中华放射学杂志
Chinese Journal of Radiology 중화방사학잡지
- 主管单位： 中国科学技术协会
- 主办单位： 中华医学会
- 影响因子： 1.75
- 审稿时间： 1-3个月
- 国际刊号： 1005-1201
- 国内刊号： 11-2149/R
- 论文标题 期刊级别 审稿状态
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血管内治疗急性基底动脉闭塞合并动脉瘤性蛛网膜下腔出血一例
·病例报告·患者女,59岁.因剧烈头痛2 d,意识不清3 h入院.患者2 d前因剧烈头痛于外院行头颅CT扫描示蛛网膜下腔出血(图1),行脑血管造影发现右侧颈内动脉交通段动脉瘤,颅内椎基底动脉系统未见异常.造影后患者出现烦躁,继而意识不清并逐渐加重,转我院进一步治疗.急诊体检:患者昏迷状态,双侧瞳孔等大等圆,光反射存在.双上肢屈曲,双下肢伸直,无自主活动.急诊头颅CT未见新发蛛网膜下腔出血(图2),考虑急性后循环缺血性脑卒中合并颅内动脉瘤破裂,行急诊介入治疗.术前美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分28分.
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肝脏韧带样型纤维瘤病影像表现一例
·病例报告·患者女,49岁.因上腹部不适入院.体检和实验室检查均无异常.CT表现:肝右前叶见一巨大的软组织肿块,大小为11.9 cm×8.8 cm,病灶平扫密度欠均匀,主体部分CT值59 HU,比肝实质略低,内部见小斑片状更低密度区,CT值为39 HU(图1).增强扫描病灶边缘尚清晰,动脉期病灶内部可见斑片状明显强化区域,CT值为144 HU;门静脉期及延迟期病灶内部对比剂呈渐进性填充,强化程度更高,邻近肝静脉及门静脉受压移位.诊断:肝右前叶巨大占位性病变,考虑肝腺瘤可能.
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不典型间变性少突胶质细胞瘤MRI征象分析一例
·病例报告·患者女,67岁,因头昏伴左侧肢体麻木半个月余于2016年6月30日收治入院.患者于2012年行结肠癌根治术.入院体检左侧上下肢肌力减退(Ⅳ级),口角抽动无歪斜;实验室检查未见明确异常.患者入院后给予营养神经抗癫痫治疗,病情稍好转,因诊断不明确于2016年7月5日出院.后因患者病情加重,于2016年8月12日再次入院,经全科讨论,考虑患者症状严重,后于2016年8月19日手术.
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模板辅助CT引导放射性粒子植入治疗胰腺癌的临床应用价值
目的 探讨放射性粒子植入胰腺癌治疗中,共面模板辅助CT引导的临床应用价值.方法 回顾性分析2015年1月至2016年12月上海交通大学医学院附属瑞金医院卢湾分院放射介入科, 22例行CT引导下放射性125I粒子植入治疗的中晚期胰腺癌患者的临床资料.其中10例为共面模板辅助粒子植入,12例为非模板辅助粒子植入.所有患者进行术前计划、术后剂量学验证.采用配对t检验比较手术前后90%靶体积的小吸收剂量(D90)、小周边剂量(MPD)及100%、150%、200%处方剂量覆盖的靶区体积占靶区总体积的百分比(分别为V100、V150、V200),并比较两组患者手术操作时间的差异.结果22例患者均成功完成治疗,未发生与手术相关的严重并发症.共面模板辅助粒子植入组平均植入粒子26粒,非共面模板辅助粒子植入组平均植入粒子23粒.共面模板辅助粒子植入组和非共面模板辅助粒子植入组V100术前计划分别为(94.45±1.32)%、(93.27±1.37)%,术后植入分别为(89.31±2.58)%、(85.25±4.35)%,术后植入均较术前计划减小,差异有统计学意义(t值分别为5.563、5.827,P<0.05);术前计划D90分别为(152.41±6.78)、(153.30±7.79)Gy,术后植入分别为(147.32±7.12)、(149.25±4.86)Gy,术后植入较术前计划减少(t值分别为2.097、1.929,P值均>0.05);V150术前计划分别为(58.61±14.11)%、(62.45±6.49)%,术后植入分别为(57.83±7.74)%、(63.97±7.75)%,模板组较术前减小、非模板组较术前增大(t值分别为0.149、-0.574,P值均>0.05);术前计划MPD分别为(82.12± 7.81)、(83.43±4.86)Gy,术后植入分别为(87.64±10.60)、(87.12±7.66)Gy;术前计划V200分别为(29.04± 10.64)%、(36.11±7.22)%,术后植入分别为(34.12±7.67)%、(39.42±7.18)%;术后MPD(t值分别为-1.356、-1.426)、V200(t值分别为-1.713、-1.241)均较术前增大,但各指标手术前后比较差异均无统计学意义(P>0.05).手术操作时间,共面模板辅助粒子植入组为(44.3±12.4)min,非模板辅助粒子植入组为(60.0±12.8)min,两组比较差异有统计学意义(P<0.05).结论 使用模板辅助粒子植入可以更精确地达到术前规划的优化,且缩短了手术操作时间,提高了患者的耐受度.
