基于判别分析模型的乳腺BI-RADS计算机辅助分类

目的:在经典应用的乳腺影像报告数据系统(BI-RADS)基础上,通过量化分析影响评估分类的变量,建立BI-RADS判别分析模型,评估其在临床应用中的价值。方法:10年中共561例有完整影像学资料及经病理或随访证实的BI-RADS分类结果(金标准),对与乳腺病变相关的各种变量进行量化,基于Bayes判别分析方法建立判别模型并编写软件,将除去病理及随访结果的以上病例资料由两位医师分别进行人工分类和软件分类,评估两种方法下医师分类判别与金标准的一致性,以及两位医师之间分类判别的一致性。结果:建立了完整的判别分析模型,其误判概率为1.25%,模型与金标准有高度一致性(Kappa值为0.981)。两位医师使用软件分类的诊断结果与金标准的一致性(Kappa值分别为0.904和0.901)要高于人工分类(Kappa值为0.695和0.632)。人工分类时两位医师诊断结果间的Kappa值为0.575,明显低于软件分类时(Kappa值为0.841)。结论:通过大样本的统计学分析建立标准、合理的判别分析模型,能够有效的预测乳腺肿块的BI-RADS类型,减少对BI-RADS 0类患者的召回率,提高对BI-RADSⅠ～Ⅴ类病变的诊断准确性,并提高不同诊断者间的诊断一致性。     

不同分子亚型乳腺癌的MR表现

目的 探讨不同分子亚型的乳腺癌磁共振（magnetic resonance，MR）表现的差异性。方法 回顾性分析经病理证实的69例乳腺癌患者的术前乳腺MR资料，通过分析MR形态学特征、早期强化率、时间信号强度曲线（time-signal intensity curve，TIC）以及表观扩散系数（apparent diffusion coefficient，ADC）值，对病变进行联合评价。结果 69例乳腺癌患者中，共有62例患者（76个病灶）呈肿块样强化病变，其中Luminal A型乳腺癌8例（11个病灶），Luminal B型乳腺癌35例（44个病灶），HER-2过表达型乳腺癌9例（11个病灶），三阴性乳腺癌10例（10个病灶）。肿块样强化病变中，不同分子亚型乳腺癌的形态差异有统计学意义（χ²=17.006，P=0.002），其中三阴性乳腺癌形态表现为圆形的比例明显大于其他三组乳腺癌（40.00% vs 10.61%，χ²=6.390，P=0.033）；不同分子亚型乳腺癌的边缘差异亦有统计学意义（χ²=25.502，P=0.001），其中三阴性乳腺癌边缘清晰比例显著大于其他三组乳腺癌（60.00% vs 10.61%，χ²=14.942，P=0.001）；不同分子亚型乳腺癌的内部强化方式、早期强化率、TIC类型及ADC值的差异无统计学意义（P＞0.05）。。结论 不同分子亚型乳腺癌MR表现上有一定区别，可能有助于区分三阴性乳腺癌和非三阴性乳腺癌，但目前尚不能依据MR表现乳腺癌分子亚型直接预测。     

对比水-脂分离成像技术与频率选择饱和法在头颈部增强MRI中的脂肪抑制效果

目的 对比分析水-脂分离技术（Dixon技术）与频率选择饱和法（FS）在头颈部增强MRI中的脂肪抑制效果。方法 对接受头颈部增强MR检查的49例患者行Dixon和FS脂肪抑制T1WI。由2名放射科医师评价其脂肪抑制效果,计算并比较2种图像间CNR和磁场中心层面（小脑、延髓）、偏离磁场中心层面（颞叶、咬肌、锁骨）的SNR。结果 49例患者的Dixon图像中,2名医师分别记录了14处和17处脂肪抑制效果不佳的区域,一致性好（Kappa=0.858,P<0.001）;FS图像中分别记录192处和175处脂肪抑制效果不佳区域,一致性好（Kappa=0.890,P<0.001）。在磁场中心层面,Dixon图像噪声小于FS图像（P<0.001）,小脑SNR、延髓SNR及CNR优于FS组（P均<0.05）。在偏离磁场中心层面,Dixon图像噪声小于FS图像（P=0.010）,咬肌SNR优于FS图像（P=0.010）,锁骨SNR小于FS图像（P<0.001）;2种图像颞叶SNR和CNR差异均无统计学意义（P均>0.05）。结论 对于头颈部增强MRI,应用Dixon技术较FS能获得更好的图像质量和脂肪抑制效果。     

