影像检查对早期检测及评估乳腺癌患者化疗后相关心功能障碍的价值

乳腺癌已发展为全球第一大癌,随着诊治手段的进步,乳腺癌患者生存时间不断延长,但抗肿瘤治疗会引发心脏相关并发症,出现癌症治疗相关心功能障碍(cancer therapy related cardiac dysfunction,CTRCD)。CTRCD始于亚临床心肌细胞损伤,最终发展为有症状的心力衰竭。因此,准确评估CTRCD的发生和严重程度对于肿瘤患者的治疗和康复至关重要。随着医疗技术的不断进步,心脏影像学成为评估和管理心脏健康的关键工具,包括超声心动图、心脏计算机断层扫描(cardiac computed tomography,CCT)、心脏磁共振成像(cardiac magnetic resonance imaging,CMRI)等,在提供心脏结构和功能信息的基础上,组织特定性成像、应变成像、灌注成像等在早期识别和评估CTRCD中发挥关键作用。本文就不同影像检查技术在乳腺癌患者化疗后心功能障碍研究中的进展进行文献综述,重点论述磁共振技术在此方面的进展,以期为早期检测CTRCD提供更为精确的影像生物信息。

基于不同扩散模型参数图的影像组学分析磁共振早期诊断临床显著性前列腺癌的价值

目的旨在探讨基于磁共振单指数和扩散峰度模型功能参数图的影像组学分析早期诊断临床显著性前列腺癌(clinically significant prostate cancer,csPCa)的价值。材料与方法回顾性地分析2022年4月至2023年7月就诊于马鞍山市人民医院的前列腺疾患病例238例,经超声下引导穿刺或手术病理证实,其中csPCa 96例、非临床显著性前列腺癌(non-clinically significant prostate cancer,ncsPca)142例,年龄56~84(62.34±7.62)岁。将238例患者按照7∶3的比例进行随机分组为训练集和测试集。所有患者均行MRI多参数扫描,通过后处理生成表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)伪彩图,并得到扩散峰度模型中的平均扩散峰度(mean kurtosis,MK)和平均扩散系数(mean diffusivty,MD)伪彩图,图像预处理后,提取各个功能参数图的共计1056个组学特征,对ADC、MD和MK模型的数据采用最大相关最小冗余(maximum relevance minimum redundancy,MRMR)算法和最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)消除冗余、进行特征降维,保留与标签高相关的特征,应用10倍交叉验证后得到特征子集。最终ADC模型筛选出5个组学特征,MD模型筛选出6个组学特征,MK模型筛选出6个组学特征,建立逻辑回归模型,分别计算临床模型、影像学模型和临床-影像学联合模型的阈值、准确度、敏感度、特异度,绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线并计算曲线下面积(area under the curve,AUC)及95%置信区间(confidence interval,CI),利用DeLong检验对各个模型进行两两组合,比较两组间的AUC值是否具有统计学意义,进一步使用决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评估模型的净获益。结果临床模型在训练集中的AUC、特异度和敏感度分别为0.840(95%CI:0.778~0.901)、78.7%、76.8%,在测试集中分别为0.675(95%CI:0.539~0.812)、79.0%、59.2%。影像学模型中ADC模型在训练集中的AUC、特异度和敏感度分别为0.927(95%CI:0.890~0.964)、81.9%、86.9%,在测试集中分别为0.909(95%CI:0.835-0.983)、90.6%、84.1%;MD模型在训练集中的AUC、特异度和敏感度分别为0.934(95%CI:0.899~0.969)、85.1%、84.0%,在测试集中分别为0.960(95%CI:0.910~1.000)、93.0%、85.1%;MK模型在训练集中的AUC、特异度和敏感度分别为0.935(95%CI:0.900~0.971)、90.4%、84.0%,在测试集中分别为0.856(95%CI:0.770~0.941)、81.3%、66.6%。临床-影像学联合模型在训练集中的AUC、特异度和敏感度分别为0.946(95%CI:0.912~0.980)、88.2%、89.8%,在测试集中分别为0.963(95%CI:0.925~1.000)、93.0%、85.1%。DeLong检验结果显示影像学模型和临床-影像学联合模型两两比较差异均无统计学意义(P>0.05),临床模型与其他两个模型的AUC值差异具有统计学意义(Z=2.836,P=0.004)。DCA显示各个模型的阈值概率在0.1~1.0范围内,对临床有净获益,不同模型对csPCa的诊断均具有较高的诊断效能,以临床-影像学联合模型的诊断效能最高。结论MRI单指数、扩散峰度模型功能参数图的影像组学分析技术是csPCa的有效检出方法,构建的临床-影像学联合模型对csPCa具有较高的诊断价值,能够为临床早期诊断和治疗提供相关技术支持。