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双能CT虚拟平扫诊断骨质疏松的初步研究
目的 探讨双能量CT虚拟平扫对骨质疏松(OP)的诊断价值.方法 前瞻性采集2017年2月至2017年3月南通市第一人民医院50例腰部外伤患者的腰椎双能量CT图像,腰1~4中骨折、存在内金属固定物、经皮椎体成形术、肿瘤病变的椎体,及可能影响骨代谢疾病或服用影响骨代谢药物等的患者被排除在外.扫描范围自胸12椎体上缘至骶1椎体下缘,A X线管电压90 kV、B X线管使用锡板滤波器(Sn)150 kV,参考管电流分别为220、138 mAs.采用迭代强度为3的高级模拟迭代重组技术(ADMIRE)进行图像重组,卷积核Qr 40.测量钙的CT值(CM)、混合能量图像的CT值(rCT)、钙浓度(CaD)和脂肪含量百分比(Fat)等参数.采用双能X线吸收法(DXA)测量腰1~4各椎体的骨密度(BMD)和T值.以T值≤2.5个标准差作为诊断OP的金标准,使用Pearson相关分析和线性回归分析比较CT测量结果与椎体骨密度测量结果间的相关性.结果 以椎体为单位进行分析,共有骨质疏松椎体50个,无骨质疏松椎体116个.除Fat外,骨质疏松椎体的各CT测量参数均低于无骨质疏松者,其差异有统计学意义(P均<0.01).CM、rCT、CaD与BMD呈显著相关(r依次为0.75、0.65、0.71,P均<0.01),且为线性关系(F依次为209.91、120.24、167.69,P均<0.01);同时,CM、rCT、CaD与T值呈显著相关(r依次为0.74、0.65、0.70,P均<0.01),且为线性关系(F依次为195.04、120.29、156.37,P均<0.01).CM、rCT、CaD与OP诊断金标准的一致率较高(一致率依次为81.9%、62.2%、81.9%),其中CM、CaD的一致率高于rCT,其差异有统计学意义(P均<0.01);按CM≤239.5 HU或CaD≤10.9 mg/cm3的标准,其诊断骨质疏松的敏感度分别为86.0%、84.0%,特异度分别为80.2%、81.0%.将CM与CaD进行叠加,叠加后的结果并不能提高对OP的诊断效能(叠加前诊断效能优于叠加后,P<0.05).结论 双能量CT虚拟平扫可在诊断椎体骨折的同时评估椎体骨密度情况,从而实现对临床检查流程的优化.
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健康青年人腰背伸肌群运动前后功能MRI表现及意义
目的 探讨血氧水平依赖(BOLD)fMRI评估健康青年人腰背伸肌群运动前后功能改变的价值.方法 本研究为前瞻性,研究对象为30名健康青年志愿者(男15名、女15名).对志愿者运动前后分别行BOLD-fMRI扫描,运动方式采用简易罗马凳做上半身屈伸运动.扫描所得图像进行后处理后,分别测量运动前后L3、L4椎体上缘层面左右两侧腰背伸肌群(包括多裂肌、长肌和髂肋肌)的横截面积(CSA)和R2*值.运动前后各肌肉间CSA、R2*信号比较采用配对t检验(数据符合正态分布),每一肌群左右两侧CSA、R2*信号比较采用独立样本t检验;运动前后各肌肉CSA与R2*信相关性采用Pearson相关分析.结果 运动后L4上缘层面多裂肌、长肌和髂肋肌R2*值分别为(39.2±8.6)、(38.9±7.7)、(41.6±7.8)Hz,比运动前[(46.1±6.9)、(45.3±6.2)、(46.00±6.7)Hz]明显减低(t值分别为3.793、5.240、3.854,P值均<0.01);左右两侧各肌肉运动后R2*值差异无统计学意义(t值分别为0.218、0.613、-0.931,P值均>0.05).L3上缘层面长肌、髂肋肌运动后R2*值分别为(44.2±9.1)、(46.6±9.3) Hz,比运动前[(48.6±7.2)、(49.7±6.8)Hz]明显减低(t值分别为2.760、2.737,P值均<0.01),多裂肌运动后R2*值为(43.9±9.0)Hz,与运动前(46.8±6.6)Hz比较差异无统计学意义(t=1.925,P>0.05);并且L3上缘层面左右两侧髂肋肌运动前后R2*值差异有统计学意义(t=-2.476,P<0.05).运动后L3上缘层面右侧髂肋肌以及L4上缘层面右侧多裂肌CSA与R2*值存在显著负相关(r分别为-0.697、-0.616,P<0.05).结论 BOLD-fMRI可评估腰背伸肌群运动前后功能的改变.
