基于磁共振成像的影像组学在前列腺癌中的研究进展

影像组学可以从医学图像中提取高通量和定量的图像特征,挖掘与肿瘤病理生理相关的信息,这有助于临床决策并提高诊断和预测效能。目前,影像组学技术已广泛应用于前列腺癌的研究中,其在前列腺癌的诊断与鉴别诊断、病理分级、侵袭性评估、疗效预测和预后分析中均显现出一定的应用价值。本文基于磁共振成像的影像组学在前列腺癌中的最新研究进展进行综述。     

基于双参数MRI影像组学机器学习鉴别前列腺癌Gleason评分分级分组中的应用

目的 探讨基于双参数MRI影像组学机器学习模型对前列腺癌(PCa)Gleason评分分级分组中的价值。方法 回顾性收集经病理证实为PCa的患者138例,其中GG>2患者83例,GG≤2患者55例。所有病人术前均进行MRI检查。按7∶3将患随机分为训练集和测试集,分别用于影像组学模型的机器学习和验证,采用RF、SVM和XGboost构建3组模型(ADC、T₂WI、ADC+T₂WI),采用受试者操作特征(ROC)曲线评估析各模型鉴别GG≤2与GG>2PCa的诊断效能。结果 测试集中应用SVM算法的T₂WI+ADC模型诊断效能最高,AUC为0.896。其次为T₂WI+ADC中的RF模型,AUC为0.871。在各特征集中,RF和SVM算法的模型的AUC均高于XGboost算法。结论 基于双参数MRI影像组学机器学习模型可较好地鉴别GG≤2与GG>2PCa。     

双参数MRI影像组学模型对前列腺超高b值DWI高信号病变的诊断价值

目的探讨双参数磁共振成像(MRI)影像组学模型对前列腺超高b值弥散加权成像(DWI)高信号病变的诊断价值。方法收集中国医科大学北部战区总医院2016年1月至2019年8月经MRI扫描发现前列腺超高b值DWI高信号结节且4周内获得穿刺活检病理结果的81例患者的临床资料,良性34例,恶性47例。患者均行双参数MRI横轴面扫描,参照DWI图像对病灶进行第二版前列腺影像报告和数据系统(PI-RADS v2)评分,利用Dr.Wise多模态科研平台自动勾画DWI (b=3 000 s/mm2)病灶,并以其为标准半自动勾画T2WI压脂及DWI (b=1 000 s/mm2)病灶,对已标注的所有感兴趣区提取影像组学特征,剔除缺失率>10%及自相关性P≥0.9的特征参数,然后用L1正则法降维,再用随机森林法构建诊断模型,以5折交叉验证方法对诊断模型进行检验,测量受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC),并以最大约登指数为临界值计算诊断模型的灵敏度和特异度。结果 PI-RADS v2评分鉴别前列腺良恶性病变ROC的AUC为0.653,灵敏度及特异度分别为0.717、0.486。对81例患者...     

基于磁共振T2WI的影像组学在前列腺癌诊断中的应用研究

目的 探讨基于磁共振T2 WI的影像组学在诊断前列腺癌(PCa)中的应用价值.方法 回顾性分析2016年10月至2020年1月在该院住院治疗的101例前列腺疾病患者的穿刺或根治术前的磁共振T2WI图像,共纳入124个病灶,其中PCa病灶72个,非PCa病灶52个.在Dr.Wise科研平台上手动分割所有病灶的感兴趣区(ROI),并提取影像组学特征.按7:3随机将所有病灶分为训练组和验证组.对已提取的特征进行标准化处理后,采用多因素logistic回归对纳入的影像组学特征进行建模.采用受试者工作特征(ROC)曲线评价模型对PCa的诊断效能.结果 每个病灶纳入基于6种图像预处理的7类影像组学特征,共742个.经过特征筛选后,共纳入20个组学特征进行建模.训练组和验证组中模型预测PCa的ROC曲线下面积(AUC)为0.93和0.86,灵敏度为0.88、0.77,特异度为0.81、0.81,有较高的预测效能.结论 基于磁共振T2WI的影像组学模型在术前诊断PCa中具有较高的诊断效能.     

