影像组学在乳腺病灶良恶性鉴别中的应用

为探究影像组学方法诊断乳腺病灶良恶性的能力,比较磁共振(MR:Magnetic Resonance)影像组学与传统MR诊断在良恶性乳腺疾病鉴别中的效能。回顾分析2019年1月-2022年1月在吉林大学第一医院放射科进行乳腺MR平扫及增强检查的患者,收集病理结果证实为良性或恶性的乳腺病灶共190例。MR影像组学方法通过建立逻辑回归模型实现诊断;传统MR诊断由一名副高级职称的影像科医生完成。结果显示测试集MR影像组学模型的灵敏度0.92,特异度0.83,曲线下面积(AUC:AreaUnder Curve)为0.92,以上数值均高于传统MR诊断的对应值,且差异具有统计学意义(P=0.00)。MR影像组学的方法可以辅助诊断乳腺病灶的良恶性,且诊断效能优于传统MR诊断模式。     

椎体良、恶性压缩性骨折的MRI诊断和鉴别诊断

为了提高对椎体良、恶性压缩性骨折的MRI诊断和鉴别诊断，笔者收集了20例椎体良性骨折和20例椎体恶性骨折，详细对比分析了椎体良、恶性压缩性骨折的MRI表现，并总结了椎体良、恶性压缩性骨折的MRI诊断和鉴别诊断.     

MRI弥散张量成像对前列腺疾病的诊断价值

目的:初步探讨弥散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)对前列腺癌(prostate carcinoma,Pea)和良性前列腺增生(benign pmstate hyperplasia,BPH)的诊断及鉴别诊断价值.方法:分别对22例PCa和31例BPH患者及20名健康志愿者进行前列腺DT...     

MRI对脑转移瘤和多发性恶性胶质瘤的鉴别诊断

本研究的目的是探讨常规MRI对多发性恶性胶质瘤和转移瘤鉴别诊断的作用.病例包括2004年7月～2006年12月间收入脑外科在术前来我科做MRI检查的8例多发性恶性胶质瘤和15例多发脑转移瘤患者.8例恶性胶质瘤中,星形细胞瘤Ⅲ级即间变型(恶性)胶质细胞瘤(anaplastic astrocytomas)1例,星形细胞瘤Ⅳ级即多形性胶质母细胞瘤(multiforme glioblastoma)7例.15例脑转移瘤,除8例有明确肺癌病史其脑内多发弥漫结节状转移病灶未能手术外,其余7个病例均做了开颅手术,得到了病理证实.这7例转移瘤中原发瘤2例为乳腺癌,3例为肝细胞癌,3例为卵巢癌.结果15例脑转移瘤中,1例位于脑干外,余14例病灶位于皮质内或皮层下.呈环状强化,有大的壁结节,或整个结节均匀强化.8例多发性恶性胶质瘤中,病灶都位于同一大脑半球且各个肿块之间相距较近.病灶边界不清,5例病灶位于皮髓质交界处3例肿瘤位于髓质深部及基底节区,瘤内有大片状或多数小斑片状坏死无强化区,有完整或不完整的强化环.脑转移瘤和恶性胶质瘤MRI的鉴别诊断要点有①转移瘤患者年龄比胶质瘤大,常有原发瘤病史;②转移瘤易多发且位置表浅,瘤脑界面一般比胶质瘤清晰;③转移瘤单发时,整个肿瘤均匀强化比胶质瘤多见,环状强化时转移瘤环壁相对规则;④胶质瘤多发时病灶相对集中.但这些征象缺乏特异性.     

MRI对脑转移瘤和多发性恶性胶质瘤的鉴别诊断

本研究的目的是探讨常规MRI对多发性恶性胶质瘤和转移瘤鉴别诊断的作用。病例包括2004年7月～2006年12月间收入脑外科在术前来我科做MRI检查的8例多发性恶性胶质瘤和15例多发脑转移瘤患者。8例恶性胶质瘤中,星形细胞瘤Ⅲ级即间变型(恶性)胶质细胞瘤(anaplastic astrocytomas)1例,星形细胞瘤Ⅳ级即多形性胶质母细胞瘤(multiforme glibolastoma)7例。15例脑转移瘤,除8例有明确肺癌病史其脑内多发弥漫结节状转移病灶未能手术外,其余7个病例均做了开颅手术,得到了病理证实。这7例转移瘤中原发瘤2例为乳腺癌,3例为肝细胞癌,3例为卵巢癌。结果：15例脑转移瘤中,1例位于脑干外,余14例病灶位于皮质内或皮层下。呈环状强化,有大的壁结节,或整个结节均匀强化。8例多发性恶性胶质瘤中,病灶都位于同一大脑半球且各个肿块之间相距较近。病灶边界不清,5例病灶位于皮髓质交界处3例肿瘤位于髓质深部及基底节区,瘤内有大片状或多数小斑片状坏死无强化区,有完整或不完整的强化环。脑转移瘤和恶性胶质瘤MRI的鉴别诊断要点有：①转移瘤患者年龄比胶质瘤大,常有原发瘤病史；②转移瘤易多发且位置表浅,瘤脑界面一般比胶质瘤清晰；③转移瘤单发时,整个肿瘤均匀强化比胶质瘤多见,环状强化时转移瘤环壁相对规则；④胶质瘤多发时病灶相对集中。但这些征象缺乏特异性     

