急性缺血性脑梗死头颅CT灌注参数与侧支循环分级的相关性分析

目的探讨2种头颅CT灌注（CTP）参数阈值法下的急性脑梗死病例梗死核心、缺血半暗带体积及错配率与侧支循环分级间的关系。方法收集发病时间24 h内急性缺血性脑梗死48例,所有病例CTP存在灌注不足且CT血管造影（CTA）提示一侧颈内动脉或大脑中动脉狭窄或闭塞,根据CTA将侧支循环分为良好、一般及不良3个级别,分别使用2种CTP阈值法,Tmax-rCBF法（Tmax>6 s定义低灌注区,rCBF < 30%定义梗死核心）及rMTT-CBV法（rMTT>145%定义低灌注区,CBV < 2 mg/100 g定义梗死核心）,测量梗死核心、缺血半暗带体积并计算错配率,并比较上述结果与侧支循环分级的相关性。结果2种阈值法所测得的梗死核心体积与侧支分级呈负相关,缺血半暗带体积及错配率与侧支分级呈正相关（P < 0.01）,并且Tmax-rCBF法（r_半暗带=0.796/r_错配率=0.880）缺血半暗带体积及错配率较rMTT-CBV法（r_半暗带=0.601/r_错配率=0.737）与侧支分级相关性更强。结论侧支循环优良与梗死核心、缺血半暗带体积及错配率密切相关,且Tmax-rCBF阈值法定义的缺血半暗带体积及错配率与侧支循环分级相关性更好。     

多层螺旋CT血管成像三维重组对椎基底动脉扩张延长症的临床应用

椎基底动脉扩张延长症(vertebrobasilardolichoectasia,VBD)是一种脑血管变异性疾病,最初由Smoker等[1]命名,发病率约0.05%～0.06%[2,3],病因至今不明,Schievink等[4]报道VBD可能与遗传因素有,VBD可产生一定的临床症状,有些甚至是致命的[5].     

基于骰骨MRI的糖尿病足影像组学特征

目的 探究基于MRI影像组学特征辅助诊断糖尿病足（DF）的可行性。 方法 回顾性分析2018年8月至2020年8月于上海中医药大学附属上海市中西医结合医院行足部MRI检查的127例因足部疾患就诊患者的临床资料,其中男性83例、女性44例,年龄16~88（59.3±14.8）岁。根据患者临床诊断的不同分为DF组（85例）和非DF组（42例）;根据影像组学特点,采用简单随机抽样法,将患者以3∶2的比例随机分为训练组（76例）和测试组（51例）。在MRI的T1加权成像（WI）序列和质子密度加权成像（PDWI）压脂序列矢状面图像上勾画骰骨,提取影像组学特征参数,并构建T1WI序列模型、PDWI压脂序列模型及联合模型,联合模型包括性别、年龄、骨髓信号和影像组学特征参数。通过3组模型参数最大绝对值归一化的预处理,经过最优特征和模型选择筛选出最优特征维度。采用受试者工作特征（ROC）曲线,计算曲线下面积（AUC）,评估影像组学特征诊断DF的效能。2组间年龄的比较采用独立样本t检验,2组间性别和中足骨骨髓信号异常的比较采用χ2检验。 结果 DF组和非DF组患者在年龄、男女比例及中足骨骨髓信号异常间的差异均有统计学意义（t=29.2,χ2=17.15、6.53,均P<0.05）。T1WI序列模型、PDWI压脂序列模型和联合模型最终分别筛选出9、7和10个最优特征维度。支持向量机模型区别DF和非DF患者在T1WI序列模型上训练组和测试组的AUC分别为0.86和0.84,准确率分别为78%和69%; PDWI压脂序列模型上训练组和测试组的AUC分别为0.85和0.83,准确率分别为82%和78%;而联合模型上训练组和测试组的AUC分别为0.93和0.85,准确率分别为84%和76%。T1WI序列模型与PDWI压脂序列模型诊断效能相当,而联合模型优于二者单独应用。 结论 MRI影像组学特征能有效区分DF和非DF,有望为DF影像诊断提供一种新型、高效、无创的手段。     

能谱CT及碘基图影像组学诺模图在预测上皮性卵巢癌分型中的应用价值

目的  探讨联合碘基图影像组学模型、能谱CT多参数及临床危险因素构建的诺模图在预测上皮性卵巢癌（EOC）分型中的价值。方法  回顾性分析122例（Ⅰ型46例,Ⅱ型76例）行能谱CT增强扫描并经病理证实为EOC的患者,结合血清糖类抗原125及人附睾蛋白4,建立临床模型;比较感兴趣区在静脉期图像下的碘浓度(IC)、标准化碘浓度(NIC)、能谱曲线斜率(λ)、有效原子序数(Zeff)及标准化有效原子序数(NZeff),通过Logstic回归分析筛选出有统计学意义的能谱参数,建立能谱CT参数模型;于动静脉期碘基图提取影像组学特征,按照7:3的比例建立训练组(n=85)和验证组(n=37),经过数据降维处理,筛选出有效的特征,建立影像组学模型;采用ROC曲线及曲线下面积(AUC)评价模型的诊断效能并利用模型构建诺模图,使用决策曲线分析及校正曲线评价诺模图的临床应用价值。结果  两组患者血清糖类抗原125及人附睾蛋白4差异有统计学意义(P < 0.05),将两者联合建立临床模型,训练组AUC为0.797(95% CI: 0.700~0.895),验证组AUC为0.776(95% CI: 0.620~0.933);λ_{40~70 keV}、λ_{40~100 keV}、IC、NIC、Zeff、NZeff的差异有统计学意义(P < 0.05),二元Logstic回归分析提示NIC为独立影响因素(P=0.008),训练组AUC为0.813(95% CI: 0.723~0.902),验证组AUC为0.837(95% CI: 0.707~0.966);影像组学经降维后共筛选出18个影像组学特征,其中包括6个一阶特征、8个灰度特征、1个形态特征、3个小波特征。训练组AUC为0.825(95% CI: 0.733~0.917),验证组AUC为0.851(95% CI: 0.725~0.796)。联合模型的诊断效能最高,训练组AUC为0.935(95% CI: 0.885~0.986),验证组AUC为0.938(95% CI: 0.865~1.000),均高于单一模型。结论  临床-能谱-影像组学诺模图在预测上皮性卵巢癌的分型方面具有潜在的价值。     

