基于T2WI直方图纹理分析在胰腺实性病变中的诊断价值

目的探讨3.0 T磁共振T2WI灰度直方图纹理特征在胰腺实性病变中的诊断价值。材料与方法回顾性分析117例胰腺实性占位患者的临床及MRI影像学资料,经手术病理证实导管腺癌(pancreaticductal, PDAC)69例、实性假乳头状瘤(solid-pseudopapillary tumor of pancreas,SPT)12例、神经内分泌肿瘤(pancreatic neuroendocrine,pNET)15例及肿块型胰腺炎(mass-formingtypechronicpancreatitis,MFCP)21例,将其分成恶性肿瘤组别(导管腺癌)、良性到低度恶性肿瘤组别(实性假乳头状瘤+神经内分泌肿瘤)、非肿瘤组别(肿块型胰腺炎)。采用GE Omni-Kinetics软件在T2WI序列病变最大层面勾画ROI并自动生成灰度直方图纹理参数,三组间比较采用单因素方差分析(ANOVA),组间两两比较采用LSD-t检验(方差齐)或多个独立样本KruskalWalls检验(方差不齐);筛选有统计学差异的参数绘制ROC曲线,评价其鉴别诊断胰腺实性病变的效能。结果均值、变异度、能量、熵、第5百分位数、第10百分位数、第25百分位数、第50百分位数、第75百分位数、第90百分位数及第95百分位数在三组中差异有统计学意义(P值均<0.05);偏度、峰度在三组间无统计学差异(P值均>0.05);PDAC与MFCP之间变异度的敏感度为82.6%,特异度为85.7%,曲线下面积为0.899,最佳临界值5915.87;PDAC与SPT+p NET间均值的敏感度为64.4%,特异度为87.0%,曲线下面积为0.688,最佳临界值1113.55;MFCP与SPT+pNET之间第90百分位数的敏感度为88.9%,特异度为85.7%,曲线下面积为0.924,最佳临界值837.59,具有较高的鉴别效能。结论 T2WI直方图纹理参数在胰腺来源实性病变之间存在显著性差异,其中均值、百分位数对胰腺实性病变定性及良恶性鉴别具有重要的临床价值。     

糖尿病肌少症影像学研究进展

肌少症是一种以骨骼肌质量减少及功能减退为特征的老年综合征,也是糖尿病的慢性并发症之一,可导致一系列不良的健康后果。早期识别诊断糖尿病肌少症对于防止疾病进展、保证患者生活质量具有重大意义,而影像技术对于评估肌少症早期骨骼肌质量改变方面具有极大的临床价值。作者主要阐述不同影像技术对于糖尿病肌少症的评估价值及特点。     

糖尿病合并严重肢体缺血动物模型的骨髓微血管改变：DCE-MRI及基于Ktrans图的纹理分析

【摘要】目的：探讨动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）定量参数及基于容积转移常数（Ktrans）的纹理分析在评估兔糖尿病合并严重肢体缺血模型骨髓微血管改变中的价值。方法：对12只新西兰雄性大白兔注射四氧嘧啶建立糖尿病模型,造模成功后将实验兔随机分为2组,对照组为假手术组（n=6）,实验组（n=6）行右侧股动脉结扎术（数字化X线摄影证实）建立严重肢体缺血模型,在术后6个时间点（1、5、10、15、20和25天）分别对所有兔股骨近端行冠状面FSE-T1WI、FSE-T2WI和DCE-MRI检查,采用Extended Tofts Linear双室模型获得股骨近端的DCE-MRI定量参数值,包括Ktrans、速率常数（Kep）和容积分数（Ve）,并在Ktrans图上提取67个纹理特征。实验组在术后第25天取兔股骨上段标本行CD31免疫组化染色计算骨髓微血管密度（MVD）,行HE染色后分析和计算骨小梁的数量（Tb-N）和面积（Tb-Ar）。结果：实验组中术后第1天兔股骨上段的Ktrans值与其它各时间点的差异均有统计学意义（P<0.05）;实验组与对照组之间各时间点的Ktrans值的差异均有统计学意义（P<0.05）。实验组在造模成功后第1天的Ktrans值降低,之后呈升高趋势,但始终低于对照组的Ktrans值;两组间Kep值仅在术后第5天时的差异有统计学意义（P<0.05）;各时间点两组间Ve值的差异均无统计学意义（P>0.05）。在Ktrans图上提取的纹理参数中,在各时间点实验组与对照组间差异均有统计学意义的纹理参数有3个,分别为像素信号平均值（MeanValue）、正像素平均值（MPP）和平均值总和（sumAverage）。术后第25天实验组的MVD较假手术组明显增高,Tb-N、Tb-Ar较假手术组明显减少,差异均具有统计学意义（P<0.05）。实验组兔股骨上段骨髓Ktrans值与MVD呈显著正相关（r=0.827,P<0.05）;Ktrans值与Tb-N和Tb-Ar呈显著负相关（r=－0.891,P<0.05;r=-0.922,P<0.05）;3个纹理参数（MeanValue、MPP和sumAverage）与Tb-N、Tb-Ar之间均呈显著负相关（P<0.05）。结论：DCE-MRI定量参数可以评价糖尿病合并严重肢体缺血的早期骨髓微血管灌注及渗透性改变;基于Ktrans的纹理分析评价糖尿病合并严重肢体缺血的骨髓微结构改变是可行的。     