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腰骶神经病变扩散张量成像的可行性评估
目的 探讨MR扩散张量成像(DTI)评估腰骶神经病变的可行性.方法 本研究为前瞻性,收集经神经科通过临床症状及神经电生理表现确诊的18例腰骶神经病患者(试验组)和20名健康志愿者(对照组).试验组按神经电生理检测结果分为试验亚组A(脱髓鞘组,6例),试验亚组B(轴索损伤伴脱髓鞘组,12例).对两组行腰4(L4)、腰5(L5),骶1(S1)、骶2(S2)和坐骨神经(SN),以下简称"L4-SN"行DTI检查.分别由2名经验丰富的诊断医师于双侧L4-SN神经近、中及远处"播点"作ROI.以每条神经3处ROI的DTI参数的平均值作为相应神经终DTI参数.试验组与对照组L4-SN同节段神经DTI参数符合正态分布,采用独立样本t检验进行对比分析.两试验亚组不符合正态分布,对照组、试验亚组A及试验亚组B的DTI参数行非参数独立样本Kruskal-Wallis H检验,两两比较采用Nemenyi检验.结果(1)试验组L4-SN的分数各向异性(FA)显著低于对照组(t值范围4.11~6.36,P<0.05);L4、S1-SN的ADC值显著高于对照组(t值范围-4.77~-1.17,P<0.05);L4-SN的本征向量(λ⊥)值显著高于对照组(t值范围-5.30~-2.57,P<0.05).(2)对照组、试验亚组A及试验亚组B的L4-SN FA值(H值范围18.5~30.6,P<0.05)、λ⊥值(H值范围6.8~29.2,P<0.05)及L4、S1-SN ADC值(H值范围6.8~19.6,P<0.05)差异有统计学意义,对照组与试验亚组B L4-SN的FA值(H值范围18.4~30.1, P<0.05)、λ⊥值(H值范围6.2~29.0,P<0.05)及L4、S1-SN ADC值(H值范围6.4~19.54,P<0.05)差异有统计学意义.(3)试验组与对照组ROC分析示L4-SN的FA值AUC分别为0.834、0.745、0.860、0.772、0.811,诊断神经病变的敏感度分别为66.7%、72.2%、77.8%、83.3%、66.7%,特异度分别为91.7%、69.4%、80.6%、61.1%、88.9%;L4-SN λ⊥值AUC分别为0.796、0.656、0.791、0.701、0.843,诊断神经病变的敏感度分别为55.6%、50.0%、66.7%、97.2%、88.9%,特异度分别为91.7%、77.9%、86.1%、36.1%、66.7%.结论 DTI具有评估腰骶神经病变的可行性,且能够鉴别正常神经与轴索损伤伴脱髓鞘神经.
