     

Radiomics and radiogenomics of prostate cancer

Abdominal Radiology - Radiomics and radiogenomics are attractive research topics in prostate cancer. Radiomics mainly focuses on extraction of quantitative information from medical imaging, whereas...     

超声影像组学术前预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的研究进展

乳腺癌已成为全球女性发病率最高的恶性肿瘤，是全球广泛关注的重点疾病。乳腺癌腋窝淋巴结转移的术前准确评估对于手术治疗决策至关重要，而传统的腋窝超声对少量和微转移淋巴结识别困难，无法满足精准治疗需求。近年来，随着人工智能和影像学技术的快速发展，影像组学方法可提取人眼难以识别的深层次图像信息，在医学影像领域得到了广泛应用。本文介绍超声影像组学术前预测乳腺癌淋巴结转移的研究进展，并对该领域的未来发展进行展望。     

前列腺癌影像组学研究进展

影像组学可将数字医学图像转换为可挖掘的高维数据，将图像"特征"转换为生物标记，以帮助检测和定位肿瘤以及预测治疗后反应。目前影像组学已应用于前列腺癌的诊断、判断治疗效果及评估预后等方面，并取得显著成果，但其用于前列腺癌仍面临很多挑战。本文对影像组学在前列腺癌中的应用进展进行综述。     

影像组学在胃癌中的研究进展

影像组学是深度挖掘图像潜在信息的新兴热门领域。与视觉分析相比,影像组学可更详细地定量评估病变特征,发现和翻译未知、潜在的信息,近年来已逐渐应用于胃癌的组织病理学分级、肿瘤分期预测、鉴别诊断、治疗疗效及预后评估。本文就影像组学有关胃癌的研究现状与进展进行综述。     

徐荷芬治疗大肠癌的临床经验

[目的]探讨徐荷芬教授治疗大肠癌的临床经验。[方法]临床侍诊抄方，整理相关医案后归纳总结徐荷芬教授对大肠癌病机的认识及治疗特色，并附医案一则。[结果]徐荷芬教授治疗大肠癌注重肺与大肠同治，强调抗癌解毒利湿，此法临床获效显著。[结论]临床可借鉴徐荷芬教授经验，改善大肠癌患者预后，提高患者生活质量。     

北京部分地区直肠癌与结肠癌、左侧与右侧结肠癌、青年与老年大肠癌的对比研究

目的初步探讨北京部分地区的直肠癌与结肠癌、左侧与右侧结肠癌、青年与老年性大肠癌的临床及病理特征的区别。方法回顾性调查首都医科大学宣武医院2002年9月至2012年9月行结肠镜检查并经病理组织学证实且随访资料完整的北京部分地区880例大肠癌患者,分析其直肠癌与结肠癌、左侧与右侧结肠癌、青年与老年大肠癌患者的临床及病理特征的差异。结果直肠癌与结肠癌患者在出现症状时间、肿瘤直径、Dukes分期、组织分化程度、手术性质方面差异有统计学意义（P＜0.05）;左侧与右侧结肠癌患者在肿瘤直径、组织分化程度方面差异有统计学意义（P＜0.05）;青年与老年大肠癌患者在Dukes分期、组织分化程度、是否化疗方面差异有统计学意义（P＜0.05）。结论直肠癌与结肠癌、左侧与右侧结肠癌、青年与老年大肠癌有其各自的发病特点,准确了解其临床特征并早期诊断及治疗是对大肠癌诊治的关键。     

影像组学在免疫治疗方面的应用现状

影像组学在医学图像中挖掘信息,对癌症的诊断、预后和治疗疗效预测具有极为重要的地位。当前,免疫治疗成为癌症治疗的热点,极大地推动了肿瘤学领域的发展。影像组学特征具备无创、可重复、常规获取以及量化肿瘤异质性等优点,因此可作为免疫治疗疗效的生物标志物。本文将阐述影像组学的特征提取及其数据分析,将其作为生物标志物在免疫治疗中的研究进展,包括预测治疗反应和不良事件,为影像组学在个体化治疗中的应用提供了新的见解。     

高度重视老年结肠癌合并肠梗阻的诊断和外科治疗

近年来,随着结直肠癌发病率的逐渐上升和人口老龄化,以肠梗阻为首发症状的结直肠癌在临床上也愈来愈多见。因老年人机体反应性较差,常并发多系统疾病,使得此类结直肠癌经常被误诊。结肠镜检查是诊断结肠癌的金标准,但对于急诊危重患者可能无法行肠镜检查,此时CT等影像学检查亦具有极高的诊断价值。本文将从老年急性肠梗阻的临床特点,结肠癌伴发肠梗阻的诊断等方面逐一阐述,并结合笔者多年的临床经验,分析总结结肠癌合并肠梗阻的误诊及原因,旨在提高早期诊断率,为此类患者的手术治疗赢得宝贵的时机。     

乳腺癌影像组学研究进展

乳腺癌是我国女性最常见的恶性肿瘤,如何更好地对其进行早期诊断、治疗和预后评估是临床亟待解决的问题。影像组学以非侵入性方式高通量提取并分析病灶的图像特征,可提供更多潜在的肿瘤信息,进而指导临床进行精准诊疗。近年来,影像组学在乳腺癌领域的研究被广泛关注,涉及乳腺癌患者全程管理的各个环节,诊断方面研究已趋于成熟,逐步进入临床转化阶段,疗效评估和预后预测尽管尚处于初步探索阶段,但具有广阔的发展前景。本文从诊断、疗效评估和预后预测三个方面进行综述,以期为临床诊疗提供借鉴。