基于DCE-MRI Ktrans纹理分析评价四氧嘧啶诱导兔糖尿病早期骨骼肌变化

【摘要】目的：采用基于动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）容量转移常数（Ktrans）纹理分析评价四氧嘧啶诱导兔糖尿病早期骨骼肌变化。方法：18只雄性日本大耳白兔随机分为糖尿病组（n=10）和对照组（n=8）。四氧嘧啶造模成功后各时间点（0、4、8、12、16周）对所有兔腰部多裂肌行轴位FSE-T1WI、FSE-T2WI及DCE-MRI检查。通过拟合药代动力学模型获得多裂肌DCE-MRI定量参数Ktrans，并于Ktrans图提取灰度共生矩阵（GLCM）参数能量、熵、自相关、逆差矩及对比度。16周处死所有兔，取腰部多裂肌行HE染色计算肌纤维横截面积（CSA），行CD31免疫组化染色计算微血管密度（MVD）及毛细血管数/肌纤维数（C/F）。采用独立样本t检验或Mann-Whitney U检验比较同一时间点糖尿病组、对照组多裂肌Ktrans值及GLCM参数的差异。对不同时间点Ktrans值及GLCM参数差异比较采用重复测量的方差分析或Friedman检验。两组间多裂肌CSA、MVD及C/F值差异比较采用独立样本t检验。将Ktrans与MVD及C/F值行Pearson相关分析。结果：不同时间点Ktrans、熵、逆差矩、对比度在糖尿病组差异具有统计学意义（F值分别为33.563、16.790、19.128、3.577，P均＜0.05）。不同时间点糖尿病组自相关差异无统计学意义（F=3.024，P=0.068）。糖尿病组Ktrans及熵第8、12、16周较第0、4周升高，逆差矩第8、12、16周较第0、4周减低（P均＜0.05），Ktrans在第8周以后出现降低趋势。糖尿病组对比度第8周较第0周升高（P＜0.001），能量第8周较第4周减低（P=0.047）。Ktrans、熵、自相关、逆差矩、对比度及能量在对照组差异均无统计学意义（P均＞0.05）。与对照组相比，糖尿病组第8、12及16周GLCM参数熵升高，逆差矩减低（P均＜0.05）；糖尿病组第8周能量减低（Z=-2.310，P＜0.05），对比度增高（t=2.374，P＜0.05）。自相关在两组间差异均无统计学意义（P均＞0.05）。第16周糖尿病组多裂肌CSA、C/F值低于对照组（t值分别为-11.081、-12.812，P均＜0.001），MVD值高于对照组（t=7.672，P＜0.001）。Pearson相关分析结果显示Ktrans与C/F呈负相关（r=-0.809，P＜0.05），而与MVD呈正相关（r=0.681，P＜0.05）。结论：DCE-MRI定量参数Ktrans可用于评估糖尿病骨骼肌微血管渗透性改变，基于Ktrans图的GLCM参数可识别糖尿病早期骨骼肌微结构变化。      

磁共振扩散峰度成像对腰椎间盘退变的诊断价值

目的探讨扩散峰度成像(diffusion kurtosis imaging,DKI)定量参数对腰椎间盘退变的诊断价值。材料与方法选择81例受检者进行腰椎矢状位常规T2WI及DKI成像,对腰椎间盘进行Pfirrmann分级,并分析腰椎间盘髓核DKI参数平均扩散峰度(mean kurtosis,MK)、平均扩散系数(mean diffusivity,MD)值,与Pfirrmann分级、椎间盘节段及受试者性别的关系。结果 MK值与Pfirrmann分级呈显著正相关(r=0.922,P0.01),MD值与Pfirrmann分级呈显著负相关(r=-0.921,P0.01)。L5/S1节段MK值(0.89±0.32)明显高于L1/L2(0.82±0.14)、L2/L3(0.8 4±0.2 3)(P0.0 5),L5/S1节段M D值(1.8 3±0.3 2)低于L1/L2(1.89±0.14)、L2/L3(1.86±0.19)(P0.05);各节段椎间盘MK及MD值性别差异无统计学意义(P0.05)。结论 DKI成像可用于定量评价早期椎间盘退变,MK及MD值与Pfirrmann分级、椎间盘节段具有相关性,而与性别差异无明显相关性。     

基于CT图像的深度学习预测高血压脑出血早期血肿扩大的应用研究

目的 本研究旨在构建一种基于颅脑CT成像的深度学习算法进行高血压脑出血患者颅内血肿分割和血肿扩大的预测。方法 回顾性分析500例因高血压脑出血行颅脑CT平扫的患者资料。所有患者在症状出现后6 h内进行基线CT扫描，并在随后24 h内进行CT复查，比较血肿是否扩大。为构建血肿分割与血肿扩大预测模型，患者按照7∶3比例随机分为训练集和测试集。训练集共包含350例患者，用于训练模型，测试集包含150例患者，用于模型的验证。模型采用基于Attention U-Net的网络框架对颅脑CT的血肿进行自动分割并采用基于ResNet-34的网络对血肿扩大进行预测。分割模型的准确度评估采用均交并比(MIoU)和Dice系数作为评价指标。预测模型准确度评价采用受试者工作特征曲线下面积(AUC)。临床定量资料以平均±标准差表示，若符合正态分布及方差齐性检验，则采用独立样本t检验比较其差异性，不服从正态分布的连续变量比较采用Mann-Whitney U检验。P<0.05认为差异存在统计学意义。结果 血肿扩大组和非血肿扩大组在年龄(P=0.211)和性别(P=0.213)方面差异无统计学意义。非血肿扩大组...