T_(2)mapping技术在鉴别直肠黏液腺癌和非黏液腺癌中的价值

目的:探讨T_(2)mapping技术对直肠黏液腺癌和非黏液腺癌的鉴别诊断价值。方法:前瞻性纳入直肠癌患者69例,其中黏液腺癌9例,非黏液腺癌60例,所有患者均行盆腔MRI检查,扫描序列包括T_(2)mapping及DWI序列。由2位经验丰富的放射科医师独立测量病灶的T_(2)值及ADC值,采用独立样本t检验或Mann-Whitney U检验比较不同病理类型肿瘤各参数值的差异。采用ROC曲线和DeLong检验分析T_(2)值、ADC值及两者联合的诊断效能。结果:直肠黏液腺癌的T_(2)值及ADC值均高于非黏液腺癌,差异均有统计学意义(均P<0.05)。T_(2)值、ADC值及联合指标(T_(2)值+ADC值)鉴别直肠黏液腺癌和非黏液腺癌的AUC分别为0.96、0.81和0.97,T_(2)值与ADC值的差异及联合指标与ADC值的差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论:T_(2)mapping对直肠黏液腺癌与非黏液腺癌的鉴别诊断效能优于DWI,DWI联合T_(2)mapping可显著提高对直肠黏液腺癌与非黏液腺癌的鉴别诊断准确率。

CT影像组学鉴别脊柱骨岛与成骨型转移癌

目的观察CT影像组学鉴别脊柱骨岛(BI)与成骨型转移癌(OBM)的价值。方法回顾性分析来自3个医疗机构的98例BI患者109个病灶及158例OBM患者282个病灶(包括48例肺癌103个转移灶、52例乳腺癌86个转移灶及58例前列腺癌93个转移灶);以机构1数据为内部数据集并按7∶3比例分为内部训练集与内部验证集,以机构2、3数据作为外部数据集;并以性别分为女性数据子集(包括肺癌与乳腺癌OBM)及男性数据子集(包括肺癌与前列腺癌OBM)。基于CT图像提取、筛选影像组学特征并构建支持向量机(SVM)模型,包括模型1(鉴别BI与OBM)、模型2(鉴别女性肺癌与乳腺癌OBM)及模型3(鉴别男性肺癌与前列腺癌OBM)。绘制受试者工作特征曲线,计算曲线下面积(AUC),评估并比较模型1、单一CT值及3名医师(甲、乙、丙)鉴别BI与OBM的效能,以及模型2、3鉴别不同OBM的效能。结果模型1鉴别内部训练集、内部验证集及外部数据集脊柱OBM与BI的AUC分别为0.99、0.98及0.86。针对内部训练集,模型1鉴别BI与OBM的AUC高于医师甲(AUC=0.78)、乙(AUC=0.87)、丙(AUC=0.93)及单一平均CT值(AUC=0.78,P均<0.05)。模型2鉴别内部训练集、内部验证集及外部数据集女性肺癌与乳腺癌OBM的AUC分别为0.79、0.75及0.73;模型3鉴别各集男性肺癌与前列腺癌OBM的AUC分别为0.77、0.74和0.77。结论根据CT影像组学SVM模型能可靠鉴别BI与OBM。

磁共振酰胺质子转移成像与表观扩散系数在膀胱癌术前病理分级评估中的应用

目的研究酰胺质子转移(amide proton transfer,APT)成像与表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)在膀胱癌术前组织学分级评估中的可行性。材料与方法回顾性分析了54例经手术病理证实为膀胱癌患者的影像资料,所有患者在术前接受了MRI检查。MRI扫描除常规序列外,另外包括APT及扩散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)序列。由两位经验丰富的放射科医生独立测量病灶的APT及ADC值,采用独立样本t检验或Mann-Whitney U秩和检验比较不同级别肿瘤的各参数值之间的差异。然后采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线和DeLong检验分析APT、ADC及两者联合(APT+ADC)使用的诊断性能。结果低级别膀胱癌的APT值(1.42%±0.75%)低于高级别膀胱癌(2.99%±1.07%),差异具有统计学意义(P<0.01);低级别膀胱癌的ADC值[(1.44±0.27)×10^(-3)mm^(2)/s]高于高级别膀胱癌[(1.17±0.37)×10^(-3)mm^(2)/s],差异具有统计学意义(P=0.01)。APT值、ADC值及两者联合鉴别低级别膀胱癌和高级别膀胱癌的ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.80、0.76、0.94,ATP、ADC的AUC值与两者联合的AUC值之间差异具有统计学意义(P<0.05)。结论APT和ADC可作为膀胱癌术前预测组织学分级的指标,APT与ADC联合应用可显著提高诊断效能。

卵巢肿瘤的基本影像特点及诊断思路

卵巢肿瘤为女性生殖系统常见疾病,根据组织来源分为上皮性-间质肿瘤、生殖细胞肿瘤、性索-间质肿瘤及杂类[1],其组织学类型多,居全身各器官之首。目前,影像学技术为其主要的检出方式之一,但因肿瘤种类繁多、影像学表现复杂,如何提高诊断水平成为改善疗效的关键[2]。卵巢肿瘤根据组织学特征及生物学行为分为良性、交界性和恶性,其诊断和鉴别常根据影像学特征,结合临床表现及实验室指标综合判断。本文对不同类型卵巢肿瘤的基本影像学特点及诊断思路进行总结。