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MRI纹理分析对局部进展期直肠癌新辅助放化疗疗效的预测价值
目的 探讨MRI纹理分析对局部进展期直肠癌新辅助放化疗疗效的预测价值.方法回顾性分析2010年10月至2013年12月中国医学科学院肿瘤医院活检组织病理结果证实为直肠腺癌,行新辅助放化疗后行局部直肠癌全直肠系膜切除术的59例患者.新辅助放化疗前和治疗中第3周行盆腔MRI检查,测量纹理参数值(平均值、标准差、偏度、峰度、均匀性、能量和熵值).术后按照病理T分期较治疗前是否降期,分为降期组和未降期组.采用Wilcoxon符号秩和检验比较新辅助放化疗前和治疗中纹理参数的差异.采用非参数Mann-Whitney U检验比较降期组和未降期组间纹理参数的差异,以两组间差异有统计学意义的参数为自变量,进行多参数逻辑回归分析.对多参数逻辑回归分析得出的新自变量和单一参数自变量进行ROC分析,评价参数的诊断效能.结果28例患者治疗后出现T分期降期.治疗前和治疗中的纹理参数中,标准差、峰度和均匀性的差异有统计学意义(P均<0.05),平均值、偏度、能量和熵值差异无统计学意义(P均>0.05).降期组和未降期组间,治疗前的标准差、均匀性、能量、熵值以及治疗中的平均值、熵值差异有统计学意义(P均<0.05).治疗前标准差、均匀性、能量、熵值预测T分期降期的ROC下面积分别为0.69、0.76、0.68和0.67,治疗中平均值、熵值预测的ROC下面积分别为0.65和0.68.对治疗前标准差、均匀性、能量、熵值4个自变量进行多参数逻辑回归分析,得到的逻辑变量1预测T分期降期的ROC下面积为0.78;对治疗中平均值、熵值2个自变量进行多参数逻辑回归分析,得到的逻辑变量2预测T分期降期的ROC下面积为0.69.结论直肠癌新辅助放化疗前、治疗中的MRI纹理分析,具有预测疗效的价值.
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基于Dixon技术的胰腺脂肪分数测量方法及其与临床指标的相关性
目的 探讨基于Dixon技术胰腺脂肪分数(PFF)的测量方法及其与临床指标的相关性.方法 回顾性分析2015年7月至2016年6月苏州大学附属第一医院彩色超声多普勒示胰腺回声分布均匀,MRI示胰腺信号均匀的95例受检者.记录年龄,测量血压、身高、体质量,计算体质量指数(BMI).抽取静脉血,测定空腹血糖(FPC)、总胆固醇(TC)、甘油三酯(TG)、低密度胆固醇(LDL-c)和高密度胆固醇(HDL-c).行腹部横轴面Dixon水脂分离T1WI、压脂T2WI、DWI和冠状面T2WI序列扫描,测量PFF和第4、5腰椎间隙平面以上8 cm处腹腔横断面的皮下脂肪面积(SA)、腹腔内脏脂肪面积(VA)、腹部总脂肪面积(TA),计算腹部皮下脂肪面积比例(SFP)以及腹部内脏脂肪面积比例(VFP).95例受试者的PFF为2.1%~35.0%,中位数为8.9%.根据PFF结果将受检者分为胰腺低脂肪组(PFF≤8.9%,n=51)与胰腺高脂肪组(PFF>8.9%,n=44).采用独立样本t检验比较低、高脂肪组间临床指标的差异,采用Pearson线性相关分析评价临床指标和PFF的相关性.结果95例受试者均获得满意的同相位、反相位、水像和脂像图像,所有胰腺的MRI图像信号均匀,解剖结构清晰,无明显运动伪影.胰腺高脂肪组的BMI、收缩压、TG、LDL-c、FPC、VA、TA、VFP均高于低脂肪组,SFP低于低脂肪组,差异均有统计学意义(P均<0.05);年龄、舒张压、HDL-c、TC、SA的差异无统计学意义(P均>0.05).年龄、BMI、收缩压、舒张压、TG、LDL-c、FPC、SA、VA、TA、VFP水平与PFF呈低到中度正相关(r值为0.219~0.515,P均<0.05),SFP水平与PFF呈中度负相关(r=-0.434,P<0.01).结论 采用Dixon技术对PFF进行测量方法可行,PFF与年龄、BMI、血压、腹部脂肪面积以及血脂代谢指标具有一定的相关性.
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影像组学的研究进展与挑战
·综述·医学影像检查由于非侵入、可重复、兼顾整体和局部的优势,已成为常规检查项目[1],X线、CT、PET、MRI、超声等已广泛应用于各类组织的检查和诊断[2].由于实体肿瘤存在较强的时间和空间异质性,不同的病症可能具有相似的影像学表现.在临床工作中,影像科医师主要依据个人经验对影像征象进行诊断,不可避免地会出现漏诊和误诊的情况.在当前诊疗过程中,医学影像中存在的一些肉眼无法分辨的图像特征没有得到完全利用,如何更有效地利用医学影像数据,从肿瘤表型中抽取更多有价值的信息,使临床诊断更科学、客观和准确,是亟待解决的技术问题.
