简介：摘要目的研制基于深度卷积神经网络的放大蓝激光成像(ME-BLI)和放大窄带成像(ME-NBI)模式下早期胃癌识别系统，比较2种模式下模型的性能差异，并探讨模型训练方式对准确度的影响。方法回顾性收集ME-BLI和ME-NBI下的胃良性病灶和早期胃癌的内镜图像，共收集5个数据集和3个测试集：数据集1包括2 024张非癌和452张早期胃癌ME-BLI图片，数据集2包括2 024张非癌和452张早期胃癌ME-NBI图片，数据集3是数据集1和2的合集(共4 048张非癌、904张早期胃癌ME-BLI和ME-NBI图片)，数据集4在数据集2的基础上增加62张非癌和2 305张早期胃癌ME-NBI图片(共2 086张非癌和2 757张早期胃癌ME-NBI图片)，数据集5在数据集3的基础上增加62张非癌和2 305张早期胃癌ME-NBI图片(共4 110张非癌、3 209张早期胃癌ME-BLI和ME-NBI图片)；测试集A包括422张非癌和197张早期胃癌ME-BLI图片，测试集B包括422张非癌和197张早期胃癌ME-NBI图片，测试集C是测试集A和测试集B的合集(共844张非癌、394张早期胃癌ME-BLI和ME-NBI图片)。根据5个数据集分别构建5个模型，分别评估其在3个测试集中的表现。通过以病灶为单位的视频测试，比较ME-NBI和ME-BLI模式下早期胃癌识别模型在临床环境下的性能差异，并与4名资深内镜医师进行比较。主要终点指标为早期胃癌的诊断准确度、灵敏度和特异度。采用卡方检验进行统计学分析。结果模型1在测试集A的表现最佳，准确度、灵敏度、特异度分别为76.90%(476/619)、63.96%(126/197)、82.94%(350/422)；模型2在测试集B的表现最佳，准确度、灵敏度和特异度分别为86.75%(537/619)、92.89%(183/197)、83.89%(354/422)；模型3在测试集B中的表现最佳，准确度、灵敏度和特异度分别为86.91%(538/619)、84.26%(166/197)、88.15%(372/422)；模型4在测试集B的表现最佳，准确度、灵敏度和特异度分别为85.46%(529/619)、95.43%(188/197)、80.81%(341/422)；模型5在测试集B的表现最佳，准确度、灵敏度和特异度分别为83.52%(517/619)、96.95%(191/197)、77.25%(326/422)。根据图片识别早期胃癌，模型2~5的准确度均高于模型1，差异均有统计学意义(χ2＝147.90、149.67、134.20、115.30，P均<0.01)；模型2和3的灵敏度和特异度均高于模型1，模型2的特异度低于模型3，差异均有统计学意义(χ2＝131.65、64.15、207.60、262.03、96.73，P均<0.01)；模型4和5的灵敏度均高于模型1~3，模型4和5的特异度均低于模型1~3，差异均有统计学意义(χ2＝151.16、165.49、71.35、112.47、132.62、153.14，176.93、74.62、14.09、15.47、6.02、5.80，P均<0.05)。以病灶为单位的视频测试结果显示，医师1~4的平均准确度为68.16%；模型1~5的准确度分别为69.47%(66/95)、69.47%(66/95)、70.53%(67/95)、76.84%(73/95)和80.00%(76/95)。模型1~5之间、模型1~5与医师1~4之间的准确度比较差异均无统计学意义(P均>0.05)。结论基于深度学习的ME-BLI早期胃癌识别模型具有较好的准确度，但诊断效果略差于ME-NBI模型；ME-NBI联合ME-BLI早期胃癌识别模型的诊断效果优于单独模式下的模型；增加ME-NBI图片数量，尤其是早期胃癌图片，可以提高ME-NBI模型的灵敏度，但特异度有所下降。

简介：摘要目的探讨小鼠生理性老化过程中心肌内外膜力学参数的改变。方法选择月龄从3周到24月的C57BL/6的小鼠50只，常规超声和分层斑点追踪技术(LS-STE)评估不同月龄(每组10只)小鼠的心肌力学改变；应用HE和Masson三色法评估小鼠生理性老化过程中的心肌病理学改变。结果不同月龄小鼠常规超声所测参数表现为明显的增龄性改变(均P<0.05)；LS-STE所测指标提示在生理性老化过程中，小鼠左室径向应变及内膜下、外膜下纵向应变、环向应变值逐渐减低(均P<0.05)；与3周组相比，14月龄组小鼠的内膜下纵向应变值显著减低[(－23.49±2.32)比(－17.19±2.28)，P<0.05]；与3周组相比，24月龄组小鼠的径向应变值[(32.90±5.01)比(21.80±5.54)]、内膜下纵向应变值[(－23.49±2.32)比(－15.44±2.27)]、外膜下纵向应变值[(－13.23±3.19)比(－7.59±2.21)]、内膜下环向应变值[(－25.93±4.09)比(－20.31±4.08)]和外膜下环向应变值[(－9.30±1.92)比(－6.01±1.04)]减低(均P<0.05)。HE及Masson三色法提示老化过程中小鼠心肌组织光镜下表现为心肌横截面积增大，纤维组织增生。结论LS-STE可以精确地评估小鼠模型老化过程中的心功能变化及心肌病理学改变，为评估抗心肌老化提供了新的工具。

