产后抑郁症患者脑磁共振成像研究进展

产后抑郁症(postpartum depression,PPD)的中枢神经发病机制尚不明确,诊断及预后缺乏客观指标.MRI技术为深入研究PPD神经病理机制和神经影像学异常提供了重要工具.作者就多模态MRI技术对PPD患者的脑影像研究做一文献综述,以期帮助临床医生了解其进展.     

基于CT影像组学诺模图预测微小甲状腺结节良恶性

目的 探讨基于CT的影像组学诺模图对≤1 cm甲状腺结节良恶性的预测价值。 方法 回顾性收集2019年1月至8月烟台毓璜顶医院收治的160例符合条件的甲状腺结节患者(良性56例、恶性104例)的影像学及临床资料,随机将其分为训练集(n=127)和验证集(n=33)。从患者的平扫和增强CT动脉期图像中分别提取影像组学特征。在训练集中,采用单因素方差分析(ANOVA)和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)筛选与良恶性结节相关影像组学特征并构建影像组学标签,结合所选特征与其加权系数乘积的线性组合生成影像组学标签得分(影像组学评分)。采用ANOVA筛选独立临床危险因素,并采用多因素Logistic回归结合影像组学评分筛选最终预测因素构建影像组学诺模图。使用受试者工作特性(ROC)曲线评价模型预测效能。 结果 19个与甲状腺结节状态相关的特征组成的影像组学标签取得了良好的预测效果,并计算影像组学评分。多因素Logistic回归结果显示,甲状腺影像报告和数据系统(TI-RADS分级)、影像组学评分为甲状腺结节良恶性预测相关的独立危险因素。纳入这2种因素的影像组学诺模图在训练集(AUC:0.835;95%置信区间［CI］:0.776,0.884)和验证集中(AUC:0.793;95%CI:0.642,0.901)均显示出较好的鉴别能力。 结论 所提出的影像组学诺模图是一种结合影像组学特征和临床危险因素的无创预测工具,对≤1 cm甲状腺结节良恶性预测具有较高效能,显著优于常规影像学方法。     

基于结构磁共振成像海马多特征组合的阿尔茨海默病分类新方法

本文提出了一种利用结构磁共振图像多特征组合的阿尔茨海默病(AD)分类新方法。首先,利用FreeSurfer软件进行海马分割及皮层厚度、体积测量。然后,采用直方图、梯度、灰度共生矩阵及游程长度矩阵提取海马三维纹理特征,选取AD、MCI及NC三组间均具有显著差异的参数,与MMSE评分进行相关性研究。最后,利用极限学习机,对AD、MCI及NC进行分类识别。结果显示,无论左侧还是右侧,纹理特征相比于体积特征可以提供更好的分类结果;纹理、体积和皮层厚度互补的特征参量具有更高的分类识别率,且右侧(100%)分类正确率高于左侧(91.667%)。结果表明三维纹理分析可反映AD及MCI患者海马结构的病理变化,并且结合多特征的分析更能反映AD与MCI的认知障碍实质差别,更有利于临床鉴别诊断。     

冠心病患者静息态fMRI脑网络改变与认知功能的分析

目的 探讨应用静息态fMRI和图论分析方法，分析冠心病患者脑功能网络的拓扑属性及其与认知功能的关系。方法 选取70例冠心病患者（冠心病组）和50例年龄、性别和教育年限匹配的健康受试者（对照组），先采用简易智力状态量表（MMSE）、蒙特利尔认知量表（MoCA）评估其认知功能，再进行静息态fMRI扫描。图像预处理后利用Pearson correlation构建功能连接网络，并用图论方法分析其拓扑属性。采用统计学方法比较两组之间的认知评分、网络拓扑属性差异及其与认知功能的相关性。结果 冠心病组MMSE、MoCA评分均较对照组明显降低，差异有统计学意义（P<0.001）。两组均表现出小世界网络，但是冠心病组聚类系数（Cp）较对照组更低，差异有统计学意义（P<0.05），而在全局效率（Eg）、局部效率（Eloc）、特征路径长度（Lp）、标准化聚类系数（γ）、标准化特征路径长度（λ）及小世界属性（σ）方面差异均无统计学意义（P>0.05）。冠心病组节点度在左侧眶部额上回较对照组增大，差异有统计学意义（P<0.05），在右侧颞上回和双侧颞中回较对照组减小，差异有统计学意义（P...     

基于CT影像组学诺模图术前预测甲状腺乳头状癌颈部中央区淋巴结转移的研究

目的 探讨基于CT影像组学与临床危险因素的诺模图在术前预测甲状腺乳头状癌颈部中央区淋巴结转移中的价值.方法 回顾性分析114例PTC患者,收集治疗前的CT及临床资料.以7:3比例通过完全随机方法将入组患者分为训练集(n=85)和测试集(n=29),从CT平扫期和增强动脉期的图像中提取影像组学特征.在训练集中,使用方差阈...