CT形态特征、性别联合放射组学鉴别腮腺多形性腺瘤与腺淋巴瘤

目的探讨基于CT平扫的形态特征、性别联合放射组学模型对腮腺多形性腺瘤(PA)与腺淋巴瘤(AL)的鉴别应用。方法回顾性分析经病理证实的56例PA与49例AL的形态特征,观察分析其形状、边界、囊变、多发以及部位,提取并分析CT平扫图像中肿瘤的6种放射组学特征,包括灰度直方图(HA)、绝对梯度(AG)、灰度共生矩阵(GLCM)、自回归模型(AR)、灰度游程矩阵(GLRLM)和小波变换(WT),对两组间有统计学意义的放射组学特征参数进行筛选,分别以径向基函数核(RBFK)、多项式核(PK)和线性核(LK)对筛选后的放射组学特征建立支持向量机(SVM)分类模型并联合性别及形态特征建立联合模型,运用受试者工作特征曲线(ROC)评价诊断效能。结果最终从287个放射组学特征参数中筛出12个特征建立分类模型,以RBFK为核的分类模型诊断效能最高,对应的灵敏度、特异度、准确率及曲线下面积(AUC)分别为90.2%、82.5%、89.6%及0.883;PA以女性多见,AL以男性多见;与PA相比,AL更易多发及囊变(P<0.05);而2组间边界是否清楚、形状是否规则以及肿瘤的部位无明显差异(P>0.05)。放射组学特征联合性别及形态特征(多发与囊变)建立以RBFK为核的联合模型的灵敏度、特异度、准确率及AUC分别为95.1%、87.6%、92.8%及0.963。结论基于性别及CT形态特征联合放射组学特征建立的联合模型能够在术前对PA与AL进行有效鉴别。

弥散加权成像直方图参数模型预测高级别胶质瘤复发时间

目的评估弥散加权成像(DWI)直方图参数预测模型对预测高级别胶质瘤(HGG)复发时间(TTR)的价值。方法收集39例经手术病理确诊并术后复发HGG患者,根据TTR分为短期组(TTR≤6个月,n=17)及长期组(TTR>6个月,n=22);回顾分析术前头部DWI,提取病灶的直方图参数,包括均值(mean)、方差(variance)、偏度(skewness)、峰度(kurtosis)和第1、10、50、90、99百分位数(pere.1%、pere.10%、pere.50%、pere.90%、pere.99%),观察病灶囊变直径是否>30 mm、瘤周水肿、边界清晰与否及有无花环样强化,比较上述参数组间差异。分别基于直方图参数和联合病灶形态特征建立预测HGG的TTR逻辑回归(LR)预测模型及联合预测模型,以受试者工作特征(ROC)曲线评估其诊断效能。结果长期组囊变直径大于短期组(P<0.05);variance、skewness、pere.50%值均低于短期组(P均<0.05)。variance预测HGG TTR的效能最高,其诊断敏感度、特异度、准确率及曲线下面积(AUC)分别为70.60%、72.70%、71.80%及0.78。LR预测模型预测HGG TTR的敏感度、特异度、准确率及AUC分别为76.40%、68.20%、71.80%、0.80,联合预测模型分别为76.40%、77.30%、76.90%、0.82。结论基于DWI直方图参数的LR预测模型对预测HGG的TTR具有一定价值;联合病灶形态特征有助于提高预测准确率。

肝脏脂肪沉积和胰腺脂肪沉积的关系及两者对空腹血糖水平的影响

目的探讨肝脏脂肪沉积和胰腺脂肪沉积的关系及两者对空腹血糖水平的影响。方法根据空腹血糖水平将95例成人住院患者分为高血糖组(n=24)与血糖正常组(n=71),均进行MRI Dixon序列扫描,测定肝脏脂肪分数(HFF)及胰腺脂肪分数(PFF)。分析HFF及PFF的相关性,以及影响空腹血糖水平升高的因素。结果高血糖组三酰甘油、HFF及PFF均高于血糖正常组(均P<0.05)。Logistic回归分析结果显示,仅HFF升高为空腹血糖升高的独立危险因子(P<0.05),经HFF校正后PFF与血糖水平升高的关系无统计学意义(P>0.05)。Pearson相关分析结果显示,在95例成人住院患者、血糖正常组、高血糖组中HFF与PFF均呈正相关(均P<0.05)。结论肝脏脂肪沉积和胰腺脂肪沉积密切相关,且肝脏脂肪沉积是空腹血糖水平升高的独立危险因素,而胰腺脂肪沉积与空腹血糖水平可能缺乏直接联系。

