基于高分辨率MRI探讨大脑中动脉粥样硬化斑块特征与缺血性脑卒中的相关性研究

目的：采用高分辨率MRI探讨大脑中动脉(MCA)粥样硬化斑块特征与缺血性脑卒中的关系。方法：回顾性分析59例因单侧MCA M1段粥样硬化狭窄而行高分辨率MRI检查的患者。依据DWI表现,将59例患者分为缺血性脑卒中组33例和短暂性脑缺血发作(TIA)组26例;对比2组患者的斑块面积、标准化管壁指数、管腔狭窄率、重构指数、斑块表面是否规则及斑块强化程度。结果：59例患者中,缺血性脑卒中组的斑块面积大于TIA组(6.46 mm²vs.5.03 mm²,P=0.018),且缺血性脑卒中组的管腔狭窄率(82.16%vs.76.47%,P=0.030)及斑块明显强化所占比例(63.6%vs.26.9%,P=0.016)均高于TIA组,差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论：MCA粥样硬化斑块特征与缺血性脑卒中存在一定关系,高分辨率MRI能够用于MCA斑块稳定性的评估。     

AI定量参数预测肺磨玻璃结节病理类型的价值

目的:探讨人工智能(AI)定量参数在肺磨玻璃结节(GGN)病理类型中的预测价值。方法:回顾收集2022年1月至2023年4月经手术病理证实的肺GGN患者65例,按照2021版WHO肺肿瘤新分类标准分成三组：前驱腺体病变组(不典型腺瘤样增生AAH+原位癌AIS组)、微浸润性腺癌组(MIA组)、浸润性腺癌组(IAC组);另根据有无浸润性分为两组：非浸润性腺癌组(AAH+AIS组)及浸润性腺癌组(MIA+IAC组);所有患者均执行胸部CT扫描及肺窗薄层重建,并通过AI方法测得GGN的7个相关量化参数：长径(mm)、短径(mm)、体积(mm³)、平均CT值(Hu)、最大CT值(Hu)、最小CT值(Hu)、实性占比(%)。统计分析不同组间AI定量参数的差异性,使用ROC曲线评价参数预测肺GGN病理类型的效能。结果:前驱腺体病变22例,微浸润性腺癌21例,浸润性腺癌22例。7个AI定量参数在三组间比较均有统计学差异(P<0.05),而且显示7个参数值由前驱腺体病变至浸润性腺癌呈递增趋势。非浸润性腺癌与浸润性腺癌组间比较,长径、短径、体积、最大CT值显示具有统计学差异(P...