DSA与超声双引导下行经皮穿刺置管引流术治疗细菌性肝脓肿疗效分析

细菌性肝脓肿是临床上常见的由常见致病菌引起的感染性疾病,由于其较高的发病率和致死率仍危害着公共安全,死亡率约15%[1]。传统的治疗方法包括抗生素保守治疗和外科切开引流。前者治疗时间长,疗效差,后者创伤大、恢复时间长,影像设备引导下的经皮穿刺置管引流术目前已成为治疗细菌性肝脓肿的主要方法。本研究回顾性分析在我科接受DSA与超声双引导下行经皮穿刺置管引流术治疗的细菌性肝脓肿患者39例的疗效。

CT血管成像在动脉栓塞治疗咯血中的临床应用价值

目的探讨CT血管成像在动脉栓塞治疗咯血中的临床应用价值。方法选取2013年5月至2014年12月因咯血在我科行介入栓塞治疗的45例患者为研究对象。分为2组,介入术前患者进行咯血责任动脉CT血管成像为A组、否则为B组。结果 2组患者动脉造影共找到相关责任动脉56支,包括支气管动脉45支,肺外体循环动脉11支。所有患者均成功完成介入治疗,手术操作成功率100%,短期止血成功率(术后连续随访3个月)98%(44/45)。A组中,术前行CTA检查共找到责任动脉32支,术中行DSA共找到责任动脉34支,以DSA检查为标准,介入术前行咯血责任动脉CTA诊断敏感度为94%。与B组相比,A组介入术中更容易选择至出血责任动脉,而且在首次成功超选择至靶支气管动脉的透视时间、总透视时间、总手术时间及对比剂用量方面,2组结果差异有统计学意义(P<0.05),A组优势明显。结论支气管动脉栓塞术治疗咯血起效迅速,介入术前进行无创性的支气管动脉CTA检查,可较全面显示咯血病变区责任动脉的开口、走行、主要分支等特征,发现是否有肺外体循环相关动脉参与病变供血,缩短介入手术时间、辐射时间,减少对比剂用量,减少并发症的发生率,有效提高咯血介入治疗的效果,具有重要的临床应用价值。

多参数磁共振成像膀胱影像报告和数据系统评分对肌层浸润性膀胱癌诊断价值研究

目的:探讨多参数磁共振成像膀胱影像报告和数据系统(VI-RADS)评分对肌层浸润性膀胱癌的诊断效能。方法:回顾性分析经病理证实的膀胱癌172例,所有患者术前均接受多参数MRI检查,包括T2 WI加权成像、扩散加权成像(DWI)和动态增强成像(DCE)。两位放射科医生根据VI-RADS对多参数MRI图像进行独立评分,通过达成共识解决争议。将VI-RADS得分与病理结果比较,计算不同VI-RADS截断值的敏感性、特异性、阳性预测值(PPV)和阴性预测值(NPV),绘制受试者工作特征曲线(ROC)分析VI-RADS评分对肌层浸润性膀胱癌的诊断效能。结果:172例患者中,病理证实为肌层浸润性膀胱癌54例,非肌层浸润性膀胱癌118例。以VI-RADS≥3分作为截断值预测肌层浸润性膀胱癌,约登指数最大,为0.764,敏感性为81.5%,特异性为94.9%,PPV为88.0%,NPV为91.8%;ROC曲线分析显示,曲线下面积(AUC)为0.921(95%CI:0.873~0.969,P<0.001)。结论:多参数磁共振成像VI-RADS评分能准确预测肌层浸润性膀胱癌,有助于膀胱癌治疗决策制定。

膀胱影像报告和数据系统对初发和复发膀胱癌肌层浸润预测价值的对比研究

目的对比膀胱影像报告和数据系统(VI-RADS)对初发和复发膀胱癌肌层浸润的预测价值。方法回顾性分析经病理证实的膀胱癌188例,其中首次发现膀胱癌132例,复发56例;所有患者术前均接受多参数MRI检查。两位放射科医生根据VI-RADS对多参数MRI图像进行独立评分,通过达成共识解决争议。病例分为初发组和复发组,将VI-RADS得分与病理结果比较,计算两组患者不同VI-RADS截断值的敏感度、特异度、符合率;采用受试者工作特征曲线(ROC)评价VI-RADS对两组病例肌层浸润的预测价值。结果初发132例中,肌层浸润性膀胱癌42例,非肌层浸润性膀胱癌90例;复发56例中,肌层浸润性膀胱癌26例,非肌层浸润性膀胱癌30例。以VI-RADS 3分及以上作为截断值预测肌层浸润性膀胱癌,两组约登指数均最大,分别为0.801和0.675,初发组的敏感度为85.7%,特异度为94.4%,符合率为91.7%,复发组的敏感度80.5%,特异度86.7%,符合率83.9%,ROC曲线下面积(AUC)分别为0.924和0.899。结论多参数磁共振成像VI-RADS评分能准确预测肌层浸润性膀胱癌,其中预测初发组的效能略优于复发组。

基于机器学习的影像组学模型对肌层浸润性膀胱癌的诊断价值

目的建立基于Logistic回归分析法、R-Tree两种机器学习算法的影像组学模型,探讨各模型对肌层浸润性膀胱癌的诊断效能。方法回顾性分析经病理证实的膀胱癌132例,其中肌层浸润性膀胱癌51例,非肌层浸润性膀胱癌81例;所有患者术前均接受MRI检查,包括T2WI及DWI序列。两位影像科医生应用ITK-SNAP软件在T2WI和ADC图上手动勾画病灶的三维兴趣区(VOI)。应用AK软件对获得的VOI进行特征提取、降维、筛选,并基于不同机器学习算法构建三组预测模型(ADC、T2WI、T2WI+ADC)。采用受试者工作特征(ROC)曲线评估不同模型的诊断效能,获得曲线下面积(AUC)、符合率、特异度、敏感度。结果应用Logistic回归分析算法三组模型(ADC、T2WI、ADC+T2WI)在验证集的AUC分别为0.800、0.878、0.910,ADC+T2WI模型的AUC最大;应用R-Tree算法三种模型(ADC、T2WI、ADC+T2WI)在验证集的AUC分别为0.793、0.863、0.913,ADC+T2WI模型的AUC最大;两种机器学习算法构建的影像组学模型对肌层浸润性膀胱癌的诊断效能相当。结论基于Logistic回归分析法、R-Tree两种机器学习算法的影像组学模型对肌层浸润性膀胱癌均有较好的诊断价值,其中ADC+T2WI模型的诊断效能更优。