影像组学的临床应用研究及挑战

近年来,大数据技术与医学影像学的有机结合产生了新的影像组学方法。它从医学影像中高通量地提取并筛选出最有价值的影像组学特征用于临床信息分析,从而帮助指导临床决策,减轻病人的痛苦。影像组学在肿瘤的鉴别诊断、基因表型预测、治疗方案的筛选以及预后分析等方面显示出极大的优势,为个体化精准治疗提供了重要支持。随着精准医疗的深入发展,影像组学在疾病诊疗上的应用受到越来越广泛的关注,已经成为国内外研究者的研究热点。目前,关于影像组学的研究已取得一定的成就,但要将影像组学的研究成果成熟应用到临床,还有许多需要完善的地方。对影像组学的基本概念、具体处理流程及其应用进行了综述,并对未来的发展方向及面临的挑战进行了展望。     

基于影像组学预测肺癌放射治疗疗效

目的:探讨基于影像组学特征和机器学习方法预测肺癌放射治疗近期疗效.方法:回顾性搜集安徽理工大学附属肿瘤医院经病理证实的135例肺癌患者的影像及病例资料,按RECIST标准将患者分为缓解组(85例)和未缓解组(50例).全部样本按照7:3比例随机划分训练集和验证集,在训练集中采用方差选择法和Lasso算法筛选特征,进行机器学习(逻辑回归、决策树、AdaBoost和支持向量机),构建预测模型并内部验证.结果:筛选出8个与疗效相关的影像组学特征,支持向量机分类器训练组的AUC、准确率、诊断敏感度和特异度分别为0.901、0.80、0.91和0.98,验证组的AUC、准确率、诊断敏感度和特异度分别为0.782、0.73、0.76和0.77.结论:基于治疗前CT影像组学特征可对肺癌的放疗近期疗效作出评估.     

MRI与CT对恶性胸膜间皮瘤的诊断价值比较

目的：探讨、比较MRI和CT在恶性胸膜间皮瘤临床诊断中的意义。方法：25例经病理组织学或细胞学证实的恶性胸膜间皮瘤患者，术前均进行了MRI和CT检查；比较分析其影像学表现特点及其临床意义。结果：MBI除了对肿瘤内钙化的显示率低于CT外，对恶性胸膜间皮瘤形态学的观察普遍优于或等于CT，尤其对叶间胸膜及横膈膜增厚的显示、肿块侵犯胸壁或膈肌以及肺门或纵隔淋巴结构的显示优于CT。恶性胸膜间皮瘤在T1WI上呈低信号或等信号，而在T2WI及增强T1WI上绝大部分呈高信号。结论：与CT比较，MRI对恶性胸膜间皮瘤的TNM分期以及治疗方案的制订更具指导意义。     

后颅窝肿瘤的MRI诊断与鉴别诊断(附180例分析)

目的:分析后颅窝肿瘤的MRI表现,总结后颅窝肿瘤的MRI特征,以提高后颅窝肿瘤的诊断和鉴别诊断.方法:收集后颅窝肿瘤180例,全部病例均经手术及病理证实.结果:本组180例肿瘤中,位于桥小脑角区88例(左侧53例、右侧35例),位于小脑半球49例(左侧22例、右侧27例),位于中线区43例,其中脑膜瘤42例、听神经瘤37例、胶质瘤30例、转移瘤22例、髓母细胞瘤7例、表皮样囊肿8例、蛛网膜囊肿7例、三叉神经瘤7例、血管网状细胞瘤6例、室管膜瘤5例、海绵状血管瘤4例、脉络丛乳头状瘤3例、脊索瘤2例.术前定位准确率为100%,定性准确率达97.2%.结论:MRI对后颅窝肿瘤的诊断和鉴别诊断具有较高的临床应用价值,可为后颅窝肿瘤提供详细的术前信息.     

