融合空间和多尺度特征的乳腺癌免疫组化Ki-67指数定量分析

  目的  针对乳腺癌免疫组化全视野数字图像(whole slide image, WSI),提出一种智能化定量分析Ki-67指数的方法。  方法  回顾性纳入2020年1—12月北京协和医院乳腺癌患者的病理切片,将其以40倍率扫描为WSI图像,并由2名病理科医生按照2019年国际乳腺癌Ki-67工作组制订的指南对Ki-67指数进行人工判读。按5:8的比例随机将WSI图像分为A、B两个数据集(A数据集按7:1:2比例随机分为训练集、验证集和测试集)。病理科医生对A数据集人工标注热点区域后,40倍视野下将每张WSI随机裁剪为2000个512×512像素的图块,随机选取其中的50个图块,对肿瘤细胞进行标注并计算Ki-67指数。采用条件随机场模型融合图块的空间特征,经ResNet34预训练模型进行特征提取后构建热点区域识别模型,并采用准确率评价其性能。在热点区域内,40倍视野下随机选取10个视野,模型可自动完成细胞分类,并计算Ki-67指数均值。以人工判读结果为金标准,计算模型对B数据集Ki-67指数评估结果的准确率,并采用Bland-Altman法对人工判读与模型分析结果进行一致性评价。  结果  共入选符合纳入和排除标准的乳腺癌患者病理切片132张。其中A数据集50张(训练集、验证集和测试集分别为35张、5张、10张,分别包含图块70 000个、10 000个、20 000个),B数据集82张。模型对测试集热点区域识别的平均准确率为81.5%,对B数据集Ki-67指数计算结果的准确率为90.2%。Bland-Altman法分析显示,人工判读和模型计算的Ki-67指数的一致性良好。  结论  本研究提出智能化定量分析Ki-67指数的方法准确率高,可辅助病理医师实现Ki-67指数的高效判读。     

基于卷积神经网络的病理活检胃癌诊断模型

  目的  基于深度学习技术,建立胃活检病理切片胃癌诊断模型,并对模型的性能进行评价。  方法  回顾性收集2015年1月—2020年1月浙江省人民医院胃活检诊断为正常胃黏膜、慢性胃炎、高级别上皮内瘤变和胃腺癌患者的病理切片。以20倍率扫描为全视野数字图像(whole slide image, WSI),并按2:2:1的比例随机分为图块分类数据集、切片分类训练集与切片分类测试集。对图块分类数据集病变区域进行标注、图块截取后,按20:1:1的比例随机分为训练集、测试集、验证集。基于Efficientnet和ResNet网络结构构建卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)图块级癌与非癌分类模型,并以图块分类准确率、受试者操作特征曲线下面积(area under the curve, AUC)评价该模型的性能。基于此模型拼接获取整张WSI的癌变热力图,提取热力图中切片级癌与非癌分类特征,对LightGBM算法进行训练,最终完成整张胃癌活检切片的诊断与识别,其识别结果以AUC、准确率、灵敏度、特异度进行评价。  结果  共入选符合纳入和排除标准的胃良性疾病(正常胃黏膜、慢性炎症)病理切片500张,胃癌(高级别上皮内瘤变、胃腺癌)病理切片500张。图块分类数据集、切片分类训练集与切片分类测试集WSI分别为400张、400张、200张。图块分类训练集、测试集、验证集图块分别为402 000个、20 000个、20 000个。以Efficientnet-b1网络结构建立的CNN模型对测试集、验证集图块分类的准确率[测试集:91.3%(95% CI: 88.2%~95.4%);验证集:92.5%(95% CI: 89.0%~95.3%)]、AUC[测试集:0.95(95% CI: 0.93~0.98);验证集:0.96(95% CI: 0.92~0.98)]均最高。基于LightGBM算法构建的模型识别整张切片为胃癌的AUC为0.98(95% CI: 0.89~0.98),准确率为88.0%(95% CI: 81.6%~94.3%),灵敏度为100%(95% CI: 88.0%~100%),特异度为67.0%(95% CI: 57.0%~85.0%)。  结论  基于胃活检病理切片建立的CNN诊断模型可对癌变组织进行定位,实现图块级和切片级病变性质精确分类,准确识别胃癌,有望提高病理诊断效率。     

