脾CT影像组学诺模图在肝硬化上消化道出血风险预测中的价值

目的：探讨脾平扫CT影像组学诺模图在上消化道出血风险预测中的临床应用价值。方法 ：对2017年1月到2019年9月临床诊断为肝硬化门静脉高压的95例患者进行回顾性分析,所有患者均行腹部CT平扫及胃镜检查。参照胃镜结果将患者分为中低风险出血组（40例）和高风险出血组（55例）,按照7:3的比例分别将样本随机分为训练集和验证集。提取1409个平扫脾脏组学特征,通过方差阈值法、Select KBest算法以及LASSO算法,分析筛选出与消化道出血密切相关的12个组学特征并建立影像组学模型;再将多元回归分析得出的临床出血风险因素PLT建模,联合影像组学模型构建预测上消化道出血风险的诺模图。结果：影像组学模型与临床高风险出血因素模型相结合构建的诺模图在训练集和测试集的AUC值为0.97和0.93,高于单独影像组学模型和临床高风险出血因素PLT模型。结论：脾CT影像组学结合临床高风险因素构建的诺模图在上消化道出血风险预测结果与消化内镜的诊断一致性较高,可为临床治疗提供一定的参考。     

基于CT的直肠癌新辅助化疗后病理完全缓解预测模型的初步探索--DACCA数据库的联合研究

目的初步探索基于CT影像组学特征建立的决策树模型对局部进展期直肠癌(LARC)患者行单纯新辅助化疗疗效的评估价值。方法回顾性分析四川大学华西医院肠癌数据库(DACCA)中2016年10月至2019年3月期间符合本研究纳入和排除标准的244例单纯新辅助化疗后行根治性手术的LARC患者的临床及CT检查的DICOM格式图像资料。利用ITK-SNAP软件选取肿瘤最大层面并对影像感兴趣区域进行勾画。使用计算机随机分配软件将200例患者纳入训练集,44例患者纳入测试集。利用MATLAB软件读取DICOM格式图像并提取和筛选影像组学特征,进而用降维后得到的影像组学特征进行机器学习并建模。通过绘制受试者操作特征曲线并计算曲线下面积(AUC)来评估模型预测单纯新辅助化疗后对病理完全缓解(pCR)的效能。结果根据术后病理肿瘤退缩分级(TRG)患者被分为pCR组(TRG0,28例)和非pCR组(TRG1~TRG3,216例)。最终获得13个影像组学特征即6个灰度特征(均值、方差、标准差、偏离度、峰态、能量)、3个纹理特征(对比度、相关性、同质化)及4个形状特征(边界长度、直径、面积、形状参数)。基于CT的决策树模型预测LARC患者新辅助化疗后效果的AUC值为0.772 [95%CI(0.656,0.888)],对于非pCR的预测准确度较高(97.2%),但对于pCR的预测准确度较低(57.1%)。结论在本次初步探索中,基于CT的决策树模型在判断LARC患者新辅助化疗后pCR上较同质研究的预测效能低,通过分析后将进一步从优化算法、继续拓展数据集、挖掘更多影像组学特征值等方面优化模型,从而最终实现pCR的精准预测。     

基于CT影像组学鉴别良恶性肺结节应用进展

影像组学指自影像学图像中提取高通量影像学特征,通过筛选特征建立模型,实现诊断和鉴别诊断疾病、评估疗效及预测预后等的人工智能技术。应用CT影像组学为鉴别良恶性肺结节提供了新契机。本文就影像组学概念、CT成像方法及其在鉴别诊断良恶性肺结节中的应用进展进行综述。     