多参数3.0T MRI在HER-2阳性乳腺癌中的应用

目的:探讨多参数3.0T-MRI对人表皮生长因子受体2(HER-2)阳性乳腺癌诊断的临床应用价值.方法:回顾性分析74例经病理证实的乳腺癌病人影像学特征及临床资料,所有病人术前均行乳腺MRI检查.根据术后病理免疫组织化学HER-2表达情况分为2组,其中HER-2阳性组34例,HER-2阴性组40例.比较2组在病人年龄、...     

基于增强CT影像组学联合临床特征预测肝细胞癌病理分化程度的应用研究

目的 探讨增强CT影像组学模型联合临床特征对术前预测肝细胞癌(HCC)的病理分化程度的应用价值。方法 回顾性分析经手术切除或病理穿刺证实为HCC的196例患者的病理学及术前增强CT影像学资料。按照WHO标准将患者分为高分化组及中-低分化组,按照7:3比例将患者随机分为训练组(137例)和验证组(59例),保存增强CT动脉期(AP)、静脉期(VP)及延迟期(DP)影像学图像,在医准-达尔文科研平台中提取并筛选各期图像的影像组学特征,应用“最大值归一化法、最优特征筛选、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归”进行降维、筛选,构建动脉期+静脉期、动脉期+延迟期、静脉期+延迟期及三期联合的影像组学模型。应用单因素及多因素分析方法从临床资料中筛选具有统计学差异的危险因素并建立临床模型。用逻辑回归(Logistic)方法分析影像组学模型、临床模型及影像组学联合临床模型,使用受试者工作特征曲线(ROC)评估各模型预测肝癌病理分化程度的效能,并计算曲线下面积(AUC)、准确度、特异度及敏感度等。结果 1.在影像组学模型中,三期联合模型预测肝癌病理分化程度效能最佳,训练组及验证组曲线下面积(AUC)分...     

基于DECT灌注缺损体积占比的急性肺栓塞风险分层价值

目的 探讨肺灌注缺损体积占比(rPDvol)对急性肺动脉栓塞(APE)的风险评估能力.方法 本研究包括60例APE患者,根据血流动力学状态将患者分为两组:高危组(20例)及非高危组(40例),在双能量CT图像中测量rPDvol、心血管参数及其他指标,比较高危与非高危患者rPDvol的差异,通过受试者工作特征曲线评估rP...     

X线钡餐造影与CT检查在食管癌诊断中的应用准确性评价

目的:分析X线钡餐造影与CT检查在食管癌中的诊断价值。方法:择取2020年10月至2021年10月至我院就诊的食管癌患者共计120例,均分别采取X线钡餐造影与CT检查,对比不同检查方式的诊断效果。结果:早期食管癌：X线钡餐造影与CT检查诊断阳性率分别为76.36%、52.73%,P<0.05;中晚期食管癌：X线钡餐造影与CT检查诊断阳性率分别为80.00%、95.38%,P<0.05;两种检查方式的诊断准确性对比无明显差异,P>0.05。结论:对食管癌患者进行影像学诊断时,X线钡餐造影与CT检查的诊断准确性无明显差异,其中早期病变患者推荐X线钡餐造影,中晚期患者推荐CT检查。     

多参数MRI影像组学在鉴别诊断T3a与T3b期前列腺癌中的价值

目的探讨多参数MRI(multi-parameter MRI, mp-MRI)影像组学在鉴别诊断T3a、T3b期前列腺癌中的价值。方法回顾性分析151例T3期前列腺癌病人的影像资料, 其中T3a期110例, T3b期41例。使用达尔文智能科研平台在T2WI及ADC横轴位图像上手动勾画感兴趣区, 提取影像组学特征。按照3:1的比例分别将ADC图像、T2WI图像、ADC图像联合T2WI图像三种模式下的影像组学特征分为训练集和验证集, 依次对3组训练集构建模型, 使用相应验证集进行内部验证。通过ROC曲线对模型进行分析, 并评价不同序列的诊断效能。结果通过达尔文科研平台共提取1878个影像组学特征, 最终保留6个(ADC相关2个, T2WI相关4个)(P < 0.05), 单独T2WI和ADC图像下训练集AUC值分别为0.79、0.71, 验证集AUC值为0.59、0.70;ADC图像联合T2WI图像下训练集AUC值为0.79, 验证集AUC值为0.73。结论T2WI图像联合ADC图像影像组学对术前鉴别T3a、T3b期前列腺癌具有较好诊断价值, 可在一定程度上弥补MRI对 < 1 mm病灶检查效果欠佳的缺陷, 为癌灶是否侵犯精囊提供补充, 协助临床术前获得更加详实的资料, 为精准手术提供指导。