基于多参数MRI影像组学构建机器学习模型与直肠癌Ki-67表达相关性

目的 探讨 mp-MRI 的影像组学模型术前无创性预测直肠癌患者 Ki-67 表达水平的价值。 方法 回顾性分析 2016年 1 月至 2023 年 7 月在安徽省肿瘤医院就诊的 97 例直肠腺癌患者临床资料,术前行常规 MRI 检查及 IVIM-DWI 扫描,根据术后病理Ki-67 表达状态,分为低表达组（n=64）、高表达组（n=33）。在三个不同序列（高分辨 Ax-T₂WI、动态增强平衡期 Sag LAVA-FLEX 和IVIM-DWI）上分别提取三维影像组学纹理分析特征参数。按 7∶3 比例分为训练组（n=67）和测试组（n=30）,训练组用于特征筛选和建立影像组学模型,测试组用于验证所建立模型的可靠性。比较训练组和测试组患者基线资料的差异,使用 Pearson 相关性、SelectPer-centile 和 LASSO 完成最佳预测特征选择,分别基于影像组学特征采用 SGD、SVM 和 LR 机器学习算法构建模型,并进行 10 折交叉验证。应用受试者操作特征（ROC）曲线评估模型预测直肠腺癌 Ki-67 表达水平的效能,采用 DeLong 检验对曲线下面积（AUC）进行比较。 结果 从每例患者的高分辨 Ax-T₂WI、动态增强平衡期 Sag LAVA-FLE 和 IVIM-DWI （b=800 s/mm²）三个序列上共提取出 5 622 个影像组学特征;筛选出 6 个影像组学特征作为最佳预测特征构建模型。SGD、SVM 和 LR 的最高 AUC 分别为 0.867、0.853 和 0.884;其中 SGD算法准确率为 76%,在 3 个模型中预测性能最佳。 结论 基于多参数 MRI 的影像组学模型在术前预测直肠腺癌 Ki-67 表达水平有一定的价值,SGD 在预测直肠腺癌 Ki-67 表达水平中效能最佳。     

前列腺癌多参数磁共振成像的研究进展

影像检查已成为临床医师非常可靠的辅助手段并越来越受到临床的重视,特别是磁共振成像(MRI)更是高新科技的代表,其具有无损伤性、高对比度、任意方位断层、多种图像类型成像,心血管成像无需造影剂、代谢功能成像、介入治疗发展热门方向等优点,在临床各系统中均有很强的实用性。近年来MRI在前列腺疾病方面更是进行各种尝试性应用,特别是磁共振多种功能成像方式还可以协同配合,优势互补,因此多参数磁共振成像将是未来前列腺疾病临床应用的趋势。     

基于mp-MRI影像组学预测前列腺癌Gleason分级的价值探讨

目的探讨多参数磁共振成像（mp-MRI）影像组学预测前列腺癌Gleason分级的价值。方法回顾性分析266例前列腺癌病人,根据病理结果分为Gleason评分高危组（Gleason≥4+3分）、Gleason评分低危组（Gleason≤3+4分）,在T2WI横断面、ADC图（b值0、1 500 s/mm2）上手动勾画病灶后进行影像组学特征的提取及量化,将所选病例数据特征随机分为训练组与测试组（测试集比例为0.3）,构建支持向量机分类模型,得到训练组与测试组的ROC曲线及曲线下面积（AUC）。结果Gleason评分高危组118例,Gleason评分低危组148例,其中训练组186例（高危组83例、低危组103例）,测试组80例（高危组35例、低危组45例）,T2WI、ADC图影像组学支持向量机模型训练组的AUC为0.753,测试组AUC为0.741,准确率为62.5%（95%CI:0.572~0.893）;T2WI、ADC图影像组学联合PSA值支持向量机模型训练组的AUC为0.768,测试组AUC为0.752,准确率为72.5%（95%CI:0.613~0.917）;经Delong验证,两者差异无统计学意义（P>0.05）。结论mp-MRI影像组学预测前列腺癌Gleason分级有较高的参考价值。     