影像组学技术与结直肠癌临床应用研究进展

目的通过回顾近年来影像组学技术在结直肠癌领域的研究进展,总结其在结直肠癌影像诊断中的价值。方法通过PUBMED、OVID、中国知网、维普、万方等网站进行检索,共检索到相关英文文献18篇和中文文献7篇,并对文献的结构与内容进行归类分析和总结。结果 5篇基于CT的影像组学技术预测结直肠癌术前分期的文章中,通过受试者工作曲线(Receiver Operating Characteristic,ROC)得到相应模型的曲线下面积(Area Under Curve,AUC)值的范围为0.736～0.817;2篇基于MRI的影像组学技术预测结直肠癌术前分期的文章中,最终模型相应AUC值分别为0.87和0.827。2篇基于CT的影像组学技术在评估新辅助治疗效果的文章中,最终模型相应AUC值的范围分别为0.79和0.72;4篇基于MRI的影像组学技术在评估新辅助治疗效果的文章中,最终模型相应AUC值的范围为0.84～0.979。1篇基于MRI的影像组学技术在评估用药敏感度的文章中,最终模型相应AUC值为0.79。1篇基于MRI的影像组学技术预测术后生存率的文章中,最终模型相应AUC值为0.827;1篇基于PET/CT的影像组学技术预测术后生存率的文章中,最终模型在4年时间无病生存期(DSS)、无进展生存期(DFS)和总生存期(OS)中的预测准确度分别为0.87、0.79和0.79。结论目前,影像组学技术在结直肠癌术前分期、新辅助治疗效果评估和术后生存分析方面已产生了有价值的影响。     

影像组学在肾细胞癌中的应用进展

肾细胞癌(RCC)是泌尿系统常见恶性肿瘤。早期诊断、术前精准分期及分级诊断RCC有助于提高治疗效果,改善预后。影像组学基于数据挖掘方法从CT、MR等图像中提取定量特征并进行分析,为临床诊疗提供准确且非侵入性的评估手段,现已用于RCC诊断、亚型分类、核分级、评估疗效及预测预后等。本文对影像组学用于RCC进展进行综述。     

基于CT影像组学胰十二指肠切除术后胰瘘风险预测模型及其价值

目的 探讨基于CT影像组学模型术前预测胰十二指肠切除术后胰瘘(POPF)的应用价值。方法 回顾性分析106例接受胰十二指肠切除术患者的临床及腹部CT资料,其中POPF(+)组36例,POPF(-)组70例。采用ITAK-SNAP软件勾画CT图像感兴趣区域(ROI),Python程序的radiomics包进行影像组学特征提取,使用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归进一步筛选特征、建立影像组学评分(Rad-score),构建影像组学预测模型。然后将临床特征、Rad-score纳入多因素Logistic回归分析,筛选出POPF发生的独立危险因素,构建临床预测模型以及联合影像学组学特征的混合模型。最后采用受试者工作特征曲线(ROC)评估不同模型的预测效能。结果 共筛选出7个非零影像组学特征并建立了Rad-score。BMI、胰管扩张及Rad-score均是发生POPF的独立危险因素。影像组学预测模型、临床特征预测模型及混合预测模型预测POPF的曲线下面积(AUC)为分别为0.72、0.69、0...     

CT影像组学列线图预测胃癌内镜活检与术后病理学分型差异

目的 评估基于CT影像组学的列线图预测胃癌内镜活检与术后病理Lauren分型差异的价值。方法 回顾性分析126例经手术病理确诊的胃癌患者,根据内镜活检与术后病理结果是否一致将其分为一致组（n=77）与不一致组（n=49）,同时按2∶1比例分为训练集与验证集。筛选临床预测因子,构建临床预测模型;于静脉期CT图像提取影像组学特征,采用L1正则化方法对特征进行筛选,以决策树、随机森林、逻辑回归3种机器学习（ML）算法构建影像组学模型;基于临床及最佳影像组学ML模型构建列线图;评估各模型及列线图的预测效能及其临床价值。结果 患者年龄、血小板计数、动脉期CT值是预测胃癌内镜活检与术后病理分型不一致的独立因子。3种ML模型中,随机森林预测效能较好,其在训练集与验证集中的曲线下面积（AUC）分别为0.835及0.724。临床模型、影像组学模型及列线图在训练集的AUC分别为0.764、0.835及0.884,在验证集分别为0.760、0.724及0.841;列线图在训练集与验证集均显示出较好的拟合度及临床实用性。结论 基于CT影像组学列线图用于预测胃癌内镜活检与术后病理Lauren分型不一致性具有潜在临床应用价值。     