基于多尺度注意力机制的真菌显微图像分类方法

  目的  利用深度学习技术,建立临床常见的侵袭性真菌图像辅助分类模型。  方法  回顾性收集2020年9月—2021年4月解放军总医院第八医学中心曲霉菌属、酵母菌属和新型隐球菌属真菌感染者的显微镜图像,按7∶1.5∶1.5的比例随机分为训练集、验证集和测试集。使用训练集和验证集图像对改进的MobileNetV2网络结构进行训练和参数调试,构建基于多尺度注意力机制的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)真菌图像11分类模型。以机器鉴定结果为金标准,以查准率、召回率和F1值为指标评价该模型对测试集真菌图像的分类效果。将该模型与5种经典CNN模型进行比较,评价指标包括模型参数量、内存占用量、网络每秒处理的图像数量(frames per second, FPS)、准确率及受试者操作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)。  结果  共纳入真菌显微镜图像7666张,分别包括曲霉菌属、酵母菌属和新型隐球菌属图像2781张、4115张、770张。其中训练集5366张、验证集1150张、测试集1150张。改进的MobileNetV2模型对测试集11种真菌图像具有较高的分类性能,查准率为96.36%~100%,召回率为96.53%~100%,F1值为97.01%~100%。该模型的参数量、内存占用量分别为4.22 M、356.89 M,FPS为573,准确率为(99.09±0.18)%,AUC为0.9944±0.0018,综合性能优于5种经典网络模型。  结论  本研究提出的真菌图像分类模型,在保持低运算成本的情况下,可获得较高的真菌图像识别能力,其整体性能优于常见的经典模型。     

173例病理性乳头溢液临床病理特点及诊治分析

  目的  分析病理性乳头溢液患者的临床、病理特点及其随诊情况, 以期为临床诊治提供依据。  方法  回顾性收集北京协和医院2015年1月至12月间住院治疗的病理性乳头溢液患者的临床、病理及术后随访资料, 根据乳头溢液的性质将患者分为血性溢液组和非血性溢液组, 比较两组患者的临床、病理特点。  结果  173例符合纳入和排除标准的女性患者入选本研究, 平均年龄(45.65±13.48)岁, 中位病程3(1, 12)个月, 其中血性溢液119例(68.8%, 119/173), 非血性浆液性溢液54例(31.2%, 54/173);术前111例(64.2%, 111/173)经超声检查发现存在病变。血性溢液组和非血性溢液组在年龄、病程、术前体格和钼靶检查结果、术后病理分型等方面差异无统计学意义(P均>0.05);在术前超声检查(是否发现病变)及术后病理诊断(是否为乳腺癌)方面差异存在统计学意义(P=0.012和P=0.045)。血性溢液患者中恶性病变组的年龄更大(P=0.014)。术后中位随访17(14, 20)个月, 病理诊断为乳腺癌的患者均无复发、转移及死亡。  结论  血性溢液提示高乳腺恶性病变风险, 其中年龄较大者乳腺癌风险更高。大部分乳头溢液患者, 特别是血性溢液患者术前超声检查可发现病变。手术治疗是明确诊断并进行治疗的有效手段, 术后预后较好。     

基于矩阵计算的组织病理学图像压缩储存算法

  目的  评价基于矩阵计算的组织病理学图像压缩储存算法的临床应用价值，并寻求最佳图像压缩比。  方法  利用主成分分析法(principal component analysis，PCA)和奇异值分解法(singular value decomposition，SVD)两种经典矩阵算法，对低、中、高分化的宫颈癌组织免疫组化染色图像及HE染色图像进行压缩重建，并采用峰值信噪比和结构相似度针对图像重建质量进行评价。  结果  PCA重建图像压缩比为10.18(保留53个主成分)时，低、中、高分化宫颈癌组织免疫组化染色图像峰值信噪比均值分别为43.84±0.43、43.27±0.25、43.71±0.49，压缩图像结构相似度分别为0.964±0.004、0.963±0.006、0.965±0.005；HE染色图像峰值信噪比均值分别为43.41±0.78、42.95±1.03、43.52±0.69，压缩图像结构相似度分别为0.953±0.010、0.949±0.015、0.960±0.007。SVD重建图像压缩比为10.00(保留128个奇异值)时，低、中、高分化宫颈癌组织免疫组化染色图像峰值信噪比均值分别为39.89±1.69、38.20±2.19、40.90±0.50，压缩图像结构相似度分别为0.949±0.006、0.938±0.011、0.955±0.004；HE染色图像峰值信噪比均值分别为40.31±0.98、39.46±1.59、40.77±1.67，压缩图像结构相似度分别为0.965±0.006、0.943±0.010、0.969±0.005。  结论  采用PCA和SVD可实现对组织病理学图像进行压缩储存并获得较好的图像质量，为解决医院图像存储难题提供了解决方案。     