基于rs-fMRI的2型糖尿病患者动态功能网络连接研究

目的 应用动态功能网络连接(dynamic functional network connectivity, dFNC)分析技术探讨2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus, T2DM)患者脑功能连接时变性及其动态功能指标与临床指标的相关性。材料与方法 前瞻性纳入31例T2DM患者的临床和影像资料,并记录患者的糖尿病相关生化指标和神经心理学测试得分。同期招募32名年龄、性别及受教育年限相匹配的健康对照(healthy control, HC)。使用滑动时间窗技术进行dFNC分析得到4个功能连接状态及dFNC指标(平均停留时间、时间分数、转换次数)。采用两独立样本t检验计算不同状态内FNC矩阵以及dFNC指标的组间差异,采用Spearman相关分析计算T2DM组dFNC指标与临床指标和认知评分的相关性。结果 在状态1弱连接中,T2DM组与HC组相比,平均停留时间增多(t=2.086,P<0.05)。在状态3局部强连接中,T2DM组与HC组相比,平均停留时间减少(t=-2.250,P<0.05),时间分数减小(t=-2.582,P<0.05),默认模式网络(default mode network, DMN)与视觉网络(visual network, VIS)之间的功能连接减弱(t=-4.875,P<0.05,FDR校正)。T2DM患者的病程与状态1弱连接状态的平均停留时间呈正相关(r=0.42,P<0.05),其他糖尿病相关生化指标和认知功能评分与dFNC指标无相关性(P>0.05)。结论 dFNC分析能捕获更多有关T2DM患者脑网络连接改变的潜在信息,揭示大脑网络复杂多变的时变特征及活动形式,有望为探究T2DM相关认知障碍的神经生物学机制提供新的见解。

前列腺癌患者神经微环境潜在磁共振成像影像标志物的研究现状

前列腺癌(prostate cancer,PCa)是全球男性中患病最多、致死率第二高的癌症。PCa神经微环境与肿瘤进展、手术根治程度及术后复发密切相关,但具体机制尚不明确。神经微环境中的神经密度(neural density,ND)、神经周围侵袭(perineural invasion,PNI)以及神经内分泌特征(neuroendocrine features,NEF)与TMPRSS2 ERG基因、单胺氧化酶A(monoamine oxidase A,MAOA)、核因子κB,神经营养因子以及神经肽Y(neuropeptide Y,NPY)等的表达密切相关。挖掘与该基因组学及蛋白组学相关的影像标志物可以早期识别PCa神经微环境从而影响临床诊疗方案。基于多参数磁共振成像(multiparameter magnetic resonance imaging,mp-MRI)影像组学特征可以识别PNI及NEF的潜在影像标志物。基于磁粒子成像技术(magnetic particle imaging,MPI)、深度神经网络(deep neural network,DNN)图像分类模型可以进行神经可视化。新兴神经影像技术弥散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)、扩散频谱成像(diffusion spectrum imaging,DSI)、神经突定向扩散与密度成像(neurite orientation dispersion and density imaging,NODDI)以及基于吩噁嗪的近红外荧光团的设计合成与神经成像技术,在显示及预测ND、PNI、NEF也蕴含着独特的价值。本文就PCa患者神经微环境潜在影像标志物的研究现状进行综述,以进一步揭示PCa神经微环境的神经生理机制,为后续诊疗过程及改善患者预后提供影像学依据。

基于多参数磁共振的影像组学模型预测前列腺癌Ki67的表达

目的基于多参数磁共振建立影像组学模型预测前列腺癌Ki67的表达。方法回顾性分析我院2020年12月1日~2023年6月30日经病理证实、磁共振数据完成的PCa患者176例,按照7:3的比例分配到训练组(n=140)及验证组(n=36)。从PACS工作站中导出患者T2加权成像、T2加权脂肪抑制成像、小视野扩散加权成像、表观扩散系数的DICOM图像,在4个序列图像中勾画出病变区域的三维感兴趣区,并提取其中的影像组学特征,使用Spearman相关系数和LASSO回归对特征进行降维和选择,利用筛选出的组学特征建立影像组学模型。利用绘制ROC曲线并计算曲线下面积(AUC),阐述模型的诊断意义,并通过验证组对诊断效能施行验证。结果共提取1834个影像组学特征,最终筛选得到20个组学特征与Ki67表达状态相关。在互相独立创建的8个影像组学模型中,分别为逻辑回归、支持向量机、K-近邻、随机森林、极度随机树、极致梯度提升、轻量级梯度提升机和多层感知机,此中轻量级梯度提升机模型效益最优,训练组的AUC值为0.948(95%CI:0.913~0.982),测试组的AUC值为0.832(95%CI:0.698~0.967)。结论基于多参数磁共振构建的影像组学模型可以预测Ki67表达状况,且轻量级梯度提升机模型最好。

