超声显示钙化灶对甲状腺良恶性结节鉴别的临床意义

目的探讨甲状腺彩色多普勒超声图像中的钙化灶对甲状腺结节良恶性鉴别的临床意义。方法对347例行甲状腺手术患者的病理检查结果与其术前甲状腺彩色多普勒超声图像进行回顾性比较研究。结果病理检查结果显示,甲状腺恶性结节102个(恶性组),良性结节384个(良性组)。恶性组钙化灶及微钙化灶构成比分别为69.6%(71/102)、45.1%(46/102),均显著高于良性组的18.5%(71/384)、1.0%(4/384,P值均<0.01)。去除性别因素后,≤45岁亚组中恶性甲状腺结节的钙化灶构成比为81.6%(31/38),微钙化灶构成比为68.4%(26/38),均显著高于>45岁亚组[62.5%(40/64)、31.2%(20/64),P值均>0.01]。结论彩色多普勒超声图像中的钙化灶是甲状腺癌的一项特异性指标,一旦超声检查发现甲状腺内有钙化灶,尤其是微钙化灶,年龄<45岁且伴较大结节者,应该高度警惕癌变风险。

Visfatin与肥胖及糖尿病关系的研究进展

内脏脂肪素(Visfatin)是新近发现的一种脂肪细胞因子,以前被称为前B细胞集落增强因子(PBEF)。近来许多研究发现,Visfatin具有类似胰岛素的生物效应,并能促进脂肪细胞的分化、抑制肝糖原的释放和促血管平滑肌细胞成熟。Visfatin水平与糖、脂代谢相关。对于Visfatin的深入研究或许可使其成为糖尿病及代谢综合征治疗的一个新靶点。

2型糖尿病代谢紊乱状况与颈动脉内膜中层厚度的关系

目的：探讨2型糖尿病(T2DM)患者不同的血糖、血压和血脂控制状态与颈动脉内膜中层厚度(IMT)的关系。方法：回顾分析587例住院T2DM患者的IMT,将其分为IMT＜0．8mm和IMT≥0．8mm两组,比较两组的一般情况．血糖、血压和血脂等代谢指标,以及两组代谢控制良好者的比例；比较不同的代谢控制对颈动脉IMT的影响。结果：(1)与IMT＜0．8mm组相比,IMT≥0．8mm组的年龄明显增大(P=0．000)、病程较长(P=0．009)、有高血压史者的比例增多(P =0．017),体重指数(BMI)较大(P=0．040),收缩压(SBP)较高(P=0．003)。(2)根据血糖、血压和血脂控制是否良好分成4组,只有当3项指标均良好时,患者的IMT明显低于其他各组(P＜0．05)。结论：T2DM患者颈动脉IMT受血糖、血压和血脂水平的共同影响,严格控制各项代谢紊乱将延缓IMT的发展,减轻动脉粥样硬化。

2型糖尿病真胰岛素和胰岛素原水平改变的初步探讨

目的探讨真胰岛素和胰岛素原在评估胰岛β细胞功能中的临床意义。方法正常对照组(NGT)44例和初发2型糖尿病组(DM)30例分别检测空腹血糖、免疫反应性胰岛素(IRI)、胰岛素原(PI)、真胰岛素(TI)。结果糖尿病组的PI水平、PI/IRI高于正常对照组,同时其TI/IRI低于正常对照组,且PI/IRI及TI/IRI差异具有显著性(P<0.01)。结论 T2DM患者存在PI、TI水平的异常是糖尿病患者胰岛β细胞功能缺陷的重要表现之一,因此T2DM患者测定PI、TI水平更能反映胰岛β细胞功能从而减少PI对检测结果干扰。

