MSCT征象联合纹理分析在预测胸腺上皮性肿瘤WHO简化病理分型中的价值

背景与目的：胸腺上皮性肿瘤（thymic epithelial tumor,TET）是前上纵隔最常见的原发肿瘤,其组织学分型是判断预后的独立危险因素。探讨和比较术前多层螺旋计算机断层扫描（multi-slice spiral computed tomography,MSCT）征象及基于CT图像的纹理分析在预测TET世界卫生组织（World Health Organization,WHO）简化病理分型中的价值。方法：回顾并分析2011年1月—2018年6月复旦大学附属肿瘤医院手术后经病理学检查证实为TET、且经免疫组织化学确定组织分型的120例患者的增强CT图像及临床资料,并根据WHO简化病理分型分为低危组（A1、AB、B1型胸腺瘤）及高危组（B2、B3型胸腺瘤及胸腺癌）。评估及记录每例TET患者的CT征象。选用纵隔窗CT图像进行病灶分割及纹理特征的提取。采用R软件套索（least absolute shrinkage and selection operator,Lasso）模型进行特征筛选及模型建立。采用受试者工作特征 （receiver operating characteristic,ROC）曲线和曲线下面积（area under curve,AUC）评价模型的预测效能。不同预测模型之间诊断效能的比较采用DeLong检验。结果：120例TET患者中低危组61例,高危组59例,分别记录及提取了每例患者CT图像的11种CT征象和14种纹理特征。分别建立了以MSCT征象、纹理参数以及两者联合为基础的CT预测模型、纹理预测模型以及联合预测模型,3个模型在预测低危组及高危组TET的AUC分别为0.78、0.80、0.88,灵敏度分别为86.4%、88.1%和93.2%,特异度分别为60.7%、65.6%和67.2%,准确率分别为70.8%、74.2%和80.0%。DeLong检验结果显示,联合预测模型在预测TET恶性程度中的效能及准确率最高（P<0.05）。结论：MSCT检查是TET首选的影像学检查方法,纹理特征比肉眼评估得到的CT征象更能反映TET的微观异质性程度,CT征象与纹理特征相结合在预测TET恶性程度中更有优势,可为临床制订治疗方案及评估预后提供更全面及准确的依据。     

基于CT影像组学列线图鉴别甲状腺良性与恶性滤泡性肿瘤的价值

目的:探讨基于CT影像组学列线图鉴别甲状腺滤泡性肿瘤良生与恶性的价值。方法:回顾性收集2016年1月至2018年12月复旦大学附属肿瘤医院经手术病理证实的200例甲状腺滤泡性肿瘤患者的临床资料及CT图像,其中甲状腺滤泡癌（FTC）46例、甲状腺滤泡腺瘤（FTA）154例。采用随机数表法随机分为训练集（ n=...