基于深度学习的宫颈原位腺癌图像识别方法

  目的  基于深度学习算法构建宫颈原位腺癌(cervical adenocarcinoma in situ, CAIS)病理图像诊断模型。  方法  回顾性收集2019年1月至2021年12月中国医科大学附属盛京医院病理科保存的CAIS患者病变组织、慢性宫颈炎患者正常宫颈管腺体病理切片。图像采集后,均按4∶3∶3的比例随机分为训练集、验证集和测试集。使用训练集、验证集数据对VGG16、VGG19、Inception V3、Xception、ResNet50和DenseNet201共6种网络模型进行迁移学习训练和参数调试,构建可识别CAIS病理图像的卷积神经网络二分类模型,并将模型进行组合,构建集成学习模型。基于测试集数据,采用运算时间、准确率、精确率、召回率、F1值、受试者操作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)对模型识别CAIS病理图像的性能进行评价。  结果  共入选符合纳入和排除标准的CAIS患者病理切片104张、慢性宫颈炎患者正常宫颈管腺体病理切片90张。共收集CAIS、正常宫颈管腺体病理图像各500张,其中训练集、验证集、测试集图像分别400张、300张、300张。6种模型中,ResNet50模型的准确率(87.33%)、精确率(90.00%)、F1值(86.90%)及AUC(0.87)均最高,召回率(84.00%)居第2位,运算时间较短(2062.04 s),整体性能最佳,VGG19模型次之,Inception V3与Xception模型的性能最差。6种集成学习模型中,ResNet50与DenseNet201集成模型的整体性能最优,其准确率、精确率、召回率、F1值、AUC分别为89.67%、84.67%、94.07%、89.12%、0.90,VGG19与ResNet50集成模型次之。  结论  通过深度学习算法构建CAIS病理图像识别模型具有可行性,其中ResNet50模型的整体性能较高。集成学习可提高单一模型对病理图像的识别效果。     

基于改进的全卷积网络模型预测局部进展期直肠癌新辅助放化疗疗效

  目的  建立基于MRI影像图像预测局部进展期直肠癌(locally advanced rectal cancer，LARC)新辅助放化疗(neoadjuvant chemoradiotherapy，nCRT)后病理学完全缓解(pathological complete response，pCR)模型，以辅助患者个性化治疗方案的制订。  方法  回顾性纳入2013年6月至2018年12月中山大学附属第六医院接受nCRT治疗且行全直肠系膜切除术组织病理对治疗效果进行评定的LARC患者。按1:2的比例将患者依照住院时间先后顺序分为Data A与Data B 2个数据集。其中Data A数据集用于语义分割模型训练，Data B数据集按7:3的比例随机分为训练集和验证集，分别用于pCR预测模型训练与评价。收集Data A数据集病例的T2加权MRI影像资料，采用改进的全卷积网络(fully convolutional networks，FCN)模型对肿瘤区域进行语义分割，建立语义分割模型并提取最终卷积层中的影像特征。采用最小绝对值收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator, LASSO)回归法对提取的影像特征进行筛选，构建可预测pCR状态的支持向量机(support vector machine，SVM)分类器(预测模型)。以Data B训练集数据为基础，对该预测模型的性能进行训练，进一步在Data B验证集中对其性能进行评价。  结果  共入选符合纳入和排除标准的LARC患者304例，nCRT治疗后82例判定为pCR，222例为非pCR。2013年6月至2015年11月的103例患者为Data A数据集，2015年12月至2018年12月的201例患者为Data B数据集。Data B数据集中，训练集140例、验证集61例。改进的FCN模型对Data B数据集图像分割的Dice值为0.79 (95% CI: 0.65~0.81)，灵敏度为80%(95% CI: 77%~83%)，特异度为72%(95% CI: 64%~85%)。语义分割模型共提取最终卷积层中512个影像特征，经LASSO回归筛选后保留7个，用于pCR状态预测。预测模型在Data B训练集中预测pCR的曲线下面积(area under the curve, AUC)为0.65(95% CI: 0.61~0.71)，在Data B验证集中的AUC为0.69(95% CI: 0.59~0.74)。  结论  本研究提出的改进的FCN模型，对MRI图像进行语义分割具有较高的准确度。基于该方法构建的模型预测LARC患者接受nCRT治疗后pCR状态具有可行性。     

