土家族药材冷水七指纹图谱及根皮苷含量测定的研究

目的 提高土家族药材冷水七的质量控制方法,建立该药材指纹图谱及含量测定方法。方法 指纹图谱采用超高效液相色谱法(UPLC),ACQUITY UPLC BEH C₁₈柱,根皮苷含量测定采用高效液相色谱法(HPLC),Eclipse XDB-C₁₈柱,流动相均为乙腈-0.1%甲酸梯度洗脱,检测波长为283 nm,对冷水七及其易混品(同属块节凤仙花、滇水金凤、黄金凤、水金凤的根茎)进行比较研究。结果 指纹图谱中9个特征峰可作为冷水七的特征峰,其中4个峰分别与儿茶素、表儿茶素、东莨菪素及根皮苷相对应;该指纹图谱反映了冷水七化学成分的分布,且可与其易混品区分。根皮苷为首次在冷水七中发现,16批冷水七中根皮苷含量范围为0.007%～0.085%,易混品未检出根皮苷。结论 本研究建立的冷水七指纹图谱及其根皮苷含量测定方法专属、准确、有效,可用于冷水七药材的质量控制。     

基于乳腺二维超声及自动乳腺容积扫描构建影像组学及列线图模型预测乳腺癌分子分型

目的 观察基于乳腺二维超声及自动乳腺容积扫描(ABVS)构建的影像组学及列线图模型预测乳腺癌分子分型的价值。方法 回顾性分析326例经病理证实的女性单发乳腺癌患者资料,以8∶2比例将其分为训练集(n=260)及验证集(n=66),根据免疫组织化学结果划分Luminal与非Luminal亚组;基于乳腺二维超声及ABVS图像提取影像组学特征构建相应模型及联合模型。采用单因素及多因素logistic回归分析筛选乳腺癌分子分型的独立预测因素,联合影像组学评分构建列线图模型。绘制受试者工作特征(ROC)曲线,评估各模型预测乳腺癌分子分型的效能。结果 肿瘤最大径(OR=1.029)及有无汇聚征(OR=0.408)均为乳腺癌分子分型的独立预测因素(P均<0.05)。二维超声、ABVS、联合影像组学模型及列线图模型预测验证集乳腺癌分子分型的曲线下面积(AUC)分别为0.67、0.75、0.84及0.83,其中,联合影像组学模型与列线图模型AUC差异无统计学意义(P>0.05)并均高于二维超声及ABVS模型(P均<0.05)。结论 基于二维超声及ABVS构建的联合影像组学模型及列线图模...     

乳腺癌中NGX6表达与BI-RADS超声特征及淋巴结转移的关系

目的：探讨NGX6在乳腺癌中的表达及与乳腺影像报告数据系统(breast imaging reporting and data system, BI-RADS)超声特征及淋巴结转移的关系。方法：回顾性收集162例乳腺癌的超声声像图特征及临床资料,参照BI-RADS标准予以分类。免疫组织化学法检测乳腺癌组织中NGX6的表达,分析乳腺癌组织NGX6表达与BI-RADS超声特征及淋巴结转移的关系。结果：在162例乳腺癌中,92例(56.8%)NGX6阳性表达,70例(43.2%)NGX6阴性表达。NGX6阴性表达组的乳腺癌肿块血流丰富、乳腺癌BI-RADS高类别发生率及淋巴结转移发生率均高于NGX6阳性表达组。NGX6表达与肿瘤血流程度及BI-RADS超声分类呈负相关(分别P=0.043,P=0.020,P=0.005)。结论：NGX6作为一个抑癌基因,与乳腺癌BI-RADS超声分类及超声生物学特征相关,NGX6表达水平在一定程度上可反映乳腺癌生物学行为。     

介绍一种脱水前脱脂处理方法

<正>在病理技术工作中,脂肪组织的常规切片一直是一个难题[1],由于脂肪细胞内大量甘油三酯的存在[2],在脱水流程中阻碍了乙醇对组织中水分的置换,导致脱水不良,难以切片。笔者在日常工作中观察到,当脂肪组织较小或新换脱水试剂时,脂肪组织会处理得较好,说明在脱水试剂中就包含具有脱脂作用的试剂。由此,笔者设计了实验,证明无水乙醇+二甲苯(1∶1)混合液对固定后的标本具有良好的脱脂作用[3],并借鉴骨组织脱钙方法,     

自动乳腺全容积扫描影像组学联合临床和超声特征列线图鉴别良、恶性乳腺导管内病变

目的 观察自动乳腺全容积扫描(ABVS)影像组学联合临床及超声特征列线图鉴别良、恶性乳腺导管内病变的价值。方法 回顾性分析144例经病理证实乳腺导管内病变女性患者的临床及超声资料;按照2 ∶ 1比例将其随机分为训练集(n=96)及验证集(n=48)。基于ABVS图像提取并筛选最优影像组学特征,构建影像组学模型,计算影像组学评分(Radscore);将临床、超声特征及Radscore纳入单因素和多因素logistic回归分析,筛选鉴别良、恶性乳腺导管内病变的独立影响因素,构建临床-超声模型,并联合影像组学模型构建列线图模型;以受试者工作特征(ROC)曲线评估各模型鉴别良、恶性乳腺导管内病变的效能。结果 患者年龄 、病变边缘 、微小钙化灶 及Radscore 均为良、恶性乳腺导管内病变的独立影响因素。影像组学模型、临床-超声模型及列线图模型鉴别良、恶性乳腺导管内病变的曲线下面积(AUC)在训练集分别为0.766、0.866及0.901,在验证集分别为0.770、0.765及0.854。结论 ABVS影像组学联合临床及超声特征列线图鉴别良、恶性乳腺导管内病变效能良好。     

S-detect联合声触诊组织成像定量在乳腺肿块超声诊断中的应用

目的：超声作为乳腺病变诊断的常用方法,具有实时、安全等优势,但存在一定的操作者依赖性。人工智能是近年来发展的新技术,与超声深度结合有助于提高超声诊断的智能化和精准化,避免出现超声医师因主观因素带来的诊断误差。本研究旨在探讨人工智能S-detect系统联合声触诊组织成像定量(virtual touch imaging quantification,VTIQ)技术在常规超声(conventional ultrasound,CUS)鉴别诊断乳腺肿块良恶性中的应用价值。方法：采用CUS、S-detect及VTIQ对108个乳腺肿块进行良恶性鉴别诊断,以病理结果为金标准,比较3种诊断方法的诊断效能,并对比分析S-detect应用于CUS(CUS+S-detect)、VTIQ应用于CUS(CUS+VTIQ)以及S-detect联合VTIQ应用于CUS(CUS+S-detect+VTIQ)的诊断效能。从收集的乳腺肿块图像中随机抽取50个,由2名不同年资的医师(分别有2年及8年经验),分别应用S-detect联合VTIQ,对乳腺肿块进行良恶性鉴别诊断,比较不同年资医师应用S-detect联合VTIQ之...