通过深度学习模型从增强CT图像合成平扫CT图像的质量分析

目的通过基于卷积神经网络深度学习方法从增强CT合成平扫CT图像, 临床主观和客观评估合成平扫CT图像(DL-SNCT)与金标准平扫CT图像的相似性, 探讨其潜在临床价值。方法同时行常规平扫和增强CT扫描的患者34例, 通过深度学习模型将增强CT图像合成DL-SNCT图像, 以平扫CT图像为金标准, 主观评价DL-SNCT的图像质量(评价指标包括解剖结构清晰度、伪影、噪声、图像结构完整性、图像变形, 均采用4分制);利用配对t检验比较DL-SNCT与金标准平扫CT图像不同血供特点的解剖部位(主动脉、肾脏、肝实质、臀大肌)以及不同强化模式的肝脏病变(肝癌、肝血管瘤、肝转移瘤、肝囊肿)的CT值。结果主观评价上, DL-SNCT图像在伪影、噪声、图像结构完整性、图像变形方面评分都达到4分, 与平扫CT图像评分相一致(P>0.05);在解剖结构清晰度方面评分略低于平扫CT图像[(3.59±0.70)分vs. 4分)], 差异有统计学意义(Z=-2.89, P <0.05)。对于不同解剖部位而言, DL-SNCT图像主动脉、肾脏的CT值显著高于平扫CT图像(t=-12.89、-9.58...     

三维动脉自旋标记技术对甲状腺良恶性结节的鉴别诊断价值

目的 探讨三维准连续式动脉自旋标记（three-dimensional pseudo-continuous arterial spin labeling, 3D-pCASL）技术对甲状腺结节的诊断价值。材料与方法 纳入2021年11月至2023年4月在中国医学科学院肿瘤医院深圳医院行甲状腺磁共振成像（magnetic resonance imaging, MRI）的患者207例,其中一侧甲状腺正常的患者74例。扫描横轴位3D-pCASL序列,标记后延迟（post labeling delay, PLD）时间设为1525 ms,标记层面位于左颈总动脉起始部。在AW 4.7工作站进行图像后处理,分别测量正常甲状腺和甲状腺结节的血流量（blood flow, BF）。组间比较采用t检验或非参数检验,使用受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线及ROC曲线下面积（area under the curve, AUC）分析BF在鉴别甲状腺良、恶性结节的诊断效能,并比较分析甲状腺乳头状癌（papillary thyroid carcinoma...     

磁共振动态增强成像联合扩散加权成像对乳腺良恶性疾病鉴别诊断价值

目的探讨磁共振动态增强成像中的动态增强时间信号强度曲线(time-signal intensitycurve,TIC)类型、早期强化率及扩散成像的表观扩散系数(apparentdiffusion coefficient,ADC)值在乳腺良、恶性病变中的鉴别诊断价值。材料与方法回顾性分析2017年4月至2019年4月中国医学科学院肿瘤医院深圳医院140个经病理证实的乳腺病灶的术前磁共振以及临床病理资料,依据病理分为良性病变组及恶性病变组。比较乳腺良、恶性病变间的TIC类型及早期强化率有无差异;并比较两组间ADC值的差异性。结果140个病灶中良性病变43个病灶,恶性病变97个病灶。乳腺良、恶性病变的TIC类型、第一期早期强化率类型差异具有统计学意义(P<0.05)。乳腺恶性病变平均ADC值[(0.965±0.215)×10^-3 mm^2/s]低于良性病变平均ADC值[(1.335±0.266)×10^-3 mm^2/s],两者间差异有统计学意义(P<0.05),ADC阈值取1.085×10^-3mm^2/s时,曲线下面积最大为0.857,其鉴别乳腺良、恶性病变的敏感性为73.2%,特异性为86.0%,准确性为77.1%。TIC曲线、第一期早期强化率及ADC三者联合诊断,诊断乳腺良、恶性病变的敏感性为83.5%,特异性为79.1%,准确性为78.5%,曲线下面积AUC为0.882,高于其他三者单独诊断的曲线下面积(0.728、0.562、0.857)。结论动态增强成像中的TIC曲线类型及第一期早期强化率与扩散加权成像的ADC值三者联合进行诊断,对乳腺良、恶性病变的鉴别诊断具有较好的价值。