基于复合多聚体材料的缓释局麻药在慢性痛动物模型中的应用

  目的  对复合多聚体材料组成的局麻药缓释载体的药物释放特征和镇痛效果进行测评。  方法  使用静电纺丝技术制备含盐酸布比卡因的PLGA(聚乳酸-羟基乙酸共聚物)缓释膜(静电纺丝膜, M组), 并以PLGA-PEG(聚乙二醇)-PLGA温敏凝胶包裹纺丝膜制备成含盐酸布比卡因的缓释递送系统(凝胶包裹静电纺丝膜形成的复合缓释载体, G组), 评定两组体外释放特征、体内镇痛效果及安全性。  结果  体外条件下, M组对盐酸布比卡因的累积释放时间可达5 d以上, G组累积释放时间可延长至10 d。体内条件下, M组和G组对坐骨神经慢性压迫损伤大鼠模型的镇痛时间均可达14 d, 两组镇痛效果无显著差异(P＞0.05)。M组盐酸布比卡因血药浓度在术后第1天达峰值[(0.294±0.029)μg/L], G组于术后第3天达峰值[(0.192±0.064)μg/L], 且峰值较M组降低, 两组盐酸布比卡因血药浓度均在安全范围内。HE染色示, M组、G组大鼠的心脏、肝脏、脾脏、肺、肾脏组织均未见明显病理改变。  结论  本研究制备的以盐酸布比卡因纳米纺丝缓释膜为基础, PLGA-PEG-PLGA温敏凝胶包裹为介质的复合缓释材料, 可进一步延长盐酸布比卡因缓释时间, 具有长效镇痛效果且无毒性作用。     

胸腺原发上皮肌上皮癌首例报告并文献复习

  目的  探讨上皮肌上皮癌的临床症状、影像学特征、病理组织学特征和治疗方法。  方法  回顾性分析北京协和医院肿瘤内科收治的1例胸腺原发上皮肌上皮癌患者临床资料,并进行文献复习。  结果  患者为中年男性,是目前国内外报道的首例被诊断为胸腺原发上皮肌上皮癌的患者。该患者经手术、化疗、放疗、分子靶向治疗等综合治疗后仍出现疾病进展,从手术确诊至死亡时间为22个月。  结论  胸腺原发上皮肌上皮癌极为罕见,临床表现不典型,诊断主要依靠病理组织学检查,目前首选手术治疗,多学科综合治疗有助于延长患者的生存期。     

炎症性肠病患者幽门螺杆菌感染调查及其危险因素分析

  目的  探究炎症性肠病(inflammatory bowel disease，IBD)患者幽门螺杆菌(Helicobacter pylori, Hp)感染现况，并初步分析其发生Hp感染的危险因素。  方法  2020年1月1日—2020年12月31日通过发送电子问卷的方式对北京协和医院长期随访IBD患者及年龄、性别与之相匹配的北京社区居民展开调查。收集两组人群一般资料、Hp感染相关信息、环境因素等资料。比较两组人群Hp阳性率差异并分析IBD患者Hp感染相关危险因素。  结果  经倾向性评分匹配后，最终纳入本研究IBD患者122例、社区居民1739例。两组人群倾向性评分直方图高度一致。IBD患者Hp阳性率显著低于社区居民(13.1%比42.7%，P＜0.001)，且两组Hp阳性率均随年龄增高呈逐渐升高趋势，但组内比较差异均无统计学意义(P均＞0.05)。单因素分析显示，IBD患者中Hp阳性者长期共餐者Hp感染的比例显著高于Hp阴性者(43.8% 比18.9%，P=0.006)。  结论  IBD患者Hp感染率较社区居民降低，其发生Hp感染可能与长期共餐者Hp阳性有关。     