简介：摘要目的基于功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging，fMRI）数据构建深度学习分类模型，以辅助诊断双相障碍患者，并分析双相障碍关键影像学特征，提高双相障碍识别率。方法收集符合 DSM-Ⅳ诊断标准的双相障碍患者146例（患者组）以及健康对照者234名（对照组），进行fMRI扫描。采用局部一致性（regional homogeneity，ReHo）和低频振幅2种方法分析fMRI数据。基于ReHo和低频振幅指标分别采用深度神经网络（deep neural networks，DNN）和双通道卷积神经网络（dual-channel convolution neural networks，DCNN）构建分类模型，并通过比较分类准确率、受试者工作特征曲线曲线下面积获得最佳分类模型；采用准确率较高的影像指标对基于自动解剖标记图谱（anatomical automatic labeling，AAL）的90个大脑区域使用支持向量机（support vector machine，SVM）算法构建基于单个脑区的分类模型，并通过比较准确率指标，识别双相障碍的关键影像学特征。结果基于ReHo和低频振幅指标构建的DCNN分类模型的准确率分别为75.3%和72.6%，优于同指标下准确率分别为67.1%和65.1%的DNN分类模型，且使用ReHo指标构建的分类模型准确率相对优于低频振幅指标；同时基于SVM分类模型使用ReHo指标显示枕叶（枕中回、枕上回、舌回）、海马、丘脑等为识别双相障碍的关键脑区，且准确率均高于65.0%。结论基于ReHo指标的DCNN分类模型可用于双相障碍的辅助诊断；同时枕叶、海马、丘脑可能是辅助识别双相障碍的关键影像学特征脑区。

简介：摘要目的基于扩散峰度成像（diffusion kurtosis imaging, DKI）直方图的影像组学特征构建低级别胶质瘤（low-grade glioma, LGG）患者预后的列线图模型。材料与方法回顾性分析2018年1月至2020年6月在南京市第一医院就诊的88例LGG患者的DKI资料。经DKE软件处理获得直方图参数特征，并经最低绝对收缩和选择算子筛选最佳影像特征后计算DKI评分。采用单因素Cox回归及多因素Cox回归分析筛选与LGG预后密切相关独立危险因素，并依此建立预测LGG预后的列线图。应用Delong检验比较临床变量模型和列线图模型差异，采用决策曲线分析（decision curve analysis, DCA）和校准曲线评估模型效能。结果年龄、WHO分级、脑叶位置、肿瘤部位、术后放疗与否、DKI评分是LGG预后的关键危险因素（均P＜0.05）。基于以上危险因素构建列线图模型，一致性指数为0.838（95% CI：0.816～0.860），预测LGG预后的曲线下面积为0.953，明显大于基于临床变量的模型的0.745（Z=-3.42, P=0.005）。DCA显示列线图模型的净收益优于临床变量模型。校准曲线提示在观察值与预测值之间有良好的一致性。结论基于DKI直方图的列线图模型可直观全面地预测LGG患者预后，为临床个性化评估患者生存预后提供有力工具。

简介：摘要目的建立基于二维剪切波弹性成像(2D-SWE)技术的肝细胞癌(HCC)切除术后肝衰竭(PHLF)预测模型。方法纳入2018年8月至2019年7月于中山大学附属第一医院肝胆外科行肝切除术的HCC患者101例。所有患者术前均行实验室检验、肝剪切波弹性成像检查及上腹部增强CT或MRI检查，以获取肝功能、肝脏硬度(LS)值及肝内肿瘤相关指标。根据国际肝脏外科研究小组(ISGLS)定义判断PHLF，二元Logistic回归分析构建PHLF预测模型，利用ROC曲线分析及Hosmer-Lemeshow检验评估并比较预测模型、ALBI评分、MELD评分及Child-Pugh评分预测PHLF的效能。结果101例患者中39例发生PHLF(38.9%)。Logistic回归分析显示国际标准化比值(OR＝1.09，P＝0.026)、LS(OR＝1.297，P＝0.004)及肿瘤最大径(OR＝1.191，P＝0.015)是PHLF发生的独立风险因素。基于上述因素构建的模型预测PHLF的ROC曲线下面积为0.842(95%CI＝0.763～0.921)，显著大于ALBI评分、MELD评分及Child-Pugh评分预测PHLF的ROC曲线下面积(0.626～0.688，P<0.05)；Hosmer-Lemeshow检验提示模型具有良好的校准度(P＝0.498)。结论基于剪切波弹性成像技术构建的PHLF预测模型具有良好的预测效能，有助于外科医师筛选适合手术的HCC患者。