2型糖尿病患者认知障碍神经影像标志物的研究进展

2型糖尿病(type 2 diabetes mellitus,T2DM)相关认知功能障碍起病隐匿,具体机制尚未明确。结构MRI能客观度量脑体积和皮层形态改变;扩散成像能精确追踪神经纤维;定量磁化率成像可量化活体组织的铁异常沉积。图论分析能反映脑网络对信息的处理效率;神经血管耦合分析能检测神经血管的损伤;机器学习能构建可靠的诊断或预测模型。目前,将多模态MRI与先进的神经影像分析理论结合已逐渐成为临床研究T2DM认知功能损伤机制的有力工具。本文就多模态MRI在T2DM认知功能障碍神经影像标志物研究中的进展进行文献综述,以期为揭示其神经生理机制及早期诊断提供影像学依据。

MRI结合血清CA125对卵巢肿块的定性诊断

目的探讨MRI常规扫描、DWI及血清CA125对卵巢肿块的定性诊断价值。方法收集76例卵巢肿块患者MRI及临床资料。使用西门子1.5T超导磁共振机,行常规矢状位T2WI、横轴位T1WI及抑脂T2WI,DWI取b值为50、500、800s/mm2。在西门子后处理工作站分析卵巢肿块的信号特征,测量良、恶性肿瘤实性部分的ADC值。结果卵巢良性(非畸胎瘤)、恶性肿瘤实性部分的ADC值差异有统计学意义(P<0.05);ROC曲线下面积0.904,最佳诊断阈值为1.281×10-3mm2/s。MRI诊断卵巢良、恶性肿块的敏感度为80.0%,特异度为92.2%,约登指数为72.2%,Kappa值为0.729;MRI结合血清CA125诊断卵巢良、恶性肿块的敏感度为88.0%,特异度为94.1%,约登指数为82.1%,Kappa值为0.821。结论 MRI多序列扫描结合ADC值定量分析、并参照血清CA125对卵巢肿块的定性诊断有重要价值,能有效提高鉴别诊断水平。

迟发性胰性脑病的MRI诊断

目的探讨迟发性胰性脑病的MRI表现,以提高其诊断水平。方法收集我院临床确诊的7例迟发性胰性脑病的MRI资料,并进行回顾性分析。结果7例患者病灶位于脑干及丘脑(7/7),第三脑室旁、四叠体、乳头体及穹窿(6/7),小脑蚓部(2/7)及黑质(1/7);其中有3例患者累及额叶及中央前、后回皮层区;上述病变呈稍长T1长T2信号,液体衰减反转恢复序列(FLAIR)及扩散加权成像(DWI)为高信号。结论迟发性胰性脑病具有较典型的MRI表现及特定的发病部位,对临床进行早期诊断和治疗有重要意义。

双指数模型参数对前列腺癌的诊断价值及与Gleason评分的相关性分析

目的探讨双指数模型参数对前列腺癌的诊断价值及与Gleason评分的相关性。方法收集经穿刺活检或手术病理证实的前列腺癌26例,前列腺增生47例,行多b值扫描,采用双指数衰减模型计算标准ADC值(standard ADC),慢速扩散ADC值(slow ADC),快速扩散ADC值(fast ADC),灌注分数Fraction of fast ADC(Ffast);绘制受试者曲线ROC比较这些参数对前列腺癌的诊断效能。根据Gleason评分将前列腺癌分组(低危组≤6分,中危组=7分,高危组≥8分),比较组间各参数的差异,采用Pearson相关性分析评价各参数与Gleason评分的相关性。结果前列腺癌与前列腺增生standard ADC、slow ADC差异有统计学意义(P<0.01),fast ADC、Ffast无统计学意义(P>0.05)。standard ADC,slow ADC诊断敏感度、特异度分别为93.6%、88.5%,89.4%、76.9%。standard ADC、slow ADC与Gleason评分呈中等程度负相关(r=-0.620、r=-0.573,P<0.05),fast ADC、Ffast与Gleason评分无明显相关。前列腺癌低危组、中危组与高危组standard ADC均有统计学意义(P<0.05、P<0.05),低危组与中危组无统计学意义(P>0.05);slow ADC在低危组和高危组有统计学意义(P<0.05),低危组和中危组、中危组和高危组无统计学意义(P>0.05)。结论 standard ADC、slow ADC对前列腺癌诊断有一定的价值,standard ADC诊断效能高于slow ADC;standard ADC、slow ADC与Gleason评分呈负相关,可以在一定程度上评估前列腺癌的危险度。