基于磁共振T2加权图像的纹理分析评估直肠癌化疗后疗效的价值

  目的  通过磁共振T2加权图像的纹理分析评估直肠癌化疗后疗效的价值。  方法  选取我院2019年1月~2021年4月经临床与病理明确诊断的直肠癌患者117例,分为完全缓解组（n=38）和非完全缓解组（n=79）;受试者化疗前和治疗结束后均采用3.0T MRI扫描;采用Omni Kineitics软件提取受试者纹理特征,计算纹理特征的峰度、方差、熵和能量参数;绘制ROC曲线分析磁共振T2加权图像的纹理,评估直肠癌化疗后病理完全缓解的价值。  结果  治疗后完全缓解组受试者方差、熵明显低于未完全缓解组（1534±312 vs 2312±586、5.43±0.41 vs 6.42±0.29）峰度、能量明显高于未完全缓解组（4.85±0.66 vs 3.72±0.49、0.016±0.002 vs 0.013±0.02）,差异有统计学意义（P < 0.05）。  结论  采用磁共振T2加权图像的纹理分析可评估化疗后的疗效,并可预测直肠癌化疗后病理完全缓解情况。      

阴道超声联合超声造影对早孕期瘢痕妊娠的诊断价值

目的 探究阴道超声联合超声造影测定子宫瘢痕厚度对瘢痕妊娠的诊断价值。方法 选取我院2019年12月～2021年12月收治的92例疑似瘢痕妊娠患者为研究对象,采用阴道超声与超声造影对患者进行孕早期子宫瘢痕厚度测定,比较两种检查方式相关图像表现结果与病理检查结果,采用ROC曲线判断其厚度对瘢痕妊娠的诊断效能。结果 阴道超声测量结果为7.03±0.17 mm,超声造影结果为7.25±0.14 mm,病理检查结果为7.42±0.15 mm,超声造影检查的厚度高于经阴道超声（P<0.05）,两种方式检查结果均低于病理检查结果（P<0.05）。对两种检查方式的图像进行比较,阴道超声检查诊断为92例患者均无法排除瘢痕妊娠,其中83例患者明确观察到妊娠物着床于瘢痕处,确诊为瘢痕妊娠,另9例患者无法确定其着床位置,无法排除瘢痕妊娠。进行超声造影后发现,有86例患者诊断为瘢痕妊娠,其中孕囊型57例,包块型29例,6例组织物植入肌层。病理检查结果显示,瘢痕妊娠88例,非瘢痕处峡部妊娠2例,妊娠着床位置过低2例。经阴道超声诊断准确度为92.39%,敏感度为94.31%,特异性为50.00%,超声造...     

经会阴途径穿刺确诊的前列腺癌大体病灶空间分布

  目的  探讨经会阴途径穿刺确诊的前列腺癌大体病理的病灶空间分布特点。  方法  北京协和医院2013年11月至2015年3月经会阴前列腺穿刺阳性且阳性区数≤ 6区的前列腺癌根治术后标本61例, 根据大体病理分为前、后半区为主肿瘤并比较肿瘤阳性率和肿瘤特点。进一步以尖部、中部和基底部为分区, 比较各部分的肿瘤分布情况。  结果  61个主要肿瘤中, 前半区为主肿瘤有32个(52.5%), 后半区为主肿瘤有29个(47.5%), 两者比较差异无统计学意义(χ²=0.295, P=0.587)。对于切缘阳性率和Gleason评分, 前半区为主肿瘤与后半区为主肿瘤相比较差异均无统计学意义。中部、尖部和基底部的肿瘤阳性率分别为96.7%、80.3%和29.5%, 平均单位体积肿瘤负荷分别为105.17、130.62和69.81 μl/ml。其中, 尖部与基底部相比有更高的肿瘤阳性率(χ²=31.816, P < 0.001)和单位体积肿瘤负荷(P=0.028)。  结论  经会阴前列腺穿刺阳性的前列腺癌大体病理前、后半区的肿瘤阳性率一致, 肿瘤特点相同。前列腺尖部比基底部有更高的肿瘤阳性率和单位体积肿瘤负荷。     