老年人改良衰弱指数与新辅助治疗后行腹腔镜直肠癌患者围手术期并发症的相关性分析

目的评估改良衰弱指数(mFI)在预测新辅助治疗后行腹腔镜直肠癌手术老年患者短期疗效及肿瘤学结果中的应用。方法收集广州市第一人民医院2012年1月至2018年6月行新辅助治疗后再行腹腔镜直肠癌手术的老年患者147例,依据患者术前mFI评分分为无衰弱组(mFI≤0.29,106例)、衰弱组(mFI 0.29,41例),并对两组患者在人口统计学、手术相关数据、短期临床疗效、术后并发症等指标进行统计分析。结果 27.9%的患者被评估为衰弱。衰弱组患者在住院天数、术后并发症均高于非衰弱组患者(13.7±8.6 vs 10.5±3.8 d,P=0.025;20/106 vs16/14例,P=0.011)。结论 mFI过高是预测新辅助治疗后行直肠癌患者术后并发症发生的重要指标,术前对老年结直肠癌患者患者进行mFI评分有助于为临床诊疗提供合理依据,降低术后并发症发生率。     

影像组学在局部进展期直肠癌新辅助放化疗中的预测价值

目的总结影像组学(radiomics)对局部进展期直肠癌(locally advanced rectal cancer,LARC)新辅助放化疗(neoadjuvant chemoradiotherapy,NCRT)疗效的预测价值。方法通过查阅总结相关文献,对影像组学的研究方法及其在LARC行NCRT的疗效评价方面的预测价值进行总结。结果在NCRT后是否达到病理完全缓解(pathologic complete response,pCR)、治疗有效或无效方面,影像组学均具有良好的预测价值。结论影像组学是一项新兴的影像学诊断技术,在LARC行NCRT疗效的预测中发挥着重要作用。     

MRI影像组学及临床特征联合模型预测高强度聚焦超声治疗子宫肌瘤效果

目的 观察基于MRI影像组学及临床特征建立的联合模型预测高强度聚焦超声(HIFU)治疗子宫肌瘤效果的效能。方法 回顾性分析257例接受HIFU治疗的单发子宫肌瘤患者,基于治疗前盆腔轴位T2WI、T1WI、T1对比增强(T1C)及表观弥散系数(ADC)图提取病灶影像组学特征。分别以XGBoost特征选择算法及XGBoost分类器建立预测HIFU即刻消融率和随访肌瘤体积缩小率的影像组学联合临床特征模型A和B。按8∶2比例将数据集分为训练集(n=202)和测试集(n=52),采用受试者工作特征(ROC)曲线和混淆矩阵评估模型的预测效能。结果 经XGBoost算法选择后纳入10个影像组学特征,包括4个T1WI、2个T2WI、1个T1C及3个ADC图影像组学特征,结合肌瘤背侧距骶骨距离和T2WI信号强度构建模型A;纳入10个影像组学特征,含4个T1WI、3个TIC及3个ADC图影像组学特征,结合肌瘤T2WI信号强度构建模型B。ROC曲线结果显示,模型A预测训练集和测试集HIFU治疗肌瘤即刻消融率的曲线下面积(AUC)分别为0.94[95%CI(0.90,0.96)]和0.90[95%CI(0.81,0.97)],模型B预测训练集和测试集肌瘤体积缩小率的AUC分别为0.98[95%CI(0.97,0.99)]、0.91[95%CI(0.81,0.98)]。结论 MRI影像组学联合临床特征模型可有效预测HIFU治疗子宫肌瘤近期及远期效果。     