放射组学模型鉴别腮腺多形性腺瘤与沃辛瘤

目的:探讨基于计算机体层成像(computed tomography,CT)的放射组学模型在腮腺多形性腺瘤(pleomorphic adenoma,PA)与沃辛瘤(Warthin tumor,WT)鉴别中的价值。方法:收集经病理学检查证实的28例PA与25例WT,使用MaZda软件提取CT平扫图像中肿瘤的直方图分析(histogram analysis,HA)、灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)、灰度游程矩阵(gray-level run length matrix,GLRLM)、绝对梯度(absolute gradient,AG)和自回归模型(autoregressive model,AR)5种放射组学特征。使用组内相关系数(intraclass correlation coefficient,ICC)分析组学特征,选取PA与WT组中ICC>0.75的特征,然后选取组间差异有统计学意义的特征参数,再使用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归分析进一步析筛选,最后以筛选出的特征参数建立随机森林(random forest,RF)、逻辑回归(logistic regression,LR)与支持向量机(support vector machine,SVM)分类模型,并应用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估模型的效能。结果:PA与WT之间差异有统计学意义的特征中,GLCM数量最多。最终筛选出11个特征参数作为子集建立RF、LR、SVM共3个模型,其中RF的效能最佳,准确度、灵敏度、特异度及曲线下面积(area under curve,AUC)分别为83.3%、78.6%、88.0%及0.882。结论:基于CT的放射组学模型具有良好的分类效能,可于术前有效地鉴别PA与WT。

单层碳纤维复合材料激光多向切割的温度场模拟

研究了激光切割碳纤维复合材料(CFRP)过程中碳纤维的铺设方向和树脂含量对激光能量传递方向以及切割质量的影响。根据复合材料混合定律设定材料物理参数,建立了碳纤维铺设角度为0°、45°、90°,树脂含量由30%增至50%的单层CFRP三维有限元模型。数值模拟结果表明,激光多向切割单层CFRP时,烧蚀前沿的能量传递方向由激光切割方向主导;随着纤维铺设角度的增大,传递方向的角度增大;稳定切割时能量传递主要沿纤维铺设方向。随着纤维铺设角度的增大,切缝倾角增大,表面碳纤维烧蚀宽度几乎不变,温度场变宽,最高温度降低。切割不同树脂含量单层CFRP时,热影响区宽度和最高温度随树脂含量的增加都呈近似线性变化。与试验结果相比,数值模拟结果中的表面碳纤维被烧蚀宽度的平均误差为10.66%,热影响区宽度的平均误差为13.09%。

激光同向切割单层碳纤维复合材料的温度场模拟

为了揭示激光切割碳纤维复合材料(CFRP)时材料对激光能量的吸收和传递机理,分别建立了激光同向切割单丝排列CFRP的三维有限元模型、丝-束直径比例三维模型和纤维-树脂两相三维模型。模拟结果表明,随着丝-束直径比例的减小,切缝宽度从229.45μm降至95.60μm,热影响区(HAZ)宽度从172.08μm降至156.79μm。试验与模拟结果基本一致,切缝宽度和HAZ宽度的误差分别为5.97%和1.13%。

3．0T磁共振DWI及动态增强扫描在腮腺常见肿瘤中的诊断价值

回顾性分析2013年9月至2017年3月诊治的39例经病理检查证实的腮腺肿瘤患者MRI影像检查资料，分析其磁共振平扫、扩散加权成像的图像特征，比较多期动态增强时间-信号强度曲线特征以及肿瘤实质表观弥散系数（ADC）的差异。39例中，多形性腺瘤18例、腺淋巴瘤12例、恶性肿瘤9例。腮腺良、恶性肿瘤在形态表现存在显著差异性（P〈0．01）；多形性腺瘤、腺淋巴瘤、恶性肿瘤的时间-信号强度曲线分别表现为渐进性强化、快速强化快速廓清、快速强化缓慢廓清；多形性腺瘤和恶性肿瘤、腺淋巴瘤ADC值差异有统计学意义（P〈0．01），腺淋巴瘤和恶性肿瘤的平均ADC值差异无统计学意义（P=0．73）。MR常规扫描联合动态增强及DWI扫描能为腮腺肿瘤的定性诊断提供较为充分的依据。

色彩元素在商业空间环境设计中的作用

随着商业活动的繁荣和发展,商业空间环境设计已经开始被商家逐渐重视,色彩作为商业空间环境设计的重要元素之一,对商场的品牌以及对消费者的影响也不容忽视,本文着重介绍色彩元素在商业空间环境设计中的作用以及影响。

基于CT增强的直方图对腮腺多形性腺瘤与腺淋巴瘤的应用价值

目的探讨基于CT增强的放射组学特征直方图参数对鉴别腮腺多形性腺瘤(PA)与腺淋巴瘤(AL)的应用价值。方法收集经病理确诊的23例AL与21例PA,运用MaZda软件提取并分析CT增强静脉期图像中的肿瘤放射组学直方图参数,包括均值、方差、偏度、峰度和第1、10、50、90、99百分位数,运用受试者工作特征曲线(ROC)对组间有统计学意义的参数进行分析并评价诊断效能,利用多变量Logistic回归分析对组间有统计学意义的参数进行建模并运用ROC曲线评价其模型效能。结果两组中5个直方图参数(均值与方差、第50、90、99百分位数)间的差异有统计学意义(P均<0.05),其中第99百分位数在两组中具有最高的鉴别诊断效能,曲线下面积(AUC)达0.85,对应的特异度及灵敏度均为80%。利用这5个直方图参数建立多参数Logistic回归诊断模型的AUC、特异度及灵敏度分别为0.945、92.7%、86.3%。结论基于CT增强的放射组学特征直方图参数能够有效的对PA与AL进行鉴别。