简介：摘要目的探讨动态CT心肌灌注成像（CT-MPI）定量指标评价猪冠状动脉微循环障碍（CMD）模型的价值。方法10只实验中华小型猪，麻醉后经股动脉选择性插管，通过导丝缓慢注入左前降支远段1 ml微球混合液（含微球0.5×105/0.5 ml），建立CMD模型。分别于建模前60 min及建模后10 min行CT-MPI静息态和负荷态扫描。测量CT-MPI的定量指标，包括心肌血流量（MBF）、心肌血容量（MBV）。以实验猪建模前后CT-MPI指标的变化为自身参照标准，采用配对样本t检验比较建模前后静息和负荷状态下MBF、MBV的差异。之后处死动物并行病理检查证实CMD心肌节段。结果8只猪完成实验（2只猪于建模时死亡）。CMD区静息MBF、MBV分别为（98.6±20.9）ml·100 ml-1·min-1、（9.0±2.8）ml/100 ml；负荷MBF、MBV分别为（87.6±14.6）ml·100 ml-1·min-1、（8.0±1.8）ml/100 ml。CMD区静息和负荷MBF及MBV与非CMD区比较均减低（P<0.001）。HE染色低倍镜下显示损伤心肌与正常心肌并存，高倍镜下显示心肌细胞质黏附，嗜酸性粒细胞增多，心肌细胞排列疏松，细胞核部分出现皱缩以及心肌细胞间质水肿。结论本研究通过动态CT-MPI评价CMD动物模型，表明CMD心肌节段在静息和负荷状态下的MBF值和MBV值均较造模前明显减低，MBF、MBV变化值可作为动态CT-MPI评价CMD的定量指标。

简介：摘要目的探讨基于扩散加权成像（diffusion weighted imaging, DWI）的单指数、分数微积分（fractional order calculus, FROC）模型和氟代脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描（18F-fluorodeoxyglucose-positron emission tomography, 18F-FDG PET）在评估肺腺癌增殖状态中的价值。材料与方法选取经我院病理证实的64例肺腺癌患者，以Ki-67表达25%为界，＞25%为高Ki-67组，≤25%为低Ki-67组。所有患者在治疗前均行肺部18F-FDG PET/MR检查，其中DWI采取10个b值（0～1000 s/mm2）扫描。比较两组间表观扩散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）、空间变量（a microstructural quantity, μ）、扩散系数（diffusion coefficient, D）、分数空间导数（fractional order parameter, β）、最大标准摄取值（maximum standardized uptake value, SUVmax）有无显著差异。通过多因素logistic回归分析Ki-67增殖状态的独立预测因素，采用受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve, ROC）评估鉴别效能，并分析各参数与Ki-67之间的相关性。结果低Ki-67组的ADC、D、β显著大于高Ki-67组（P＜0.05），高Ki-67组的μ、SUVmax显著大于低Ki-67组（P＜0.05）。参数D和SUVmax曲线下面积分别为0.873和0.727，且多因素logistic回归显示D值（OR：0.421，95% CI：0.245～0.723，P=0.002）和SUVmax值（OR：1.022，95% CI：1.002～1.042，P=0.031）是Ki-67高表达的独立危险因素。ADC值和D值与Ki-67呈负相关（r=-0.361，r=-0.420），μ和SUVmax值与Ki-67呈正相关（r=0.369，r=0.527）。结论单指数、FROC模型和18F-FDG PET均是评估肺腺癌增殖状态的有效手段，其中FROC模型的D值具有最高的诊断效能。FROC模型为探索肿瘤组织微环境信息提供了新的视角，在无创评估肺腺癌增殖状态方面具有很大潜力，其临床应用前景广阔。