基于CT检查影像组学早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发的预测模型构建及其应用价值

目的构建基于X线计算机体层摄影术(CT)检查影像组学早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发的预测模型,探讨其应用价值。方法采用回顾性队列研究方法。收集2009年1月至2016年12月国内2家医疗中心收治的243例(南京医科大学第一附属医院165例、无锡市人民医院78例)行肝切除术治疗早期肝细胞癌患者的临床病理资料;男182例,女61例;中位年龄为57岁,年龄范围30~86岁。243例患者通过计算机产生随机数方法以2∶1比例分为训练集162例和测试集81例。利用影像组学技术,从CT检查动脉期和门静脉期的肿瘤内部及周边分别提取定量图像特征,每位患者提取3384个影像组学特征参数。在训练集中,通过联合多重特征选择算法[最大相关最小冗余(MRMR)和随机生存森林(RSF)的特征排序+LASSO-COX回归分析]对稳定的特征参数进行降维,建立影像组学标签并预测效能。采用单因素COX回归筛选肿瘤复发危险因素,采用多因素COX逐步向后回归分析构建2个影像组学预测模型,包括影像组学模型1(术前模型)和影像组学模型2(术后模型),并分别在训练集和测试集中验证模型效能。观察指标:(1)随访情况。(2)早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发相关的影像组学标签建立。(3)早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发相关的影像组学标签预测效能。(4)早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发相关的影像组学预测模型构建。(5)早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发相关的影像组学预测模型验证。(6)影像组学模型与其他临床统计学模型和现有肝细胞癌分期系统的预测效能比较。(7)影像组学模型对早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发风险的分层分析。采用门诊或电话方式进行随访。术后2年内每3个月随访1次,2年后每6个月随访1次。随访内容包括病史采集,实验室指标检查和腹部B超检查。每6个月进行1次增强CT或磁共振成像(MRI)检查,若实验室指标或B超检查怀疑肿瘤复发转移则可提前行增强CT或MRI检查。随访时间截至2019年1月。研究终点为肿瘤复发时间,定义为手术日至诊断肿瘤复发或转移日。正态分布的计量资料以±s表示,组间比较采用t检验;偏态分布的计量资料以M(范围)表示,组间比较采用Mann-Whitney U检验。计数资料以绝对数或百分比表示,组间比较采用χ2检验。采用Kaplan-Meier法绘制生存曲线并计算生存率,采用Log-rank检验进行生存情况分析。血清甲胎蛋白值经过自然对数转换后纳入分析。应用X-tile 3.6.1软件为连续性变量选取最佳截断值。结果(1)随访情况:243例肝细胞癌患者均获得随访。训练集患者随访时间为4.2~109.2个月,中位随访时间为51.6个月;测试集患者随访时间为12.7~107.6个月,中位随访时间为73.2个月。训练集患者2、5年无瘤生存率分别为77.8%、53.1%,测试集患者上述指标分别为86.4%、61.7%,两组患者上述指标比较,差异无统计学意义(χ2=1.773,P>0.05)。(2)早期肝细胞癌切除术后复发相关的影像组学标签建立:3384个影像组学特征中,选择2426个高度稳定的影像组学特征用于分析。通过整合MRMR得分和RSF重要性排序前20位影像组学特征,筛选出37个影像组学特征;采用LASSO-COX回归分析进一步降维,筛选出7个重要影像组学特征构建影像组学标签。上述7个影像组学特征指标(部位、扫描时相、权重系数)分别为特征1(肿瘤周边、动脉期、0.041),特征2(肿瘤周边、动脉期、-0.103),特征3(肿瘤周边、动脉期、-0.259),特征4(肿瘤内部、动脉期、0.211),特征5(肿瘤周边、门静脉期、-0.170),特征6(肿瘤内部、门静脉期、0.130),特征7(肿瘤内部、门静脉期、0.090)。影像组学标签得分方程=0.041×特征1-0.103×特征2-0.259×特征3+0.211×特征4-0.170×特征5+0.130×特征6+0.090×特征7。(3)早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发相关的影像组学标签预测效能:影像组学标签在训练集和测试集中均展现出预测效能,一致性指数分别为0.648(95%可信区间为0.583~0.713)和0.669(95%可信区间为0.587~0.750)。(4)早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发相关的影像组学预测模型构建:单因素分析结果显示ln(血清甲胎蛋白)、肝硬化、肿瘤边界状态、动脉期肿瘤周边强化、肿瘤内坏死、影像组学标签、肿瘤卫星灶和微血管侵犯是影响早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发的相关因素(风险比=1.202,1.776,1.889,2.957,1.713,4.237,4.364,4.258,95%可信区间为1.083~1.333,1.068~2.953,1.181~3.024,1.462~5.981,1.076~2.728,2.593~6.923,2.468~7.717,2.427~7.468,P<0.05)。