MRI无创定量测量腹腔脂肪体积预测2型糖尿病

目的 探讨MRI无创定量测量腹腔脂肪体积（VAT）在预测2型糖尿病中的作用。方法 收集2型糖尿病（T2DM）患者15例、糖耐量异常（IGT）患者17例、正常人群（糖耐量正常,NGT）16名。所有试验者均接受上腹部MRI IDEAL-IQ序列检查,利用后处理工作站在T1WI IDEAL-IQ序列的脂肪分量图上分别测量并计算L2、L3范围所对应的腹腔脂肪体积（VATV L2、VATV L3）,并计算两者总量（total VATV）;利用ROC曲线及Logistic回归方程评估各部位脂肪含量预测T2DM的可能性。结果 T2DM组VATV L2、VATV L3、total VATV均高于IGT组与NGT组（P均<0.05）;IGT与NGT组VATV L2、VATV L3、total VATV差异无统计学意义（P>0.05）。VATV L2>460.34 ml时,诊断T2DM的敏感度为73.33%,特异度为75.76%,准确率为75.00%;VATV L3>429.46 ml时诊断T2DM的敏感度为86.67%,特异度为72.73%,准确率为77.08%;total VATV>887.83 ml时诊断T2DM的敏感度为86.67%,特异度为72.73%,准确率为77.08%。二分类Logistic回归方程分析显示,可纳入的变量为VATV L3（P=0.01,OR=1.01）,判断T2DM的敏感度为80.00%,特异度为88.20%,总体准确率为84.40%。结论 MRI定量腹腔脂肪体积提供一种有效的无创性生物学指标预测T2DM的发生,VATV L3是较好的预测因子。     

胃肠道间质瘤的CT表现与病理分级的相关性研究

目的对不同分级胃肠道间质瘤（GIST）的计算机断层扫描（CT）征象进行对比分析,评价CT表现对GIST病理分级的作用。方法收集有完整CT及病理组织学资料的原发性GIST共58例,其中恶性41例,良性和交界性者17例,对照病理组织学与病理分级,分析其CT征象对GIST分级的作用。结果发生于小肠、直肠的GIST比来源于胃和食道的恶性可能性更大。50例GIST表现为向腔外及壁间生长,其中38例为恶性;肿瘤平均最大径为7.5 cm,最大径≥7.5 cm者共26例,其中恶性23例;呈分叶状生长的GIST 35例,其中恶性30例。所有良性或交界性的GIST边界清晰,19例恶性GIST边界不清或部分不清。所有的恶性GIST均呈不均匀强化,均见坏死,10例良性或交界性者不均匀强化,亦可见坏死。15例恶性GIST出现周围侵犯。5例肝转移,1例腹膜种植转移。肿瘤明显强化、肿瘤表面血管、瘤内粗大血管、肿瘤腔侧面黏膜强化环及肿瘤腔侧面出现溃疡这几个因素在两组之间差异均无统计学意义。结论 CT检查对GIST的术前诊断和病理分级的评估有重要的意义。     

胃肠间质瘤的CT表现及其对预后评估的价值

目的探讨胃肠间质瘤（GIST）CT征象对GIST患者预后评估的价值。方法收集有完整cT及病理组织学资料的38例原发GIST患者临床资料,统计不同cT征象与患者预后的关系。结果38例患者均获随访,平均随访时间42．6个月,3年生存率为86．8％。生存分析显示,GIST生长方式、最大径、形态、边界、坏死形式、溃疡形成、周围侵犯及肝转移等CT征象可明显影响患者术后3年生存率（均P〈0．05）。但GIST钙化与否与强化程度则与预后无关（均P〉0．05）。结论cT检查能充分显示GIST肿瘤内部情况和相邻组织关系,能判断肿瘤坏死、出血、肿瘤内细小钙化、局部浸润和远处转移,对GIsT患者预后的评估有重要的作用。     

胃肠道神经内分泌肿瘤的CT表现

目的总结胃肠道神经内分泌肿瘤的CT表现,提高GI-NEN的CT诊断水平。方法回顾性分析36例经手术病理证实的GI-NEN的CT资料,观察内容包括病灶部位、大小、生长方式、边界清晰否、浸润性病灶管腔厚度、有无溃疡、有无坏死/囊变、强化情况、浆膜层、周围组织(腹膜脂肪间隙、邻近脏器)的浸润情况、病灶区域淋巴结、腹膜种植、远处转移灶;总结其CT表现,并与病理检查结果对照。结果 36例GI-NEN的平均直径为45mm,15例发生于胃,4例发生于十二指肠,17例发生于直肠。22例呈浸润性生长,14例局部形成肿块突向管腔(/腔外);10例形成溃疡,14例出现囊变、坏死;29例呈明显强化,12例出现分层强化;21例出现浆膜层侵犯,13例侵犯周围结构,13例邻近淋巴结肿大,腹膜种植3例,远处转移8例。结论胃肠道神经内分泌肿瘤增强扫描明显强化、沿粘膜下层浸润生长、分层强化具有一定特征性,CT检查对胃肠道神经内分泌肿瘤诊断具有重要临床意义。     