心脏瓣膜病胸主动脉CT重建特征及其临床意义

  目的  观察心脏瓣膜病胸主动脉CT重建特征及其临床意义。  方法  选取2018年10月~2021年12月北碚区中医医院放射科收治的300例患者作为研究对象，将95例心脏瓣膜病患者纳入病例组，205例非心脏瓣膜病变的普通患者纳入对照组，均行CT增强扫描和三维重建，比较两组的临床一般资料和CT测量值(包括胸主动脉长度、主动脉峡部直径和膈肌层面主动脉直径)，采用Logistic分析患者胸主动脉长度的影响因素。  结果  病例组患者的胸主动脉长度、主动脉峡部直径和膈肌层面主动脉直径均高于对照组，差异有统计学意义(P < 0.05)，心脏瓣膜病变患者主要CT特征为主动脉扩张，瓣膜增厚; 不同年龄、性别、高血压和主动脉壁斑块、心脏瓣膜病的患者胸主动脉长度比较，差异有统计学意义(P < 0.05);年龄(OR=2.121)、主动脉壁斑块(OR=2.234)、心脏瓣膜病(OR=1.964)是影响患者胸主动脉长度的因素，差异有统计学意义(P < 0.05)。  结论  心脏瓣膜病患者胸主动脉增长、主动脉峡部及膈肌层面增长增宽，同时胸主动脉长度受年龄、主动脉壁斑块和心脏瓣膜病的影响，了解其形态特征，对于主动脉手术治疗具有一定的指导意义。      

DenseNet网络深度学习分析CT图像鉴别肺结节良恶性的价值

  目的  探究DenseNet网络深度学习分析CT图像鉴别肺结节良恶性的价值。  方法  选取2017年2月~2019年5月我院收治的疑似肺结节患者80例,患者均进行CT扫描和DenseNet网络深度学习的人工智能系统诊断其良恶性,以病理结果作为金标准。分析CT图像、DenseNet网络深度学习分析联合CT图像对肺结节良恶性的诊断价值。  结果  CT图像表现肺密度增高影,有云雾状阴影,可清晰显示支气管内血管情况,评估结节良恶性准确率为88.75%,敏感度为76.92%,特异性为94.44%,与病理诊断的Kappa值为0.736（P < 0.001）;DenseNet网络深度学习联合CT评估结节良恶性的敏感度为96.15%,特异性为88.89%,DenseNet网络深度学习联合CT评估准确率高于单纯CT评估准确率（91.25% vs 88.75%）,且与病理诊断一致性较好（Kappa= 0.810,P < 0.001）。  结论  DenseNet网络深度学习分析CT图像鉴别肺结节良恶性准确性较高,且与病理结果具有较好的一致性。      

磁共振胰胆管成像与弥散加权成像联合CT增强扫描对恶性胆道梗阻的诊断价值

  目的  分析探讨磁共振胰胆管成像(MRCP)与弥散加权成像(DWI)联合CT增强扫描对恶性胆道梗阻的定位定性诊断价值。  方法  选择2015年6月~2020年12月在我院收治的疑似恶性胆道梗阻患者80例,所有患者均接受MRCP、DWI、CT增强扫描检查与病理学诊断; 以病理学诊断为“金标准”,对比所有患者MRCP形态,比较MRCP+DWI单独检查与CT增强扫描检查对胆道梗阻定位、定性诊断价值。  结果  病理组织学结果显示,80例患者中良性肝外胆道梗阻患者33例(41.25%),其中胆管结石27例,胆管炎性狭窄6例; 恶性肝外胆道梗阻患者47例,占比58.75%,其中胆总管癌34例、壶腹癌4例、胰头癌9例; MRCP影像学特征显示,良性梗阻患者主要表现为“枯枝状”,恶性梗阻患者主要表现为“软藤状”; 两种检测方法中,MRCP+DWI联合CT增强扫描对胆道梗阻的定位诊断准确率高于MRCP+DWI诊断(P < 0.05);MRCP+DWI检查胆道梗阻对胆管结石、胆管炎性狭窄、胆管癌、胰头癌的诊断符合率均低于MRCP+DWI联合CT增强扫描,两种检查方法对壶腹癌的诊断符合率均为100%;MRCP+ DWI联合CT增强扫描定性诊断总符合率高于MRCP+DWI检查(P < 0.05)。  结论  MRCP+DWI联合CT增强扫描可对恶性胆道梗阻进行准确定位,还可提高定性诊断恶性胆道梗阻的准确率,值得临床推广使用。