影像组学技术在结直肠癌诊疗中的应用进展

影像组学采用无创的方法,通过深度挖掘影像的纹理特征和量化肿瘤的异质性来反映患者的预后及评估肿瘤的生物学特征。近年来,随着图像处理及人工智能的不断发展,影像组学技术已经广泛应用于结直肠癌（CRC）患者的术前评估、疗效预测、个体化治疗方案的制订。本文将对影像组学技术在CRC诊疗中的应用进展进行综述。     

基于BOLD-MRI的影像组学鉴别肾良恶性肿瘤

目的:血氧水平依赖磁共振成像(blood oxygen level dependent magnetic resonance imaging,BOLD-MRI)技术是一种反映组织和细胞血氧水平的无创磁共振成像方法,本研究探讨基于BOLD-MRI的影像组学鉴别肾良、恶性肿瘤的价值.方法:回顾性分析经手术病理证实并于术前2...     

MRI多参数成像对前列腺癌诊断价值的研究

目的 探讨MRI多参数成像对前列腺癌（PCa）的诊断价值.方法 回顾性分析经病理证实PCa37例、前列腺增生42例和前列腺炎6例患者的T2WI、弥散加权成像（DWI）及动态增强（DCE）资料.比较PCa与非癌患者的T2WI、DWI、表观扩散系数（ADC）值和DCE表现.组合上述3种技术形成以下4种方案：方案1：T2WI;方案2：T2WI＋DWI;方案3：T2WI＋DCE;方案4：T2WI＋DWI＋DCE.绘制ROC曲线,并采用Z检验比较曲线下面积（AUC）,计算各方案的敏感度、特异度及准确度.结果 PCa在T2WI上多呈斑片状、结节状低信号（25/37）,DWI上大多呈斑片状或结节状明显高信号（33/37）,动态增强均呈Ⅱ、Ⅲ型曲线（37/37）;前列腺增生T2WI上呈结节状高低混杂信号,DWI上大多呈等或稍高信号（33/42）,动态增强大多呈Ⅰ、Ⅱ型曲线（39/42）;前列腺炎T2WI上多呈不规则稍低信号（4/6）,DWI上多呈稍高信号（4/6）,动态增强大多呈Ⅱ型曲线（4/6）;PCa与非癌患者的ADC值分别约（0.99±0.21）×10^-3mm^2/s、（1.75±0.25）×10^-3mm^2/s,两组间ADC值差异有统计学意义（P＜0.05）.各方案AUC从小到大依次是：方案1：0. 741、方案3：0.905、方案2：0.930、方案4：0.974.方案1与方案2～4间AUC值差异有统计学意义（P＜0.05）.方案4的敏感度、特异度及准确度均最高,分别为94.59％、93.75％、94.12％.结论 MRI多参数成像显著提高前列腺癌的检出及诊断准确度,其中以T2WI＋DWI＋DCE的诊断效能最高.     

多参数磁共振成像在前列腺癌中的诊断价值

前列腺癌（PCa）是全球范围内发病率最高的男性恶性肿瘤之一,严重危害着老年男性的身心健康,早期诊断和早期治疗对PCa治疗策略的制定和预后的判断非常关键。目前PCa诊断主要依靠直肠指诊、血清前列腺特异性抗原及经直肠超声引导下穿刺活组织检查。但这些方法的诊断效能均较低。近年来随着功能磁共振成像的推广运用,多参数磁共振成像（mpMRI）成为目前公认的诊断PCa最有效的影像学方法,其不仅能够进行前列腺疾病的鉴别诊断,还能进一步预测PCa病理评分,以及指导后续的靶向穿刺及局部治疗。mpMRI对PCa的精确诊断和后续的个体化治疗意义重大,本文就其在PCa诊断中的研究现状作一综述。     