基于深度学习在CT图像上分割肾上腺的研究

目的:探索使用3D U-Net模型在CT图像上自动分割肾上腺并完成自动测量的可行性,并尝试使用模型输出值初探多期增强CT检查中正常肾上腺的强化特点及肾上腺体积随年龄段的体积变化规律。方法:第一步,训练肾上腺自动分割模型。回顾性收集2016年1月1日-2019年3月14日本中心腹盆部CT检查且结果未见异常的图像,共纳入520个薄层序列(434个检查)作为模型训练数据集。分别标注双侧肾上腺后随机分为训练集(左侧N=419,右侧N=413)、调优集(左侧N=53,右侧N=55)、测试集(左侧N=48,右侧N=52)训练3D U-Net分割模型,模型客观评价指标为测试集的Dice系数。第二步,验证肾上腺分割模型用于自动测量的可行性。回顾性收集2019年3月15日-2019年4月30日本中心住院成人患者腹盆部CT检查且结果未提示肾上腺病变的图像,共纳入988个薄层序列(523个检查)作为外部验证数据集。使用第一步建立的模型对双侧肾上腺进行分割并检查结果,对自动分割满意的图像统计其肾上腺的体积、三维径线、平均CT值,分析增强规律,并在门静脉期图像中按每15岁年龄段统计肾上腺体积随年龄变化的关系。结果:肾上腺分割模型训练数据集的测试集Dice系数分别为左侧0.942、右侧0.937,外部验证数据集中的分割满意率为57.7%(570/988)。自动分割满意的数据肾上腺体积左侧(2845.35±877.95)mm 3,右侧(2546.21±755.33)mm 3;平扫、动脉期、门静脉期、延迟期平均CT值分别为左侧14.08(8.46~17.99)HU[中位数(四分位数区间)]、(58.79±17.71)HU(平均值±标准差,后同)、(63.41±14.96)HU、(53.31±13.65)HU,右侧(15.40±6.75)HU、(58.04±16.37)HU、(61.05±13.73)HU、(52.63±12.22)HU。随年龄增长,肾上腺体积呈现先增大后减小的趋势(N=131),在33~47岁年龄段达峰,男性、女性肾上腺体积峰值分别为左侧(3951.87±912.49)mm 3、(2789.90±531.19)mm 3,右侧(3250.09±750.91)mm 3、(2288.92±524.08)mm 3。结论:基于3D U-Net可构建肾上腺分割模型,用以对肾上腺体积、三维径线、平均CT值等定量指标进行自动测量。

64层螺旋CT平扫对肺栓塞诊断的应用价值

肺栓塞（PTE）是临床常见病，多发病，如果未及时诊治，则病死率高，据统计临床误诊、漏诊率可达80％。本文收集了我院2009年-2013年经螺旋CT肺动脉造影确诊的32例肺栓塞患者，回顾性分析肺动脉栓塞CT平扫的间接征象以推断肺动脉栓塞的可能并与其他疾病相鉴别，以提高该疾病的诊断水平，尽可能防止误诊和漏诊。

基于乳腺X线摄影的影像组学对乳腺肿块和钙化良恶性分类的研究

目的:探讨基于乳腺X线摄影的影像组学在乳腺肿块和钙化良恶性鉴别中的应用价值,并将结果与有经验的放射科医生相对比。方法:回顾性收集本院PACS系统中2014年5月1日-2020年3月1日诊断性乳腺X线图像,根据纳入和排除标准筛选出边界清晰的乳腺肿块性病变患者188例(316幅X线图像)和钙化性病变患者215例(364幅X线图像),训练集与测试集比例分别为222:94和256:108,良恶性病变比例约1:1。先采用深度学习的自动分割模型获取肿块和钙化区域ROI,再利用影像组学技术建立良恶性分类模型,计算模型预测病灶良恶性的曲线下面积(AUC),准确性(ACC),敏感度(SEN)和特异度(SPE),并且与有经验的放射科医师对比。结果:乳腺肿块影像组学良恶性分类模型的AUC、ACC、SPE、SEN分别为0.84、0.80、0.89、0.73,乳腺钙化影像组学良恶性分类模型的AUC、ACC、SPE、SEN分别为0.88、0.85、0.87、0.84,放射科医生鉴别乳腺肿块良恶性的ACC、SPE、SEN分别为0.80、0.88、0.76,放射科医生鉴别乳腺钙化良恶性ACC、SPE、SEN分别为0.84、0.80、0.86。两种方法的诊断结果一致性方面差异无统计学意义(P>0.05)。结论:影像组学模型可以提取并量化乳腺X线图像纹理特征,在鉴别边界清晰的乳腺肿块和钙化的良恶性方面是可行的,有潜在的临床应用价值。