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纹理分析在肿瘤影像学中的研究进展
·综述·随着医学图像设备的发展,医学图像处理技术对医学科研及临床实践的影响和作用日益增大,对人体内部病变部位的观察更直接、更清晰,对疾病的诊断更准确.图像纹理分析是近年来新出现的一种图像后处理技术,可对医学图像中像素的分布情况进行数学分析,获取一系列量化病灶异质性的相关参数,有助于判断疾病(特别是肿瘤)的特征、评估预后、预测和监测肿瘤治疗反应等,是肿瘤影像学研究的一种有用的附加工具.如何根据不同种类和特点的医学图像寻找其优纹理特征与纹理参数,是当前研究的重点与难点[1].笔者对纹理分析在人体肿瘤影像学中的应用及进展进行综述.
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乳腺癌影像基因组学研究现状与进展
·综述·乳腺癌是女性发病率高的肿瘤[1-2].我国新诊断乳腺癌病例及死亡病例分别占全球新增与死亡病例的12.2%和9.6%,乳腺癌是目前中国女性癌症相关死亡的第六大主要原因[3].乳腺癌是一种具有多种亚型的肿瘤,不同亚型患者的临床表现、进展速度、治疗响应以及预后不同.随着基因检测技术的发展,乳腺癌在基因水平被分为Luminal A、Luminal B、人类表皮生长因子2(human epidermalgrowth factor receptor-2,HER2)-enriched以及Basal-like型.准确判断乳腺癌亚型有助于为患者选择佳治疗方案.尽管基因检测能够准确区分乳腺癌亚型,但是受到成本和技术的限制,目前普遍使用的替代方法是病理的免疫组织化学分析,免疫组织化学结果因受限于肿瘤异质性及体积,病理组织学无法全面、客观及定量分析肿瘤.相比之下,影像检查能够无创且从整体上反映肿瘤特征,一方面在基因水平上对每个亚型内的差异进行进一步分析;另一方面能够多次动态评价治疗效果.影像基因组学(radiogenomics)作为影像与基因相结合的产物,成为肿瘤诊断、治疗、评估治疗反应及预后的潜在生物标记物(biomarkers),为个性化治疗及精准医疗创造了新途径[4-9].目前,乳腺癌的影像基因组学是研究的热点,笔者对相关研究进展进行综述.
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肺癌影像组学研究进展
肺癌是肺部常见的恶性肿瘤,全球每年约180万人患病[1].根据2015年中国癌症新统计数据,肺癌的患病率和病死率均居首位[2].影像组学(radiomics)是指应用大量影像特征对肿瘤异质性进行全面量化,非侵入性、三维地提供肿瘤的所有信息.笔者将从CT、PET两方面对目前肺癌影像组学研究进行综述,讨论影像组学在肺癌研究中取得的进展和遇到的挑战,以期能提高肺癌诊断及对患者精确分层,为精准医疗提供循证支持.
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经颈内静脉途径植入静脉港导管断裂相关因素分析
·短篇论著·植入式静脉输液港技术为乳腺癌术后长期化疗的患者提供了安全可靠的预留静脉通路,因其安全、简便、经济并对日常生活影响较小等优势,逐渐受到许多患者及临床医师的认可.但静脉港体内导管断裂并发症的发生在一定程度上影响了此项技术的推广使用,一旦体内导管发生断裂,断离导管可顺血流进入腔静脉、右心房、右心室及肺动脉,可导致肺动脉栓塞、血栓形成、血管撕裂、心律失常等严重并发症,甚至危及患者生命[1].静脉港导管断裂受多种因素影响,但目前国内外尚缺少大宗病例相关报道,我们通过对3 102例经颈内静脉静脉港植入患者的随访观察,探讨静脉港体内导管断裂的相关因素,为临床静脉港的安全使用提供依据和预防措施.
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积极开展影像组学研究,推进影像组学的发展和临床转化
·述评·影像学检查在现代疾病的诊疗临床决策中具有非常重要的价值.X线、CT、MRI、超声和核医学等检查方法,是临床实践不可或缺的手段,已成为临床诊疗常规的一部分,被广泛用于病灶检出、定性、疗效评估和预后判断等,可以为诊疗决策提供重要证据,如基于TNM分期系统的肿瘤临床分期是肿瘤临床治疗方案制定的重要依据.