多因素分析结果显示:影像组学模型1(术前模型)由ln(血清甲胎蛋白)、肿瘤边界状态和影像组学标签构成(风险比=1.145,1.838,3.525,95%可信区间为1.029~1.273,1.143~2.955,2.172~5.720,P<0.05);影像组学模型2(术后模型)由ln(血清甲胎蛋白)、影像组学标签、微血管侵犯和肿瘤卫星灶构成(风险比=1.123,2.386,3.456,3.481,95%可信区间为1.005~1.254,1.501~3.795,1.863~6.410,1.891~6.408,P<0.05)。风险预测方程:影像组学模型1=0.135×ln(血清甲胎蛋白)+0.608×肿瘤边界状态(0:平滑;1:不平滑)+1.260×影像组学标签;影像组学模型2=0.116×ln(血清甲胎蛋白)+0.870×影像组学标签+1.240×微血管侵犯(0:无;1:有)+1.247×肿瘤卫星灶(0:无;1:有)。(5)早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发相关的影像组学预测模型验证:在训练集和测试集中,影像组学模型1具有较好的预测效能,一致性指数分别为0.716(95%可信区间为0.662~0.770)和0.724(95%可信区间为0.642~0.806);影像组学模型2展现出更好的预测效能,一致性指数分别为0.765(95%可信区间为0.712~0.818)和0.741(95%可信区间为0.662~0.820)。校准曲线提示影像组学模型的预测概率与实际观察值具有较好一致性。(6)影像组学模型与其他临床统计学模型和现有肝细胞癌分期系统的预测效能比较:在训练集中,影像组学模型1对早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发的预测效能与ERASL模型(术前)、巴塞罗那临床肝癌(BCLC)分期、香港肝癌(HKLC)分期和意大利肝癌协作组(CLIP)分级比较,差异均有统计学意义(一致性指数=0.562,0.484,0.520,0.622,95%可信区间为0.490~0.634,0.311~0.658,0.301~0.740,0.509~0.736,P<0.05);影像组学模型2对早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发的预测效能与ERASL模型(术后)、Korean模型和第8版TNM分期比较,差异均有统计学意义(一致性指数=0.601,0.523,0.513,95%可信区间为0.524~0.677,0.449~0.596,0.273~0.753,P<0.05)。在测试集中,影像组学模型1对早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发的预测效能与ERASL模型(术前)、BCLC分期、HKLC分期和CLIP分级比较,差异均有统计学意义(一致性指数=0.540,0.473,0.504,0.545,95%可信区间为0.442~0.638,0.252~0.693,0.252~0.757,0.361~0.730,P<0.05);影像组学模型2对早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发的预测效能与ERASL模型(术后)、Korean模型和第8版TNM分期比较,差异均有统计学意义(一致性指数=0.562,0.513,0.521,95%可信区间为0.451~0.672,0.399~0.626,0.251~0.791,P<0.05)。(7)影像组学模型对早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发风险的分层分析:根据X-tile软件分析结果,将影像组学模型1得分<1.4分(对应列线图总分<62.0分)归为低危组,影像组学模型1得分≥1.4分(对应列线图总分≥62.0分)归为高危组;影像组学模型2得分<1.7分(对应列线图总分<88.0分)归为低危组,影像组学模型2得分≥1.7分(对应列线图总分≥88.0分)归为高危组。在训练集中,影像组学模型1预测为低危组患者术后2、5年肿瘤复发率分别为14.1%、35.3%,高危组患者术后2、5年肿瘤复发率分别为63.0%、100.0%,两组比较,差异有统计学意义(χ2=70.381,P<0.05);影像组学模型2预测为低危组患者术后2、5年肿瘤复发率分别为12.9%、38.2%,高危组患者术后2、5年肿瘤复发率分别为81.8%、100.0%,两组比较,差异有统计学意义(χ2=98.613,P<0.05)。在测试集中,影像组学模型1预测为低危组患者术后2、5年肿瘤复发率分别为5.6%、29.3%,高危组患者术后2、5年肿瘤复发率分别为70.0%、100.0%,两组比较,差异有统计学意义(χ2=64.453,P<0.05);影像组学模型2预测为低危组患者术后2、5年肿瘤复发率分别为5.7%、28.1%,高危组患者术后2、5年肿瘤复发率分别为63.6%、100.0%,两组比较,差异有统计学意义(χ2=58.032,P<0.05)。结论本研究通过筛选CT检查影像组学特征建立由7个影像组学特征组合而成的影像组学标签,并由此构建了早期肝细胞癌切除术后肿瘤复发的预测模型。该模型与现有的临床影像病理预后因素形成互补,能在早期肝细胞癌切除术前和术后提供较为准确的、个体化的肿瘤复发风险预测,可为早期肝细胞癌患者的临床决策提供参考。     