基于深度学习分割CT图像上脑血肿的初步研究

目的基于U形全卷积神经网络(U-Net)深度学习模型,探讨急诊CT图像中自发性脑实质出血病灶自动分割及体积测量的可行性。资料与方法回顾性收集2009年7月25日—2019年11月6日北京大学第一医院急诊头颅CT检查诊断为脑实质出血的CT影像和报告,共256例数据,由3名影像医师标注颅内血肿病灶。将256例数据随机分为训练集206例、调优集25例和内部验证集25例训练3D U-Net分割模型。另收集2019年11月7日—2020年3月31日共50例数据用于外部验证。以内、外部验证集中血肿病灶的Dice相似系数(DSC)评价模型的分割效果,并自动生成血肿的三维径线和体积定量值。比较模型预测的定量值(模型值)、既往临床报告中的定量值(报告值)和专家标注的定量值(参考值),评价不同测量方法所得定量值之间的一致性。结果在内部验证集25例中U-Net模型检出全部血肿,模型预测的敏感度为100%,以病灶为单位平均DSC为0.84;在外部验证集50例中,U-Net模型检出49例,以病灶为单位平均DSC为0.90。在内部验证集中模型值与参考值比较,血肿病灶三维径线和体积差异均无统计学意义(P>0.05)。报告值与参考值比较,左右径及前后径差异有统计学意义(Z=-4.319、-3.242,P<0.05),上下径和体积差异无统计学意义(P>0.05)。在外部验证集中模型值与参考值比较,血肿病灶的上下径及体积差异有统计学意义(Z=-2.146、-2.590,P<0.05),左右径及前后径差异均无统计学意义(P>0.05)。报告值与参考值比较,血肿病灶三维径线和体积差异均有统计学意义(Z=-4.793、-4.580、-5.855、-3.335,P<0.05)。内、外部验证集中,模型值和报告值与参考值的一致性均高,两两比较组内相关系数均达到0.90以上。结论深度学习模型可用于急诊CT图像中自发性脑实质出血的自动分割及体积测量。

肝癌分级App的开发和临床应用研究

目的:设计开发一款临床医生进行原发性肝癌(Hepatocellular carcinoma,HCC)巴塞罗那分级(Barcelona clinic liver cancer staging,BCLC)移动应用程序(App),以辅助临床医生正确对患者分级、选择治疗策略以及评估预后。方法:使用美国癌症影像数据库(The Cancer Imaging Archive,TGIA)中的HCC癌症基因组图谱(TCGA-LIHC)中18名患者资料进行临床测试。招募不同科室的8名住院医师,随机抽取9个病例以自由书写形式分级,其余9个病例使用App进行分级,以两名高年资医生结论作为评判标准。采用非参数检验分析两组测试结果的准确性,随后调查医生对App满意度。结果:共144份测试结果纳入研究,使用App进行分级结果准确性优于未使用App组(整体准确性得分:80.21±15.38vs 75.52±15.62,P=0.04),差异具有统计学意义。使用者对该App满意度较高,同时提出了改进建议。结论:BCLC分级App便于临床医生对HCC患者进行分级,提高了分级的准确性,有推广价值。

上海浦东地区40岁以上非糖尿病人群3年糖代谢状态的自然转归

在上海浦东地区40岁以上的非糖尿病人群中，基线正常糖调节进展为糖调节受损（IGR）的年转化率为9．5％，进展为糖尿病的年转化率为4．4％；而从基线IGR进展为糖尿病的年转化率为20．2％。随着危险因素个数的增多，糖尿病的进展率不断提高。

超声检查对甲状腺结节鉴别诊断的临床价值

[目的]探讨超声检查对甲状腺良、恶性结节鉴别诊断的临床价值。[方法]对250例甲状腺结节患者术前行甲状腺彩色多普勒超声检查,并将超声钙化图像与术后病理诊断结果进行分析比较。[结果]恶性结节组的钙化率(67.60%)显著高于良性结节组,其血流信号检出率亦高于良性结节组。≤45岁组的患者恶性结节钙化率为88.46%,与>45岁组的患者相比,差异有统计学意义。超声诊断结果(以钙化率为判断良、恶性的指标)与病理诊断结果比较,差异无统计学意义。超声检查的敏感性为67.60%,特异性为83.24%。[结论]超声检查在判定甲状腺结节的良、恶性上具有较好的临床鉴别诊断价值。