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基于深度学习的人工智能对医学影像学的挑战和机遇
·专家论坛·人工智能(artificial intelligence,AI)将成为信息技术领域重要的技术革命,各行各业都会受益于它的飞速发展,也会因此在理念、工作习惯、工作内涵上发生相应的变化,甚至受到挑战.医学影像将是基于深度学习的人工智能在医疗行业先实现突破和爆发的领域.如何正确对待、积极参与并接纳这一新事物值得我们每位影像工作者思考.
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CT影像组学在非小细胞肺癌临床分期中的价值
目的 探讨基于术前CT图像的影像组学预测模型在鉴别非小细胞肺癌(NSCLC)临床分期中的价值.方法 回顾性分析2007年10月至2014年12月广东省人民医院,经手术病理证实、具有完整的术前胸部CT检查资料且术前常规检查等临床资料齐全的657例NSCLC患者,将2007年10月到2012年4月的331例作为训练组,2012年5月到2014年12月的326例作为验证组.所有患者均行胸部CT平扫与增强扫描.按照术中及术后病理结果,对患者进行术后病理分期(PTNM),分为早期(Ⅰ、Ⅱ期)和晚期(Ⅲ、Ⅳ期).采用基于Matlab 2014a软件的特征提取算法提取影像组学特征并进行特征筛选以建立影像组学标签.通过纳入影像组学标签及患者的临床资料建立多变量logistic回归模型,并进行模型简化及验证.采用ROC评价模型鉴别早期和晚期NSCLC的预测效能.结果 建立的影像组学标签对于鉴别NSCLC术后病理分期具有较好的预测效能,训练组和验证组影像组学标签值鉴别临床分期的ROC下面积(AUC)分别为0.715(95%可信区间为0.709~0.721)和0.724(95%可信区间为0.717~0.731).影像组学标签、肿瘤大径、癌胚抗原水平和非小细胞肺癌抗原CYFRA21-1水平均为独立显著的危险因素.预测模型在训练组中鉴别预测效能的AUC为0.787(95%可信区间为0.781~0.793),敏感度为73.4%,特异度为72.2%,阳性预测值为0.707,阴性预测值为0.868;在验证样本中的AUC为0.777(95%可信区间为0.771~0.783),敏感度为91.3%,特异度为67.3%,阳性预测值为0.607,阴性预测值为0.946.结论 通过联合基于术前胸部CT建立的影像组学标签及临床和实验室指标(术前癌胚抗原、CYFRA21-1水平及肿瘤大径)建立的影像组学预测模型,对术前鉴别早期和晚期NSCLC具有价值.
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基于表观扩散系数图像的影像组学模型对MRI乳腺影像报告与数据系统4类病变良恶性的鉴别诊断价值
目的 探讨基于ADC图像的影像组学模型对乳腺MRI乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)4类病变良恶性的鉴别诊断价值.方法 回顾性分析中国医科大学附属第一医院2014年12月至2015年12月,经乳腺动态对比增强MRI(DCE-MRI)检查诊断为BI-RADS 4类病变,且终诊断经病理证实的88例女性患者.良性病变36例,恶性病变52例.患者均行乳腺MRI平扫、DWI及DCE-MRI扫描.参照DCE-MRI图像对病变进行亚型分级,分为4A、4B或4C类,以病理结果为金标准,计算亚型分级的阳性预测值,并采用ROC评价亚型分级的诊断效能.将ADC图像导入Analysis-Kinetics分析软件,进行影像特征提取.对影像特征进行预处理,训练组63例,验证组25例.采用Kruskal-Wallis检验和Spearman相关性分析进行特征降维,利用R语言软件包中的"glm"函数建立线性回归(LLR)模型,以交叉验证(10折,重复10次)方法对LLR模型进行检验,并绘制ROC检验模型的敏感度和特异度.结果 BI-RADS 4A、4B、4C亚型阳性预测值分别为16.7%(2/12)、59.6% (28/47)、75.9%(22/29);ROC下面积为0.650,诊断敏感度、特异度分别为76.9%和45.9%.影像特征提取得到396个影像组学特征,经降维得到与良恶性鉴别相关的参数5个(区大小变异度、熵差、区百分比、强度值变异度和逆差矩).建模后验证LLR模型诊断准确度为80.0%(20/25),ROC下面积为0.790,佳截断点为0.45,诊断敏感度和特异度分别为81.3%和77.8%.结论 基于ADC图像的影像组学模型可对鉴别乳腺BI-RADS 4类病变良恶性具有价值,诊断效能高于临床亚型分类方法.