ADC值及Ktrans值与前列腺癌Gleason评分的相关性研究

目的探讨前列腺癌表观弥散系数(ADC)值及容积转换常数(K^(trans))与前列腺癌病理分级(Gleason评分)的相关性,并对两者进行比较。方法回顾性分析病理证实的前列腺癌患者30例,根据病理结果中的Gleason评分将患者分为高分化、中分化及低分化组,比较组间ADC值及K^(trans)值的差异,并分析ADC值、K^(trans)值及Gleason评分间的相关性。结果三组前列腺癌ADC值及K^(trans)值组间整体差异均具有统计学意义(P<0.01)。ADC值与Gleason评分、K^(trans)值呈负相关(r=-0.633,P<0.01,r=-0.609,P<0.01),K^(trans)与Gleason评分呈正相关(r=0.579,P<0.01)。高分化组与中低分化组之间的ADC值及K^(trans)值差异均具有显著统计学意义(P<0.01),利用ROC曲线分析显示ADC值与K^(trans)值的曲线下面积分别为0.861、0.838,区分高分化组与中低分化组的敏感性和特异性分别为83.3%、88.9%,75.0%、77.8%。结论前列腺癌的ADC值及K^(trans)值与Gleason评分之间具有相关性,且ADC值与Gleason评分之间的相关性较K^(trans)值高,它们能够在一定程度上帮助预测前列腺癌的分化程度。

前纵隔海绵状血管瘤二例

病例资料病例1,患者,男,37岁,主诉干咳一月余,无痰血,行胸部CT平扫及三期增强检查示前纵隔团块状软组织密度影,横轴面最大层面病灶大小约4.1cm×2.8cm,轻度分叶,边缘见点、片状致密钙化影(图1a),平扫CT值约39.3HU,增强扫描呈轻度不均匀强化(图1b),动脉期、静脉期及延迟期CT值分别约为51.2、48.0、54.0HU;病灶与邻近结构分界清晰。入住胸心外科行手术治疗,术中发现肿瘤位于前上纵隔稍偏左侧,心包及主动脉弓前上方,质稍软,表面光滑。病理大体示切面灰红、质软、蜂窝状,并见多枚钙化结节,病理诊断考虑为海绵状血管瘤(图1c)。

多序列MRI对超急性期脑出血诊断价值的实验研究

目的探讨多序列MRI对超急性期脑出血的诊断价值。方法将20只健康大白兔随机分为脑出血A组(8只)、脑出血B组(8只)和对照组(4只),A、B两组分别在造模后1h和6h两个时间点进行SE-T1WI、FSE-T2WI、GRE-T2*WI、DWI和EPI-T2*WI扫描,对照组于1h和6h进行扫描。结果血肿在GRE-T2*WI、DWI和EPI-T2*WI上以低信号为主,在FSE-T2WI上为稍高信号,在SE-T1WI上为等信号;A、B两组血肿部分序列所测体积比较,差异有统计学意义(P<0.05)。结论GRE-T2*WI对超急性期血肿的诊断敏感性高,结合DWI和EPI-T2*WI等多序列,可为超急性期脑出血诊断和鉴别诊断提供一定的依据。

ADC值和DCE-MRI定量参数对宫颈癌宫旁浸润的判定价值

目的探讨ADC值及DCE-MRI血流灌注定量参数对宫颈癌宫旁浸润的诊断价值,提高MRI诊断宫颈癌宫旁浸润之间诊断的准确性。方法选取我院手术确诊宫颈癌患者35例,根据病理结果分为宫旁浸润组(13例)和无宫旁浸润组(22例)。所有患者术前均行常规MRI检查、DWI和动态增强MRI扫描,测量ADC值,DCE-MRI血流灌注定量参数分析采用Omni Kinetics软件(GE,Healthcare),获得感兴趣区的定量参数包括容积转运常数Ktrans,速率常数Kep,血管外细胞外间隙容积比Ve,利用MRI形态学、ADC值及动态增强定量参数对于宫旁浸润进行诊断,对比其敏感度和特异度,绘制ROC曲线比较各参数的诊断效能,并采用Spearman法分析ADC值和各定量参数间的相关性。结果采用独立样本t检验比较各组间差异,宫旁浸润组Ktrans、Kep、Ve值均显著高于非宫旁浸润组(P<0.01)。诊断敏感度、特异度分别为76.9%、100%,84.6%、90.1%,92.3%、69.2%;ROC曲线下面积(AUC)分别为91.6%、86.4%、81.1%。宫旁浸润组ADC值显著低于无宫旁浸润组(P<0.01);ROC曲线下面积(AUC)为91.3%。Ktrans、Kep、Ve与ADC值呈负相关(r=-0.678,P<0.01;r=-0.449,P<0.01;r=-0.372,P<0.05)。结论ADC值及各定量参数Ktrans、Kep、Ve能提高对宫颈癌宫旁浸润术前诊断的敏感度及特异度,其中Ktrans及ADC值的诊断效能较高(91.6%,91.3%),对临床制定合理治疗方案有重要意义。