磁共振前列腺成像套餐对前列腺癌诊断的价值研究

目的观察磁共振前列腺成像套餐对前列腺癌诊断的应用价值,结合前列腺特异抗原(PSA)化验,比较磁共振成像与螺旋CT动态增强对前列腺癌诊断的准确性。方法收集我院病理确诊前列腺疾病患者20例,均行磁共振前列腺成像套餐及64排螺旋CT动态增强扫描。结果术后病理确诊前列腺癌16例,前列腺结节状增生4例。磁共振诊断前列腺癌18例,前列腺结节状增生2例;螺旋CT扫描动态增强均见前列腺明显肿大,其中强化不均仅7例,突破前列腺包膜3例,盆腔淋巴结肿大及骨转移各4例。结论相较CT动态增强扫描,磁共振成像对前列腺癌敏感性较高,但可能出现假阳性,DWI序列与波谱成像诊断价值更高。     

基于动态增强磁共振成像的影像组学和不同CNN的深度学习对乳腺良恶性病变的诊断价值

目的：探讨基于动态增强磁共振成像（DCE-MRI）的影像组学和深度学习对乳腺良恶性病变的诊断价值。方法：选取2017年1月至2018年6月经手术或穿刺病理证实的乳腺恶性病变患者93例、良性59例。所有患者均术前行乳腺MRI平扫及增强检查。通过计算获得早期流入信号增强比、最大增强信号比和流出斜率相对应的参数图。采用基于纹理和强度直方图的影像组学分析和5个卷积神经元网络（CNN）模型（ResNet50、VGG16、VGG19、Xception和InceptionV3）的深度学习进行诊断分析,并采用包含不同量肿瘤周围组织的五种不同输入边界框分析。结果：影像组学的诊断准确度均值为80%。不同输入边界框的ResNet50模型中,含少量肿瘤周围组织的最小边界框诊断效能最高,高于1.5倍和2.0倍边界框分析（均P＜0.01）;ResNet50（93%）、Xcep-tion（94%）和InceptionV3（93%）的准确度高于VGG16（80%）和VGG19（79%）（均P＜0.01）。结论：深度学习对乳腺良恶性病灶的诊断效能优于影像组学,含少量肿瘤周围组织分析的诊断效能高于仅包含肿瘤组织和包含较多肿瘤周围组织。     

MRI动态增强在直肠癌诊断中的价值

目的：探讨直肠癌磁共振动态增强检查的影像表现及应用价值.方法：2005年12月-2010年3月96例直肠癌患者于术前行动态增强扫描,其中73例直肠癌患者,绘制时间-信号强度曲线,测量直肠肿瘤、正常直肠肠壁、盆腔淋巴结的峰值时间、峰值、信号强化率、最大信号强化率.比较不同临床病理分期与磁共振动态增强参数值之间的关系.结果：磁共振动态增强检查中,直肠癌相较于正常直肠肠壁具有更早的峰值时间[Tpeak（18.9±6.7） vs （21.4±6.6）,P=0.046 8]及更高的峰值[SIpeak（1 105.9±354.6） vs （805.2±345.8）,P〈0.000 1]、信号强化率[E（191.6±65.4） vs （158.0±67.3）,P=0.028 7].Dukes分期C的直肠癌具有更早的Tpeak值和更高的 Kep（P=0.045 3）.结论：直肠癌的磁共振功能成像可以部分反映肿瘤局部血管情况,为临床治疗与术后评估提供帮助.     

病变周围区域与病变内部区域的MRI影像组学特征对临床显著性前列腺癌的诊断价值

目的 比较前列腺病变周围区域(PLV)与病变内部区域(ILV)的MRI影像组学特征对临床显著性前列腺癌(csPCa)的诊断价值。方法 回顾性分析140例进行过前列腺MRI检查的患者(训练集112例,测试集28例)。分别在T2加权成像(T2WI)、表观弥散系数(ADC)、动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)勾画可疑病变区域及病变周围区域,并提取影像组学特征,运用单变量分析及最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)筛选特征,LASSO回归结合10折交叉验证建立预测模型,运用受试者操作特征曲线下面积(AUC)、德隆检验(Delong test)分别对模型进行评估及比较。结果 ILV模型的在训练集及测试集中的AUC分别为0.91、0.91,PLV模型的在训练集及测试集中的AUC分别为0.89、0.87。两预测模型在训练集与测试集中的诊断效能差异均无统计学意义。结论 前列腺病变周围区域的MRI影像组学特征对于csPCa的诊断价值低于病变内部区域的MRI影像组学特征的诊断价值。     