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基于影像组学的脑胶质瘤分级方法
目的 探讨依照影像组学的理论和方法对脑胶质瘤进行分级的可行性.方法2012至2016年回顾性纳入161例经病理证实的脑胶质瘤患者,其中低级别胶质瘤52例,高级别胶质瘤109例.对所有患者的MRI图像进行高通量的数据采集,提取形状、密度、纹理、小波等346个量化特征,利用互信息和logistic回归模型,进行特征降维和预测模型选择,后在数据集上使用十折交叉验证对模型的预测能力进行验证.结果 本研究预测模型终获得19个特征.模型的敏感度为96.3% (105/109),特异度为78.8%(41/52),曲线下面积(AUC)为0.9527,模型准确率为90.7%(146/161).结论 本研究提出的影像组学方法具有无创、计算速度快、正确率高等优点,可以为脑胶质瘤的临床分级提供辅助手段.
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基于CT图像及临床资料的随机森林模型对结直肠癌术前T分期的诊断价值
目的 探讨基于CT图像及临床资料的随机森林(RF)模型对结直肠癌患者术前T分期的诊断价值.方法 回顾性分析2016年1月至7月吉林大学第一医院,经手术病理证实为结直肠癌,获得病理T分期,且术前接受过CT结肠成像(CTC)或注水法结肠CT检查的450例患者(≤T2、T3、T4期各150例),按照2:1的比例采用计算机随机软件将患者分为训练组300例,验证组150例(≤T2、T3、T4期各50例).病变均为单发.患者均行腹部CT平扫及增强扫描.收集患者的临床、影像及病理资料(性别、年龄、癌胚抗原、糖类抗原19-9、肠壁形变、肿瘤大径、病变处肠壁厚度、肿瘤位置、强化率、强化均匀性、病理T分期).采用Spearman相关分析评价上述临床和影像因素与病理T分期的相关性.对训练组患者采用RF算法建立结直肠癌术前分期模型,分别采用RF预测模型和传统影像方法对验证组患者进行T分期诊断,以术后病理分期作为金标准,分别计算两种方法的准确度.采用一致性检验评价RF模型与病理结果的一致性.结果 T分期与CEA、CA19-9、肠壁形变、肿瘤大径和病变处肠壁厚度均呈正相关(r值分别为0.449、0.291、0.624、0.573和0.386,P均<0.05),与年龄、肿瘤位置、强化率和强化均匀性呈低度负相关(r值分别为-0.115、-0.245、-0.120和-0.339,P均<0.05).RF模型预测≤T2、T3和T4期结直肠癌和病理分期具有中、高度一致性(Kappa值分别为0.769、0.615和0.800).RF模型和传统影像方法诊断T分期的准确度分别为80.7%(121/150)和54.0%(81/150).结论 应用基于多层CT图像及临床资料的RF模型可以提高结直肠癌术前T分期的诊断效能.
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影像组学对磨玻璃结节型肺腺癌病理亚型的预测效能
目的 建立并验证影像组学鉴别表现为磨玻璃结节(GGN)的浸润性肺腺癌与"非"浸润性肺腺癌的能力,并与形态学特征和定量影像进行对照.方法2011年11月至2014年12月纳入160例病理证实的肺腺癌为原始训练数据集,搜集2014年11月至2015年12月76例孤立GGN作为独立验证集.采用LASSO回归分析方法进行特征选择和影像组学标签建立.利用选择特征的线性融合计算每例患者的组学标签得分.多参数回归分析用于模型的建立.ROC曲线及曲线下面积(AUC)用于评价单个特征及模型的预测效能,并使用Delong检验比较各模型之间效能是否具有显著差异.留一法交叉验证评估模型的泛化能力.校正曲线用于评价列线图的校正效果,并使用Hosmer-Lemeshow检验分析风险率预测值和观测概率之间是否存在显著性差异.结果 共提取了485个三维特征,通过降维发现2个特征是重要的鉴别诊断因子并建立了影像组学标签.个体化预测模型由年龄、影像组学标签、毛刺征和胸膜凹陷征组成,与其他模型和平均CT值相比,具有佳的诊断效能(AUC=0.934),高于临床模型(AUC=0.743,P<0.001).基于影像组学的列线图在训练集和验证集中均具有较好的校正效能,而且在验证集中的鉴别诊断效能更高(AUC=0.956).结论 由年龄、影像组学标签、毛刺征和胸膜凹陷征组成的个体化预测模型,并通过列线图表示,能有效鉴别浸润性腺癌和"非"浸润性腺癌,与形态学模型和定量影像相比,具有好的预测效能.
