CT影像组学列线图预测胃癌内镜活检与术后病理学分型差异

目的 评估基于CT影像组学的列线图预测胃癌内镜活检与术后病理Lauren分型差异的价值。方法 回顾性分析126例经手术病理确诊的胃癌患者,根据内镜活检与术后病理结果是否一致将其分为一致组（n=77）与不一致组（n=49）,同时按2∶1比例分为训练集与验证集。筛选临床预测因子,构建临床预测模型;于静脉期CT图像提取影像组学特征,采用L1正则化方法对特征进行筛选,以决策树、随机森林、逻辑回归3种机器学习（ML）算法构建影像组学模型;基于临床及最佳影像组学ML模型构建列线图;评估各模型及列线图的预测效能及其临床价值。结果 患者年龄、血小板计数、动脉期CT值是预测胃癌内镜活检与术后病理分型不一致的独立因子。3种ML模型中,随机森林预测效能较好,其在训练集与验证集中的曲线下面积（AUC）分别为0.835及0.724。临床模型、影像组学模型及列线图在训练集的AUC分别为0.764、0.835及0.884,在验证集分别为0.760、0.724及0.841;列线图在训练集与验证集均显示出较好的拟合度及临床实用性。结论 基于CT影像组学列线图用于预测胃癌内镜活检与术后病理Lauren分型不一致性具有潜在临床应用价值。     

光谱CT平扫定量参数鉴别诊断乳腺良、恶性病变

目的 观察光谱CT平扫定量参数鉴别诊断乳腺良、恶性病变的价值。方法 回顾性分析110例女性乳腺占位性病变患者的胸部光谱CT资料,包括53例共53处恶性病变(恶性组)和 57例共60处良性病变(良性组);对比组间光谱CT平扫定量参数的差异,包括虚拟单能级40~100 keV下CT值、有效原子序数(Eff-Z)及光谱曲线斜率(λ_HU)。绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),分析光谱CT平扫单一定量参数CT_{40 keV}、CT_{70 keV}、Eff-Z、λ_HU及其联合鉴别诊断乳腺良、恶性病变的效能。结果 40~100 keV下,恶性组CT值及Eff-Z均高于、而λ_HU小于良性组(P均＜0.001)。单一CT_{40 keV}、CT_{70 keV}、Eff-Z及λ_HU鉴别乳腺良、恶性病变的AUC分别为0.90、0.80、0.87及0.87;四者联合的AUC为0.91,其敏感度为84.9%,特异度为88.3%,准确率为85.0%。结论 根据光谱CT平扫定量参数可有效鉴别诊断乳腺良、恶性病变。     

浸润性乳腺癌锥光束乳腺CT平扫影像特征与分子亚型及免疫组织化学受体的相关性研究

目的 探讨浸润性乳腺癌锥光束乳腺CT(CBBCT)影像学特征与分子亚型及免疫组织化学受体之间的相关性。方法 回顾性分析129例2020年10月至2021年11月经术后病理证实为浸润性乳腺癌患者的临床病理资料，并且术前均行CBBCT平扫。由两名有多年读片经验的放射科医师用乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分类标准评估CBBCT图像特征。采用独立样本t检验和卡方检验分析CBBCT特征与分子亚型及受体状态之间的关系，采用Cramer’s V系数评价相关程度，P<0.05为差异具有统计学意义。结果 乳腺癌分子亚型与病变内是否含肿块具有显著相关性(V=0.33,P<0.05),Luminal A型、Luminal B型及三阴性乳腺癌多表现为肿块样病变。乳腺癌分子亚型与病变内是否含钙化具有相关性(V=0.27,P<0.05),三阴性乳腺癌多表现为非钙化样病变。肿块样病变中，Ki-67低增殖组较Ki-67高增殖组肿块边缘多表现为毛刺，肿块形态多表现为不规则；激素受体阳性较激素受体阴性肿块边缘多表现为毛刺，肿块形态多表现为不规则；雌激素受体(ER)阴性肿块[(2.91±0.98...     

乳房X线片深度学习联合临床特征列线图预测乳腺癌表达人表皮生长因子受体2(HER-2)状态

目的 观察深度学习(DL)术前乳房X线片(MG)联合临床特征列线图预测乳腺癌表达人表皮生长因子受体2(HER-2)状态的价值。方法 回顾性分析265例HER-2检测结果均为(++)的单发乳腺癌患者的MG和临床资料，包括93例HER-2阳性、172例HER-2阴性；按8∶2比例将其分为训练集(n=211,含74例HER-2阳性、137例HER-2阴性)和验证集(n=54,19例HER-2阳性、35例HER-2阴性)。以单因素及多因素logistic回归分析临床资料，筛选乳腺癌表达HER-2状态的独立预测因素，以之构建临床模型。将头足位和内外斜位MG输入孪生DL网络，获得肿瘤ROI图像，并输入至ResNet50网络提取DL特征，通过全连接层进行特征融合，共获得2 048个DL特征，经Softmax分类器输出二分类结果，得到DL评分(Deep-score),构建DL模型。以Deep-score和独立临床预测因素构建联合模型，并绘制列线图；以校准曲线评估其校准度。应用受试者工作特征(ROC)曲线评估各模型预测乳腺癌表达HER-2状态的效能，以决策曲线分析(DCA)评估其临床获益。结果 雌激素受...