磁共振成像对肺癌的诊断价值

目的：探讨磁共振成像对术前肺部恶性、良性肿瘤诊断的准确性。方法：回顾性分析了104例肺部肿瘤磁共振成像术前检查与术后病理检查的结果。结果：磁共振成像对术前肺部恶性、良性肿瘤的诊断准确率分别为70％和30％，术后病理检查对肺部恶性、良性肿瘤的诊断准确率分别为83％和17％。结论：磁共振成像对肺部恶性和良性肿瘤具有一定的诊断价值。     

多参数MRI影像特征诊断前列腺移行区良恶性病变的影响因素分析

目的探讨多参数MRI（T2WI、DWI、动态增强）影像特征诊断前列腺移行区良恶性病变的影响因素。方法回顾性分析经病理证实的移行区前列腺癌（PCa）48例、前列腺增生（BPH）83例患者的临床资料,纳入T2WI病灶形态、信号均匀度、边界、包膜、患侧移行区体积、患侧移行区与外周带的分界、前列腺包膜、DWI信号强度、ADC值及动态增强的曲线类型等10种影像特征,分析影响前列腺移行区良恶性病变的因素。结果48例移行区PCa纳入81个癌灶,83例BPH筛选出142个结节;移行区PCa的ADC值为（0.938±0.223）×10-3mm2/s,明显低于移行区BPH的（1.195±0.194）×10-3mm2/s,差异有统计学意义（P＜0.05）。单因素分析显示,患侧移行区体积与移行区PCa诊断未见相关（P＞0.05）,其余9种影像特征均与移行区PCa诊断明显相关（均P＜0.05）。将差异有统计学意义的9种影像特征纳入多因素logistic回归分析,共筛选出T2WI病灶形态、信号均匀度、边界、患侧移行区与外周带分界、DWI的信号强度及ADC值与移行区PCa诊断均呈明显相关性（均P＜0.05）,其中ADC值与移行区PCa诊断呈负相关,其余影像特征与移行区PCa诊断均呈正相关。结论多参数MRI上,T2WI病灶形态、信号均匀度、边界、患侧移行区与外周带分界、DWI信号及ADC值是影响移行区PCa诊断的危险因素。     

PSAD联合DCE-MRI对前列腺癌诊断价值的研究

目的 探讨前列腺特异性抗原(PSA)、前列腺特异性抗原密度(PSAD)联合动态增强扫描磁共振成像(DCE-MRI)定量参数Ktrans、Kep、Ve对前列腺癌(PCa)的诊断价值.方法 选取马鞍山市人民医院2015年5月至2016年6月前列腺患者66例,其中PCa 25例、前列腺增生(BPH)41例.所有患者均行DCE-MRI检查、PSA检测,将得出结果按照11种组合方案,参照病理结果,绘制受试者特性曲线(ROC),比较所有诊断方案的灵敏度、特异度及准确度.结果 BPH组患者的PSA、PSAD、Ktrans、Kep、Ve分别为(14.72±12.86)ng/mL、(0.25±0.23)ng/(mL·cm3)、(0.22±0.10)/min、(1.35±0.59)/min、(0.17±0.07),PCa组患者分别为(30.42±23.90)ng/mL、(0.84±0.52)ng/(mL·cm3)、(0.52±0.18)/min、(2.51±1.10)/min、(0.24±0.10),BPH组患者的参数均低于PCa组,差异均有显著统计学意义(P<0.01).单参数诊断方案中Ktrans诊断价值最高,灵敏度、特异度、AUCROC分别为85.7%、90.2%、0.93.PSAD+Ktrans在11种组合方案中诊断价值最高,灵敏度、特异度、AUCROC分别为90.5%、95.1%、0.96.结论 PSAD及DCE-MRI定量参数Ktrans、Kep对前列腺癌有较好的诊断价值,PSAD联合Ktrans为前列腺良恶性病变的鉴别诊断提供了重要的参考.