基于术前MRI影像组学特征预测肝癌经肝动脉化疗栓塞治疗的反应性

目的 探索术前MRI影像组学特征预测肝细胞癌（hepatocellular carcinoma,HCC）对经肝动脉化疗栓塞（transcatheter arterial chemoembolization,TACE）治疗反应性的可行性。方法 回顾性收集2016年3月至2018年4月经临床或病理确诊、并在温州医科大学附属第五医院接受TACE治疗的中晚期HCC患者86例,采用随机数字表法分为训练组（n=59）及验证组（n=27）,基于ITK-SNAP软件在术前T2WI图像勾画肿瘤感兴趣区,使用GE AI-Kit软件提取影像特征;经最小绝对收缩与选择算子（LASSO）回归筛选最优的特征子集,并构建TACE反应性预测模型;利用受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线及决策曲线分析评价模型的诊断效能和临床应用价值。结果 共筛选出8个影像学特征与TACE反应性相关,并成功构建预测模型。训练组中,该模型的ROC曲线下面积（AUC）为0.838（95%CI 0.737～0.939）,灵敏度为74.1%,特异度为84.4%;在验证组中,AUC为0.794（95%CI 0.604～0.985）,灵敏度为75.0%,特异度为80.0%。校准曲线显示该模型在训练组和验证组的预测概率与实际概率拟合较好;决策曲线分析显示该模型在0.1～1.0的阈值范围内具有较高的净收益。结论 术前MRI T2WI图像影像组学特征可用于预测HCC的TACE 反应性,基于MRI T2WI图像影像特征的预测模型特异度和灵敏度较高。     

基于增强CT的影像组学模型对BCLC B期肝细胞癌治疗方式选择的研究进展

影像组学是一个新兴的领域,通过从不同的医疗图像中挖掘高通量的特征数据筛选能够反映肝癌异质性的标记物并建立相应的模型有助于BCLC B期(中期)肝癌的风险分层、治疗反应评估、预后预测,有助于辅助临床决策,为BCLC B期肝癌患者提供个体化治疗方案,提高生存率和治愈率.本文通过对BCLC B期肝癌的管理策略、影像组学在肝癌...     