简介：摘要目的分析早期胃癌(EGC)黏膜下浸润的特征表现，通过联合白光内镜及窄带光成像结合放大内镜(ME-NBI)检查提高EGC浸润深度诊断的准确性。方法回顾性分析2015年1月至2017年12月期间因术前怀疑EGC于北京友谊医院行内镜黏膜下剥离术或外科手术治疗的患者资料。收集患者基本信息、病灶特征及术后病理等信息，分析EGC黏膜下浸润的特征、黏膜下浸润的独立危险因素，构建预测EGC浸润深度的模型。结果195例患者(207处病灶)纳入研究。207例病灶以2∶1比例随机分为建模组(138处)及测试组(69处)。在建模组，病灶位于胃上1/3(OR＝12.949，95%CI：2.148～78.070，P＝0.005)，胃中1/3(OR＝7.534，95%CI：1.044～54.360，P＝0.045)，病灶长径>2 cm(OR＝6.828，95%CI：1.657～28.136，P＝0.008)及存在扩张血管(OR＝6.856，95%CI：1.577～29.805，P＝0.010)是病灶黏膜下浸润的独立危险因素。根据上述独立危险因素构建浸润深度预测评分系统(DPSS)(病灶位于胃上1/3、病灶位于胃中1/3、病灶长径>2 cm、存在扩张血管各为5分、4分、4分、4分)。在建模组及测试组，DPSS预测病灶黏膜下浸润的受试者工作特征曲线下面积分别为0.884(95%CI：0.809～0.960)及0.799(95%CI：0.684～0.914)。界值为8分时，建模组及测试组诊断敏感度分别为83.3%、71.4%，特异度分别为76.2%、74.5%。结论联合普通白光内镜及ME-NBI建立的DPSS可以较好地预测EGC浸润深度。

简介：摘要目的探讨级联VB-Net深度学习网络对扩散加权成像（DWI）中急性缺血性脑卒中缺血核心检出和分割的价值。方法回顾性分析2016年12月至2018年12月在河南省人民医院就诊的1 500例急性缺血性卒中患者的MRI资料。将1 500例患者的2 456个病灶依据采集时间按8∶1∶1分为训练集、验证集和测试集。首先在脑DWI图像（b=1 000 s/mm2）上对所有病灶的缺血核心进行手工分割，然后，构建级联VB-Net分割模型，并在测试集对缺血核心进行自动检出、分割和缺血核心体积计算。采用组内相关系数（ICC）评价手工分割与级联VB-Net分割模型测得缺血核心体积的一致性。将样本分为缺血核心体积较大组（缺血核心体积≥10 ml）与缺血核心体积较小组（缺血核心体积<10 ml），采用Mann-Whitney U检验比较两者Dice系数差异。结果测试集中，级联VB-Net分割模型对缺血核心的检出率为94.6%（234/257），Dice系数为0.76（0.68，0.84）。级联VB-Net分割模型［4.19（1.21，14.13）ml］与手工分割缺血核心体积［4.08（1.19，17.92）ml］的一致性高（ICC=0.97，P<0.001）。缺血核心体积较大组与缺血核心体积较小组Dice系数差异无统计学意义［分别为0.76（0.69，0.85），0.76（0.67，0.84），Z=-0.44，P=0.657］。结论级联VB-Net深度学习网络实现了急性缺血性脑卒中缺血核心的自动检出、分割及体积计算，与手工分割的一致性高，能够为治疗方案的选择提供辅助决策工具。

简介：摘要目的探讨应用基于时间空间相关成像技术(spatio-temporal image correlation，STIC)容积数据进行胎儿心脏3D打印的技术可行性。方法选择2019年2－5月在武汉大学人民医院接受胎儿心脏超声检查的结果正常胎儿8例及结果异常胎儿3例，采集常规超声心动图及STIC容积图像。以Mimics软件对STIC容积数据进行后处理建模，获取胎儿心脏及大血管形态的三维容积图像STL文件，输出文件至3D打印机，打印胎儿心脏及大血管3D模型。测量3D数字模型、打印模型及超声心动图各腔室大小及管径等参数，通过对比模型测值与源数据测值的差异来评估3D建模的准确性。结果11例胎儿均成功进行心脏建模并打印出心脏及大血管模型，可直观显示胎儿心脏腔室形态以及大血管走行。8例正常胎儿心脏与3例先天性心脏异常胎儿心脏数字模型、打印模型与常规超声心动图图像间心腔大小及大血管内径等参数测值间差异均无统计学意义(P>0.05)，且一致性好，所有测值均在一致性界值范围内。结论以STIC容积图像为数据源进行胎儿心脏3D打印切实可行。