联合ADC值与最大强化百分比提高卵巢交界性囊腺瘤的诊断效能

目的探讨磁共振(MRI)弥散加权成像(DWI)参数表观弥散系数(ADC)值与增强序列病灶信号最大强化百分比(MEP)联合应用在提高卵巢交界性囊腺瘤诊断效能方面的价值。方法回顾分析本院经手术病理证实具有实性成分或囊壁/囊隔增厚的23例卵巢良性囊腺瘤(A组)、17例卵巢交界性囊腺瘤(B组)和25例卵巢囊腺癌(C组)患者的MRI资料。观察病灶DWI及增强序列信号特征。测量病灶实性部分或囊壁/囊隔的ADC值和MEP,比较组间的差异。使用二项Logistic回归结合受试者工作特征(ROC)曲线分析ADC值、MEP以及两者联合(ADC+MEP)在组间的诊断效能并使用MedCalc软件进行统计学比较。结果病灶实性部分或囊壁/囊隔ADC值从A组至C组逐渐减低,两两比较均具有统计学差异(P均<0.05)。MEP从A组至C组逐渐增高,然而仅在A-C、B-C组间存在统计学差异(P均<0.05)。ADC值鉴别A-B两组病灶的曲线下面积(AUC)为0.813。ADC值、MEP以及ADC+MEP鉴别B-C两组病灶的AUC分别为0.861、0.860以及0.941,AUCADC+MEP与AUCADC、AUCMEP之间均存在统计学差异(P均<0.05)。结论结合MRI增强MEP和量化的ADC值有利于提高交界性囊腺瘤的诊断效能,为临床选择合适的治疗方案奠定基础。

多模态影像组学模型在前列腺癌Gleason分级中的应用价值

目的:探讨基于多参数磁共振成像(multi-participant magnetic resonance imaging,mpMRI)的影像组学模型对前列腺癌Gleason分级的应用价值。方法:回顾并分析2020年11月—2023年8月在马鞍山市人民医院行前列腺MRI检查且经穿刺活检或术后病理学检查证实为前列腺癌的患者资料。提取mpMRI图像数据,包括T2加权成像(T2-weighted imaging,T2WI)、小视野弥散加权成像(zoomed imaging technique with parallel transmission diffusion-weighted imaging,ZOOMit DWI)、表观弥散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)。采用Spearman相关系数初步筛选组学特征,采用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法及10折交叉验证进一步筛选,采用logistic回归构建模型,使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线判断模型的诊断效能,使用DeLong检验比较模型间曲线下面积(area under curve,AUC)。结果:共纳入176例患者,包括低级别组72例(Gleason评分≤3+4),高级别组104例(Gleason评分≥4+3),按7∶3随机分成训练集(n=141)和测试集(n=35)。应用多种分类器对多参数模型进行构建,结果显示支持向量机(support vector machine,SVM)在测试集中AUC为0.891,训练集中AUC为0.905。轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)在训练集中AUC最高,为0.931;但其在测试集中表现欠佳,AUC为0.808。多层感知机(multilayer perceptron,MLP)在测试集和训练集中AUC可分别达到0.883、0.855,整体弱于SVM;可见LightGBM和MLP模型稳定性相较于SVM来说略差。另外K紧邻(k-nearest neighbor,KNN)、极度随机树(extra trees,ET)、随机森林(random forest,RF)、极度梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)这4种方法的整体效能也都不如SVM,且部分存在过拟合。综合而言,在前列腺癌Gleason分级方面,SVM模型无论测试集还是训练集AUC均较高,其稳定性以及模型分级能力更好。结论:基于mpMRI构建多模态影像组学模型在前列腺癌Gleason分级中有较大的临床应用价值,其中以SVM模型为最佳。