临床和MRI影像组学及深度学习联合模型预测初发前列腺癌骨转移

目的 基于临床、MRI影像组学及深度学习(DL)构建联合模型,评估其预测初发前列腺癌(PCa)骨转移(BM)的价值。方法 回顾性分析286例经病理证实的初发PCa,根据患者来源将其分为训练集(53例BM、121例无BM)和测试集(29例BM、83例无BM)。采用单因素分析及多因素logistic回归分析筛选初发PCa BM的临床独立风险因素,构建临床模型;基于MR T2WI和弥散加权成像(DWI)提取并筛选最佳影像组学特征,构建影像组学标签评分(Rad-score),以最佳DL特征建立DL标签评分(DL-score),进而构建影像组学-DL模型;最后基于临床独立风险因素、Rad-score及DL-score构建联合模型。绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),评估各模型预测初发PCa BM的效能,以决策曲线分析(DCA)对比其临床获益。结果 血清前列腺特异抗原(PSA)(OR=1.003,P<0.01)及国际泌尿病理学会(ISUP)评分(OR=3.023,P=0.01)为初发PCa BM的临床独立风险因素;以之构建的临床模型预测训练集及测试集初发PCa BM的...     

老年人改良衰弱指数与新辅助治疗后行腹腔镜直肠癌患者围手术期并发症的相关性分析

［摘要］ 目的 评估改良衰弱指数（mFI）在预测新辅助治疗后行腹腔镜直肠癌手术老年患者短期疗效及肿瘤学结果中的应用。方法 收集广州市第一人民医院2012年1月至2018年6月行新辅助治疗后再行腹腔镜直肠癌手术的老年患者147例,依据患者术前mFI评分分为无衰弱组（mFI≤0.29,106例） 、衰弱组（mFI> 0.29,41例）,并对两组患者在人口统计学、手术相关数据、短期临床疗效、术后并发症等指标进行统计分析。结果 27.9%的患者被评估为衰弱。衰弱组患者在住院天数、术后并发症均高于非衰弱组患者（13.7±8.6 vs 10.5±3.8 d,P=0.025;20/106 vs 16/14例,P=0.011）。结论 mFI过高是预测新辅助治疗后行直肠癌患者术后并发症发生的重要指标,术前对老年结直肠癌患者患者进行mFI评分有助于为临床诊疗提供合理依据,降低术后并发症发生率。     

超分重建技术改善影像组学模型在预测沉默性梗死患者临床结局的准确精度

目的比较基于普通影像及超分辨率(SR)重建技术的图像构建的影像组学模型在预测颅内未破裂动脉瘤支架介入术后沉默性脑梗死患者临床预后中的应用。方法选择郑州大学第一附属医院和南昌大学第一附属医院2016年1月至2021年12月期间接受支架介入治疗的未破裂颅内动脉瘤, 并通过磁共振弥散加权成像技术(DWI)筛选沉默性脑梗死患者218例。使用SR重建技术提高了图像质量, 分别对普通DWI图像及SR重建技术处理的图像提取大量的影像组学特征, 并采用相关分析、单因素分析和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归模型来选择最佳的影像组学特征。基于这些特征通过逻辑回归分类器建立临床预后预测模型, 并利用受试者操作特征(ROC)曲线评价模型的预测效能。结果根据每个患者的影像均提取1 835个影像组学特征。在测试集中, 基于SR重建技术构建的影像组学模型在预测患者临床预后方面表现出更好的性能, ROC分析显示其曲线下面积(AUC)为0.764, 而基于普通DWI影像构建的模型的AUC值为0.714。结论相较于普通DWI影像, SR重建技术有望于提高图像质量并增加对预测颅内未破裂动脉瘤支架介入术后出现沉默性脑...     