简介：摘要目的应用小动物活体成像系统Spectrum-CT对3种不同方式建立的人肺肿瘤裸鼠原位移植瘤模型进行实时监测和生物学特性比较，为肺癌研究提供更有价值的实验动物模型。方法构建稳定表达荧光素酶的人肺癌A549细胞株（A549-Luc），应用胸腔注射法、尾静脉注射法和气管灌流法将A549-Luc细胞分别接种于裸鼠（每组6只），建立人肺癌原位移植瘤模型。应用Spectrum-CT活体成像系统对3组模型鼠进行生物发光成像，监测肿瘤组织的生长情况和荧光信号强度，每周1次，连续监测4周，最后解剖裸鼠肺组织进行体外发光成像和病理学分析。结果生物发光成像分析结果显示，3种模型鼠移植瘤组织均持续生长，建模第4周，胸腔注射组模型鼠的荧光信号强度值[（2.78±0.18）×106 P/s]强于气管灌流组[（1.45±0.20）×106 P/s]和尾静脉注射组[（1.35±0.14）×106 P/s]（F=62.53，P<0.01）；3D活体成像分析显示，3组模型鼠肺癌移植瘤组织呈不同的生长状态，胸腔注射法模型鼠呈右侧肺叶接种位点处单点肿瘤灶生长，气管灌流法模型鼠肿瘤灶呈左右两侧肺叶不确定多点生长模式，尾静脉注射法模型鼠肿瘤灶相对较为均匀地分布在左右两侧肺叶上。结论与气管灌流法和尾静脉注射法模型鼠比较，胸腔注射法原位肺肿瘤模型成瘤更快，在开展移植瘤主动定位研究方面存在优势；结合使用Spectrum-CT活体成像系统，在原位肺肿瘤模型建立的早期阶段就可以对移植瘤组织的生长情况进行实时定位和定量分析，可为肺癌发病机制和药学研究提供有价值的实验材料。

简介：摘要目的探讨不同激发次数和图像空间采样重建算法（image reconstruction using image-space sampling, IRIS）对颅底多次激发平面回波扩散加权成像（multi-shot echo planar imaging diffusion weighted imaging, MS-EPI DWI）图像质量的影响。材料与方法招募健康志愿者49例，年龄（42.00±19.39）岁，所有受试者均行常规单激发平面回波扩散加权成像（single-shot echo planar imaging diffusion weighted imaging, SS-EPI DWI）序列和基于IRIS的MS-EPI DWI序列（激发次数分别为8、6、4、2）。测量计算两侧小脑和脑干脑桥的表观扩散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）、信噪比（signal to noise ratio, SNR）、对比噪声比（contrast to noise ratio, CNR）。两位观察者采用五分评分法对图像质量进行评价。采用Kappa检验评价两位观察者评分的一致性。使用Friedman检验MS-EPI DWI序列不同激发次数ADC、SNR、CNR及主观评分与SS-EPI DWI序列的差异性。若差异具有统计学意义，进行后续多重比较并对P值做Bonferroni校正。结果两位观察者主观评分一致性良好（Kappa=0.795、0.871、0.782、0.880、0.847）。MS-EPI DWI序列不同激发次数间比较，两侧小脑ADC差异无统计学意义（P＞0.05），其余数据差异均有统计学意义（P＜0.05）。与SS-EPI DWI序列相比，当激发次数为8时，MS-EPI DWI序列左脑桥脑干处ADC小于SS-EPI DWI序列（P＜0.05）；当激发次数为4、2时两侧脑桥脑干ADC小于SS-EPI DWI序列（P＜0.05）；当激发次数为8、6、2时，MS-EPI DWI序列两侧小脑和脑桥脑干SNR、CNR及主观评分均大于SS-EPI DWI序列；其中当激发次数为6时，左侧小脑和脑桥脑干SNR、CNR和右侧小脑SNR、CNR，右侧脑桥脑干SNR及主观评分较SS-EPI DWI序列差异均有统计学意义（P＜0.05）。结论与SS-EPI DWI序列相比，基于IRIS的MS-EPI DWI序列具有SNR较高、几何畸变小等优势。对于颅底部成像，临床推荐使用MS-EPI DWI序列激发次数为6次。