基于活动轮廓模型和影像组学的乳腺癌LVI状态预测

针对乳腺癌患者术前LVI状态预测问题,提出了活动轮廓模型和影像组学相结合的计算机辅助分析方法.首先,提出一种基于后验概率和模糊速度函数的活动轮廓模型方法来完成乳腺癌DCE-MRI图像分割.通过在小波域下构建基于后验概率的活动轮廓模型的区域项,同时利用模糊速度函数构建活动轮廓模型的边界项,可以提高乳腺癌病灶分割的准确性.其次,提取形态、灰度、纹理等图像特征,利用集成分类器随机森林方法构造LVI状态的预测模型.实验结果表明,所构建的模型对乳腺癌患者LVI状态具有较好的预测能力.     

MRI对桥小脑角区肿瘤的诊断价值（附120例分析）

目的:分析桥小脑角区肿瘤的MRI表现,以提高桥小脑角区肿瘤术前诊断的准确率.方法:收集一组经手术及病理证实的桥小脑角区肿瘤120例,全部病例行MRI平扫加增强检查.结果:本组120例中,其中听神经瘤45例、脑膜瘤37例、三叉神经瘤6例、表皮样囊肿8例、蛛网膜囊肿7例、胶质瘤6例、血管网状细胞瘤6例、海绵状血管瘤5例.肿瘤位于左侧桥小脑角区占64例,位于右侧桥小脑角区占59例.术前定位准确率为100%,定性准确率达97.5%.结论:MRI在桥小脑角区肿瘤的诊断与鉴别诊断中具有较高价值,可作为桥小脑角区肿瘤的术前首选检查方法.     

CT影像组学模型对食管癌术后个体化辅助治疗的评估价值

目的:构建及验证基于影像组学预测食管鳞状细胞癌切除术后的无病生存期(DFS)模型,并进一步其评估术后辅助治疗的价值。方法:回顾性分析184例接受手术治疗的食管鳞状细胞癌患者。放射科医师手工勾画患者治疗前CT图像上的肿瘤感兴趣区后提取影像组学特征,采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)-Cox回归筛选关键特征并构建影像组学模型。同时,通过临床特征筛选及建立临床模型,结合以上模型后得到影像组学-临床模型。采用一致性指数(C指数)评价模型的预测效能。结果:影像组学模型由10个影像组学特征构成。病理淋巴结分期为DFS独立的临床风险因素。影像组学-临床模型表现出对肿瘤进展高低风险人群的良好区分度,训练集C指数为0.744,95%置信区间(CI)为0.689～0.799,验证集C指数为0.774,95%CI为0.676～0.872。高风险组中位DFS明显小于低风险组其中训练集(16个月vs 39个月,P<0.001);验证集(11个月vs 24个月,P<0.001)。同时,在训练集的低风险患者中,手术后辅助治疗患者与单纯手术患者的DFS比较无显著统计学差异(DFS分别为34.4个月,...     

基于UPLC-代谢组学技术研究泽泻结合有氧运动对高脂血症大鼠的改善作用

基于UPLC-代谢组学技术和预防性给样法研究泽泻提取物结合有氧运动对高脂血的改善作用。用高脂饲料喂饲大鼠4周,同时进行4周的泽泻提取物(AR)、有氧运动、AR结合有氧运动联合干预。第4周末处死大鼠,获得血清,采用UPLC方法测定大鼠血清,研究不同治疗组的治疗效果。测定血清TC,TG,HDL-C,LDL-C,SOD,GSH-Px,CAT和MDA的含量。代谢组学方法与生化指标的结果证明4周时间高脂血症模型成功制作,代谢组学结果显示不仅AR结合有氧运动组对高脂血症的有一定的治疗作用,而且二者联合的治疗效果优于单一AR组或有氧运动组。生化指标显示AR和有氧运动均可显著降低大鼠血清TC,TG和LDL-C含量;AR提取物结合有氧运动组大鼠血清SOD,GSH-Px,CAT显著升高,同时MDA的水平下降。AR提取物结合有氧运动可治疗高脂血症大鼠血脂异常。代谢组学可以作为判断药物或有氧运动改善疾病程度及效果的一个新方法。     

基于超声射频信号的特征融合方法对乳腺肿瘤良恶性诊断的价值

为实现对乳腺肿瘤良恶性的高效判别,本文尝试从原始超声射频(Radio Frequency, RF)信号构建融合模型。首先从RF信号提取16种超声特征参数组成特征图图谱。构建高性能卷积网络用于提取多特征图的深度学习特征,并与多特征图的传统组学特征拼接融合;然后进行特征筛选、训练支持向量机模型。实验结果发现,基于支持向量机的特征融合模型在乳腺肿瘤的良恶性诊断中性能优良,测试集的受试者操作特性曲线下的面积、准确率、灵敏度和特异度分别达到：0.992、91.3%、92.3%和90.0%。在本文数据集上,使用RF信号比超声灰阶图像能更高效地实现乳腺恶性肿瘤的识别。与单一使用深度学习特征相比,融合传统组学特征后,乳腺肿瘤良恶性鉴别性能显著提升。