Von Hippel-Lindau 综合征累及肾脏、胰腺及肾上腺的CT 表现

目的 总结Von Hippel-Lindau syndrome(VHL 综合征)累及肾脏、胰腺及肾上腺的CT表现,以提高对本病的认识.方法 收集临床符合VHL 综合征诊断标准且有腹部受累的病例9 例,回顾性分析其临床、病理资料及多层螺旋CT(MSCT)表现.9 例全部行MSCT 平扫及增强检查.结果 9 例均有双肾多发病变,分为3 种类型:单纯性囊肿、囊实性肿块和实性肿块,其中6例3 种类型病灶混合存在,3 例仅有双肾多发单纯性囊肿.3 例行肾肿块切除,术后病理为透明细胞癌.7 例胰腺可见多发囊肿,其中4 例囊壁见钙化,1 例合并胰岛细胞瘤.3 例肾上腺可见嗜铬细胞瘤,2 例为双侧.5 例具有家族遗传史.结论 VHL 综合征可累及腹部多个器官,表现复杂多样,熟悉掌握其MSCT 表现有利于疾病的早期、全面诊断.     

基于深度学习的癌症计算机辅助分类诊断研究进展

近年来,基于深度学习的医学影像分类研究迅猛发展,已成为癌症计算机辅助诊断(CAD)领域的研究热点。目前,基于公开数据库(如LIDC、INbreast、DDSM公共数据库)进行的研究中,对肺结节良恶性分类研究、乳腺病灶的良恶性鉴别诊断的研究报道较为全面。对基于深度学习的肺CT图像、乳腺X线摄影图像的癌症计算机辅助分类诊断研究进展予以综述。     

RECIST 1.1与Choi标准在舒尼替尼治疗胃肠胰神经内分泌肿瘤早期疗效评估的比较

目的比较实体瘤疗效评价标准(response evaluation criteria in solid tumors version 1.1,RECIST 1.1)和Choi标准评估舒尼替尼对晚期胃肠胰神经内分泌肿瘤(gastroenteropancreatic neuroendocrine neoplasms,GEP-NENs)的早期疗效。方法18例使用舒尼替尼治疗的晚期GEP-NENs患者。所有患者治疗前后均行CT检查。测量治疗前及治疗后2~3个月肿瘤大小及密度变化并根据两种评价标准分别评估肿瘤的早期应答。记录肿瘤进展时间(TTP)并用Kaplan Meier法比较各组间的TTP。结果 18例患者中,使用RECIST 1.1标准评价早期疗效时,4例(22%)为部分缓解(PR),9例(50%)为疾病稳定(SD),和5例(28%)出现疾病进展(PD),PR、SD和PD组的中位TTP分别为16.6、10.8和2.3个月。根据Choi标准,8例(44%)为PR,4例(22%)为SD,6例(33%)为PD,PR、SD和PD组的中位TTP分别为未达到10.8和2.3个月。根据RECIST 1.1标准,PR和PD组、SD和PD组的TTP有显著差异(分别为P=0.007和P0.001),但PR和SD组的TTP差异不具有统计学意义(P=0.131)。根据Choi标准,PR组的TTP较SD组和PD组长,且差异具有统计学意义(P=0.026和P0.001),SD组的TTP显著长于PD组(P=0.006)。结论评估舒尼替尼对GEP-NENs的早期疗效时,使用Choi标准能够较RECIST 1.1标准识别出更多的缓解病例,且Choi标准的分组TTP具有统计学差异,较RECIST 1.1标准得到更为客观的评效结果。     

胃肠胰神经内分泌肿瘤的影像学研究进展

【摘要】胃肠胰神经内分泌肿瘤(GEP-NENs)是起源于肽能神经元和神经内分泌细胞的罕见恶性肿瘤,临床表现多样。影像学检查是GEP-NENs重要的检测、随访手段,并可对疾病进行分期、分级。本文就GEP-NENs的影像学研究进展予以综述,重点介绍各种影像学检查方法的优缺点及其最新研究进展。     

两种不同激励脉冲角度对肝脏Gd-EOB-DTPA增强MRI肝细胞期病灶检出的比较

目的 比较高、低翻转角(FA)对Gd-EOB-DTPA增强MRI肝细胞期病灶对比度及检出率的影响。方法 对59例肝脏局灶性病变患者均行T1W和T2W平扫、Gd-EOB-DTPA动态增强扫描及肝细胞期扫描,其中肝细胞期分别采用低FA(10°)、高FA(35°)扫描。将病灶分为总病灶组、大病灶(直径≥10 mm)组和小病灶(3 mm≤直径<10 mm)组。比较两种FA时病灶检出评分、病灶检出率及病灶-肝脏CNR。结果 Gd-EOB-DTPA增强扫描肝细胞期高FA T1WI病灶检出评分高于低FA T1WI病灶检出评分,其中高、低FA时,总病灶组与小病灶组的检出病灶评分差异有统计学意义(P<0.05),而与大病灶组的差异无统计学意义(P>0.05)。高FA T1WI病灶检出率高于低FA T1WI病灶检出率,其中总病灶组与小病灶组的差异有统计学意义(P<0.05),而与大病灶组的差异无统计学意义。低、高FA的肝脏-病灶CNR分别为75.24±10.33、147.81±9.26,差异有统计学意义(P<0.001)。结论 Gd-EOB-DTPA增强肝细胞期扫描时,采用高FA可获得高质量的图像,有利于病灶的检出。