简介：摘要目的探讨单指数、双指数及拉伸指数模型DWI在眼眶良恶性肿瘤鉴别中的价值。材料与方法纳入2019年1月至2019年12月经手术病理证实的眼眶肿瘤患者51例，在术前行3.0 T常规磁共振及多b值DWI检查，其中良性26例，恶性25例。利用GE ADW 4.6 Functiontool后处理软件测量单指数模型表观扩散系数(apparent diffusion coefficient，ADC)图，双指数模型的慢速表观扩散系数(slow apparent diffusion coefficient，ADCslow)值、快速表观扩散系数(fast apparent diffusion coefficient，ADCfast)值、灌注分数(perfusion fraction，f)值，以及拉伸指数模型的分布扩散系数(distributed diffusion coefficient，DDC)、扩散异质性指数(the heterogeneity of intravoxel diffusion，α)值，比较各参数值的差异。采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve，ROC)评估有统计学差异的参数对眼眶良、恶性鉴别诊断的效能。结果ADC、ADCslow、DDC及α值在良性肿瘤与恶性肿瘤鉴别诊断中均有显著统计学差异(P＜0.05)，其中DDC和ADCslow的受试者工作特征曲线下面积最大，分别为0.84和0.81，诊断阈值分别为1.15×10－3 mm2/s (敏感度，79.20%；特异度，92.60%)和0.60×10－3 mm2/s (敏感度87.50%；特异度66.70%)。结论双指数及拉伸指数模型扩散加权成像为眼眶肿瘤良、恶性的鉴别诊断提供更多信息，ADCslow、DDC与传统单指数DWI生成的ADC值相比，在眼眶肿瘤良、恶性鉴别诊断中具有更大价值，ADCslow、DDC、α三参数联合诊断效能最高。

简介：摘要目的探讨磁共振成像(MRI)平扫和扩散加权成像(DWI)预测脑转移瘤的临床价值。方法回顾性分析2016年6月至2018年12月就诊于中国医学科学院肿瘤医院深圳医院、经增强MRI检查和临床诊断为脑转移瘤和非脑转移瘤患者的MRI平扫的影像学表现，对比分析105例脑转移瘤(转移组)和103例非脑转移瘤(非转移组)患者的常规T1加权成像(T1WI)、T2加权成像(T2WI)、T2液体衰减反转恢复(T2WI/FLAIR)、DWI和表观扩散系数(ADC)值。结果转移组患者中T1WI低信号、等信号、高信号和混杂信号分别为54、23、9和19例，非转移组患者中T1WI低信号和等信号分别为52和51例，差异有统计学意义(P<0.001)。转移组中T2WI低信号、等信号、高信号和混杂信号分别为1、9、72和23例，非转移组中T2WI等信号和高信号分别为11和92例，差异有统计学意义(P<0.001)。转移组中DWI低信号、高信号和混杂信号分别为4、31、65例；非转移组中DWI高信号4例，其余均呈等信号，差异有统计学意义(P<0.001)。转移组中T2WI/FLAIR低信号、等信号、高信号和混杂信号分别为4、5、60和36例，非转移组中T2WI/FLAIR均为高信号，差异有统计学意义(P<0.001)。转移组患者病灶周围伴水肿69例，高于非转移组(0例)，差异有统计学意义(P<0.001)。转移组患者的ADC值为(0.919±0.019)×10-3 mm2/s，低于非转移组[(1.098±0.012)×10-3 mm2/s，P<0.05]。结论对于伴有原发恶性肿瘤病史的患者，脑转移瘤与非转移瘤患者MRI平扫中的T1WI、T2WI、DWI和T2WI/FLAIR信号差异明显，混杂信号、病灶周围水肿和DWI扩散受限有助于诊断脑转移瘤，以上参数联合应用可以提高预测脑转移瘤的诊断效能，必要时需进一步行MRI增强扫描以明确诊断。

简介：摘要目的探讨磁共振成像(MRI)平扫和扩散加权成像(DWI)预测脑转移瘤的临床价值。方法回顾性分析2016年6月至2018年12月就诊于中国医学科学院肿瘤医院深圳医院、经增强MRI检查和临床诊断为脑转移瘤和非脑转移瘤患者的MRI平扫的影像学表现，对比分析105例脑转移瘤(转移组)和103例非脑转移瘤(非转移组)患者的常规T1加权成像(T1WI)、T2加权成像(T2WI)、T2液体衰减反转恢复(T2WI/FLAIR)、DWI和表观扩散系数(ADC)值。结果转移组患者中T1WI低信号、等信号、高信号和混杂信号分别为54、23、9和19例，非转移组患者中T1WI低信号和等信号分别为52和51例，差异有统计学意义(P<0.001)。转移组中T2WI低信号、等信号、高信号和混杂信号分别为1、9、72和23例，非转移组中T2WI等信号和高信号分别为11和92例，差异有统计学意义(P<0.001)。转移组中DWI低信号、高信号和混杂信号分别为4、31、65例；非转移组中DWI高信号4例，其余均呈等信号，差异有统计学意义(P<0.001)。转移组中T2WI/FLAIR低信号、等信号、高信号和混杂信号分别为4、5、60和36例，非转移组中T2WI/FLAIR均为高信号，差异有统计学意义(P<0.001)。转移组患者病灶周围伴水肿69例，高于非转移组(0例)，差异有统计学意义(P<0.001)。转移组患者的ADC值为(0.919±0.019)×10-3 mm2/s，低于非转移组[(1.098±0.012)×10-3 mm2/s，P<0.05]。结论对于伴有原发恶性肿瘤病史的患者，脑转移瘤与非转移瘤患者MRI平扫中的T1WI、T2WI、DWI和T2WI/FLAIR信号差异明显，混杂信号、病灶周围水肿和DWI扩散受限有助于诊断脑转移瘤，以上参数联合应用可以提高预测脑转移瘤的诊断效能，必要时需进一步行MRI增强扫描以明确诊断。