胆囊癌新辅助治疗的难点与对策

胆囊癌预后不佳,外科手术对于进展期胆囊癌治疗效果不尽理想,新辅助治疗模式能否改善进展期胆囊癌治疗效果成为关注热点。目前,胆囊癌新辅助治疗相关研究存在循证医学证据质量等级不高、概念混淆不清等难点。此外,开展胆囊癌新辅助治疗还应解决3个核心问题:(1)哪些病人需要接受新辅助治疗。(2)新辅助治疗采用何种方式。(3)新辅助治疗的疗效应如何评估。人工智能、类器官、液体活检等新技术的应用有助于为胆囊癌新辅助治疗带来新希望。     

肝胆肿瘤新辅助治疗疗效预测因子的探索与评价

肝胆肿瘤因发病率高、复发率高、死亡率高,严重威胁着我国人民的健康,病因预防、早筛早诊、药物治疗和综合治疗的进步有望改变这一现状。其中,靶向免疫药物的新辅助治疗作为提高手术治疗疗效的重要手段受到了广泛的关注,但也因受有效率有限和副反应的发生限制了其推广和应用。因此,鉴定有效的生物标记物筛选出潜在获益人群、降低不良反应的发生率迫在眉睫。肝胆肿瘤的预测新辅助靶向联合免疫治疗(靶免治疗)疗效的生物标记物研究尚处起步阶段,而在其他癌种和进展期肝胆肿瘤中已有部分研究成果。整合多尺度的标记物是肝胆肿瘤新辅助疗效预测的未来方向。     

肝癌新辅助治疗的焦点与未来

肝细胞癌(简称肝癌)是世界范围内导致死亡的常见肝脏恶性肿瘤,手术切除是肝癌很重要的一种治疗选择,但术后的高复发率极大地限制了病人的生存获益。新辅助治疗通过控制微小的转移病灶、减少术前肿瘤负荷和降低复发已在多种实体瘤中成为常规治疗,但对肝癌的影响尚未得到证实。鉴于晚期肝癌治疗药物的迅速发展,肝癌围手术期治疗尤其是术前转化治疗和新辅助治疗正在积极探索中。虽然新辅助治疗在肝癌的全程治疗中尚处于萌芽状态,但其作为肝癌治疗的一个新的策略必将在肝癌的全程治疗中扮演越来越重要的角色。但是新辅助治疗适合的人群,选择的方法、评估疗效的标准以及研究终点达成统一至关重要,只有基于统一标准框架下的研究才能提供高水平的证据。     

MRI影像组学特征联合临床特征鉴别布鲁杆菌性脊柱炎和化脓性脊柱炎

目的探讨临床特征及MRI T2加权脂肪抑制像(T2WI-FS)影像组学特征在布鲁杆菌性脊柱炎与化脓性脊柱炎鉴别诊断中的应用价值。方法收集2019年1月至2021年12月新疆医科大学附属第一医院经病理或病原学培养确诊的26例布鲁杆菌性脊柱炎和23例化脓性脊柱炎患者的临床资料。对人口学特征、临床特征及实验室检查等行单因素分析, 筛选出有统计学意义的潜在临床危险因素。通过手动勾画术前矢状面T2WI-FS的感兴趣区, 利用Pyradiomics包提取多样化的影像组学特征, 包括形状、纹理和灰度值等;对影像组学特征进行归一化、冗余性分析排除高度相关的特征, 再通过统计方法筛选与研究目标相关的特征;采用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator, LASSO)回归, 从高维特征中筛选出最具鉴别意义的特征以优化模型的预测性能;利用选出的影像组学特征计算影像组学评分。将筛选的临床危险因素、影像组学特征及影像组学评分纳入logistic回归, 构建临床特征模型、影像组学评分模型及临床特征-影像组学评分模型。采用混淆矩阵及受试者操...