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深度学习技术对胸部X线平片亚实性结节的检测效能初探
目的 评估深度学习技术对胸部X线平片(简称胸片)肺亚实性结节的检出效能.方法 由推想科技有限公司搭建平台并训练胸片深度学习模型,模型由1965个有结节标记的胸片组成,包括85个亚实性结节,1880个实性结节.训练集中亚实性结节为同时行胸部CT检查和胸片的肺内亚实性结节,共85个结节.以CT扫描冠状面重建图像为金标准,对胸片进行标记,输入标记后采用交替训练方法进行深度学习训练.之后纳入56个肺内亚实性结节胸片作为测试数据,其CT冠状面图像为金标准,先后评估深度学习模型和高年资训练有素的住院医师在胸片中对肺亚实性结节的检出率、假阳性率、假阴性率和所有结节的分析时间,并比较两者之间的差异.结果 测试集共56个肺亚实性结节.深度学习模型共检出72个结节,其中真阳性结节39个,假阳性结节33个,耗时17 s.高年资训练有素的住院医师共检出39个结节,其中真阳性结节31个,假阳性结节8个,耗时50 min 24 s.结论 深度学习人工智能模型能有效检出肺部的亚实性结节,从而辅助影像科医生的诊断工作,但对于假阳性结节需要进一步优化.
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基于MRI影像组学模型预测局部进展期直肠癌新辅助放化疗后淋巴结状态的研究
目的 基于MRI的影像组学模型预测局部进展期直肠癌新辅助放化疗后淋巴结状态的价值.方法 回顾性分析2010年7月至2015年6月北京大学肿瘤医院经肠镜活检证实为原发直肠腺癌,新辅助放化疗前MRI提示为局部进展性直肠癌的患者407例,300例作为训练组,107作为独立验证组.分别于新辅助放化疗前、后行2次MRI检查.以手术后病理结果作为真值进行模型的训练和验证.采用影像组学方法,分别提取新辅助治疗前后的肿瘤与大淋巴结的特征,构建了4个模型,用于预测新辅助治疗后直肠癌淋巴结有无转移,分别为模型1(术前肿瘤特征+术前手动测量指标)、模型2(术前大淋巴结特征+术前手动测量指标)、模型3(术前大淋巴结特征+术前肿瘤特征+术前手动测量指标)、模型4(术前和基线大淋巴结特征+术前和基线肿瘤特征+术前和基线手动测量指标).筛选预测效能佳的淋巴结再评价模型.利用决策分析曲线评价不同风险阈值下的净获益情况.结果 训练组中4个淋巴结转移预测模型预测淋巴结转移的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.637、0.709、0.753、0.835,模型4的诊断效果优.利用模型4在独立验证组中的AUC、敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为0.795、0.813、0.693、0.531和0.897,95%可信区间分别为0.694~0.896、0.647~0.911、0.582~0.786、0.361~0.621和0.792~0.952.模型4在独立验证组中的决策曲线示,当风险阈值为17%~80%时,采用影像组学方法预测病理学淋巴结转移(N+)的方法优于将所有患者都看作N+,也优于将所有患者看作淋巴结无转移(N-).模型4评价局部进展期直肠癌淋巴结状态有明确临床获益.结论 与单独使用术前肿瘤、术前大淋巴结或术前肿瘤+大淋巴结等模型相比,包含新辅助治疗前后肿瘤、淋巴结特征的组学模型能更好地预测新辅助放化疗后淋巴结状态.
| 年 | 期数 |
| 2019 | 01 02 03 |
| 2018 | 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 |
| 2017 | 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 |
| 2016 | 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 |
| 2015 | 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 |
| 2014 | 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 |
| 2013 | 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 z1 |
| 2012 | 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 |
| 2011 | 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 |
| 2010 | 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 |
| 2009 | 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 |
| 2008 | 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 |
| 2007 | 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 |
| 2006 | 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 |
| 2005 | 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 |
| 2004 | 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 |
| 2003 | 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 |
| 2002 | 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 |
| 2001 | 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 |
| 2000 | 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 |
| 1999 | 01 02 03 04 05 06 07 09 10 11 12 |
| 1998 | 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 |
| 1995 | 09 |
| 1993 | 04 |