简介：摘要目的探讨超声弹性成像和磁共振成像动态增强扫描（dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging，DCE-MRI）对乳腺良恶性肿块的诊断价值。材料与方法将2015年7月至2019年7月我院普胸外科收治住院的100例乳腺病变患者作为研究对象，根据活检术后病理检查结果将研究对象分为良性病变组和恶性病变组。先后对患者进行乳腺超声弹性成像和DCE-MRI检查，分析不同病变乳腺肿块影像学特点，以手术活检结果作为金标准，比较两种方法在乳腺肿块良恶性病变中的诊断价值。结果100例乳腺病变患者经活检术病理检查共检出67例良性病变和33例恶性病变，其中良性病变中共检出86个病灶，恶性病变中共检出39个病灶；超声弹性成像在乳腺肿块良恶性病变诊断中的敏感度为72.73%，特异度为73.13%，误诊率为26.87%，漏诊率为27.27%，曲线下面积（area under curve，AUC）为0.708 ；DCE-MRI在乳腺肿块良恶性病变诊断中的敏感度为60.61%，特异度为68.66%，误诊率为31.34%，漏诊率为39.39%，AUC为0.647；超声弹性成像联合DCE-MRI在乳腺肿块良恶性病变诊断中的敏感度为79.10%，特异度为84.85%，误诊率为15.15%，漏诊率为20.90%，AUC为0.832。结论超声弹性成像可清晰描述肿块大小，但对钙化灶及毛刺征敏感度较低；MRI对毛刺征敏感度相对高，并可通过对比剂对病灶内血管数目及通透性进行分析，但对钙化灶的敏感度不高且费用较高；临床应适当选择检查方式必要时可两者结合判断以提高诊断的正确率。

简介：摘要目的探讨基于自动乳腺全容积成像(ABVS)影像组学的机器学习模型鉴别乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS) 4类病灶良恶性的临床价值。方法前瞻性收集2020年5－12月于西南医科大学附属医院(中心1)和广东省中医院(中心2)接受ABVS检查和组织活检的BI-RADS 4类病灶患者，分为训练集(中心1)和外部验证集(中心2)。将病灶的最大切面图像(ABVS横切面、矢状面和冠状面各一张)导入影像组学分析软件(MaZda)，并提取影像组学特征。在训练集，七种特征选择方法和十三种机器学习算法进行两两结合，构建不同的机器学习模型，将诊断性能最优的六种模型在外部验证集进行验证并确定最终的机器学习模型。最后，评估有或无模型辅助下不同经验超声医师(R1、R2和R3，分别有3、6和10年经验)诊断效能和诊断信心的变化。结果①研究纳入251个BI-RADS 4类病灶，其中训练集178个(良性91个，恶性87个)，外部验证集73个(良性44个，恶性29个)；②训练集中，诊断性能最优的六种机器学习模型分别是基于递归特征消除(RFE)的深度神经网络(DNN)模型，自适应提升(AdaBoost)模型，逻辑回归(LR)模型，线性判别分析(LDA)模型，集成算法(Bagging)模型和支持向量机(SVM)模型，ROC曲线下面积(AUC)依次为0.972、0.969、0.968、0.968、0.967和0.962；③外部验证集中，DNN-RFE模型仍具有最优的诊断性能，其AUC、准确性、敏感性、特异性、阳性预测值(PPV)和阴性预测值(NPV)分别为0.886、0.836、0.934、0.776、86.8%和82.5%；④模型辅助前，R1的诊断性能最差，其准确性、敏感性、特异性、PPV和NPV分别为0.680、0.750、0.640、57%和81%；模型辅助后，R1的上述指标分别提升至0.730、0.810、0.930、68%和94%，差异有统计学意义(P＝0.039)，而R2和R3与辅助前比较，差异无统计学意义(P＝0.811，0.752)；三名医师的总体诊断信心从2.8增加至3.3(P<0.001)。结论基于ABVS影像组学的机器学习模型能较好地区分良恶性BI-RADS 4类病灶，提升经验较少医师的诊断性能及其诊断信心。

简介：摘要目的基于磁敏感加权成像(susceptibility-weighted imaging，SWI)图像建立深度学习算法模型分析脑浅静脉(superficial cerebral veins，SCV)形态学参数与皮层下深部白质病变(deep white matter lesions，DWML)之间的关联。材料与方法招募健康志愿者364名，所有受试者行头颅常规序列及SWI扫描。随机选取其中200名受试者的SWI图像重建得到最小密度投影(minimum intensity projection，MinIP)图像，采用深度学习算法分析MinIP图像，建立SCV形态学特征的自动量化模型。采用该模型分析剩余164名受试者双侧大脑半球SCV的血管直径、曲率等形态学参数。根据有无皮层下DWML将164名受试者分为两组，分别为有皮层下DWML组(共53人)和无皮层下DWML (non-deep white matter lesions，N-DWML)组(共111人)。采用Mann-Whitney U检验对DWML组与N-DWML组的SCV形态学参数进行分析。对差异有统计学意义的指标和皮层下深部白质病变建立二元Logistic回归模型。结果用于分析SCV形态学特征的深度学习算法模型在训练集的平均准确率为98.19%，在验证集的平均准确率为98.02%，测试集的平均准确率为98.03%。双侧大脑半球SCV的各项量化指标在年龄及受教育年限的分布中差异均无统计学意义(P＞0.05)，但在性别中分布中差异有统计学意义，表现为男性双侧大脑半球SCV血管数量均显著多于女性(右侧P=0.004，左侧P＜0.001)。DWML组和N-DWML组在双侧大脑半球的SCV直径及数量中差异均无统计学意义(P＞0.05)，DWML组的SCV曲率较N-DWML组显著增大(P＜0.001)。右侧大脑半球SCV曲率与DWML的发生呈显著正相关(回归系数为2.035，P=0.015)。结论SCV形态学改变与DWML之间存在潜在关联，SCV曲率改变可能通过影响局部血流动力学改变从而导致DWML的发生。

简介：

简介：摘要目的应用静息态功能磁共振成像（fMRI）技术分析重症监护病房（ICU）谵妄患者的脑功能，应用扩散张量成像（DTI）技术进一步分析谵妄患者的脑区结构变化，从功能影像学的新视角探讨ICU谵妄患者脑功能、结构变化及相关性，为谵妄的诊断提供可视化依据。方法选择2017年1月1日至12月31日在遵义医科大学附属医院ICU住院的谵妄患者作为研究对象；选择同期与谵妄患者性别、年龄、文化程度相匹配的健康志愿者作为对照组。记录患者入ICU 24 h内重症监护谵妄筛查量表（ICDSC）评分。所有受试者均通过fMRI和DTI技术进行磁共振扫描，采用脑区局部一致性（ReHo）数据分析方法评估谵妄患者静息态脑功能的异常变化；采用FSL软件进行DTI数据处理，分别提取脑区的各向异性分数（FA）和平均弥散率（MD），评估脑结构损伤情况；比较两组间的ReHo、FA及MD值。提取谵妄患者ReHo值较健康对照者降低具有统计学意义脑区的ReHo值与ICDSC评分进行Pearson相关分析。结果共选择22例谵妄患者，剔除检查过程中不配合、使用镇静剂及扫描结果伪影者7例，最终共15例患者纳入谵妄组；共15例健康志愿者纳入健康对照组。①两组受试者性别、年龄、受教育时间比较差异无统计学意义；谵妄组患者ICDSC评分明显高于健康对照组（分：6.07±1.28比1.07±0.88，P<0.01）。② fMRI扫描及分析结果：与健康对照组相比，谵妄组患者小脑、右侧海马、纹状体、中脑、脑桥的ReHo值明显升高（均P<0.05，AlphaSim校正），而双侧额上回、双侧额中回、左侧额下回、颞叶、顶叶的ReHo值明显降低（均P<0.05，AlphaSim校正）。相关分析显示，谵妄患者左侧额上回ReHo值与ICDSC评分呈显著负相关（r＝-0.794，P<0.05），说明额内侧回脑功能区改变与谵妄的发生最密切。③ DTI扫描及分析结果：与健康对照组相比，谵妄组患者左侧小脑、双侧额叶、左侧颞叶、胼胝体、左侧海马的FA值明显降低（均P<0.05，AlphaSim校正），而额内侧回、右侧颞上回、前扣带回、双侧岛叶、左侧尾状核的MD值明显升高（均P<0.05，AlphaSim校正），提示谵妄患者多个脑区结构和功能受损。结论谵妄患者多个脑区静息脑功能活动异常，左侧额上回静息脑功能活动异常与谵妄的发生密切相关；谵妄患者多个脑区存在结构损伤；额叶、颞叶、胼胝体、海马、小脑结构改变且功能异常可作为谵妄诊断的初步影像学评价指标。