人工智能在骨和软组织肿瘤影像诊断与治疗中的应用

骨和软组织肿瘤发生于肌肉骨骼系统,骨和软组织恶性肿瘤占所有人类恶性肿瘤的0.2%,如不及时诊断和治疗,患者可能面临预后较差的风险。图像判读在骨和软组织肿瘤诊断中起着越来越重要的作用,人工智能可用于整合临床肿瘤学中的大量多维数据,推导模型并预测结果,改善治疗决策。其中,深度学习是人工智能中常用的方法之一,其主要采用卷积神经网络,卷积神经网络通过对数据集进行反复训练和参数的迭代调整来得到最终模型。基于深度学习的人工智能模型已成功应用于骨和软组织肿瘤领域的多个方面,包括图像分割、肿瘤检测与分类、肿瘤分级与分期、化疗效果评估以及复发与预后预测等。文章介绍了人工智能在骨、软组织肿瘤医学图像诊断与治疗中的应用原理和现状,并广泛探讨了此领域目前面临的挑战和未来的前景。

髋关节镜下可吸收螺钉修复髋臼软骨分层损伤的早期疗效

目的探讨髋关节镜下可吸收螺钉治疗髋臼软骨分层损伤的早期疗效。方法回顾性收集2021年5月至2021年8月北京大学第三医院收治的股骨髋臼撞击症合并髋臼软骨分层损伤的患者24例,男14例、女10例,年龄(36.3±7.2)岁(范围23~53岁)。可吸收螺钉组12例,采用可吸收螺钉修复髋臼软骨分层损伤;旷置组12例,采用传统旷置方法。比较两组手术前后X线片测量的α角、外侧中心边缘角(lateral center edge angle,LCEA)以及MRI测量的髋臼软骨间隙。术前及末次随访时采用疼痛视觉模拟评分(visual analogue scale,VAS)、改良Harris髋关节评分(modified Harris hip score,mHHS)、国际髋关节结果工具(12-item international hip outcome tool,iHOT12)评分、髋关节日常活动评分(hip outcome score-activities of daily living subscale,HOS-ADL)、髋关节运动评分(hip outcome score-sports subscale,HOS-SS)评估髋关节功能。随访期内观察并发症(感染、下肢静脉血栓形成)及接受髋关节镜翻修术或全髋关节置换术的比例。结果24例均获得随访,随访时间(12.0±1.2)个月(范围10~14个月)。可吸收螺钉组与旷置组的年龄、体质指数、病程的差异均无统计学意义(P>0.05)。两组术前α角、LCEA、髋臼软骨间隙、mHHS、iHOT12评分、HOS-ADL、HOS-SS及VAS的差异均无统计学意义(P>0.05)。末次随访时两组α角、LCEA、髋臼软骨间隙、mHHS、iHOT12评分、HOS-ADL、HOS-SS、VAS及患者满意度的差异均无统计学意义(P>0.05)。可吸收螺钉组术后α角为47.2°±2.6°、髋臼软骨间隙为(3.0±0.7)mm、mHHS为(73.6±16.0)分、iHOT12为(67.6±22.5)分,与术前[63.4°±3.3°、(3.3±0.6)mm、(57.7±15.4)分、(50.6±15.0)分]的差异均有统计学意义(P<0.05);旷置组术后α角为47.4°±2.6°,较术前的58.4°±8.1°降低,差异有统计学意义(t=5.081,P=0.000),而LCEA、髋臼软骨间隙、mHHS、iHOT12评分、HOS-ADL、HOS-SS、VAS与术前的差异均无统计学意义(P>0.05)。至末次随访两组均未发生并发症,无一例需行髋关节镜翻修术或全髋关节置换术。结论髋关节镜下可吸收螺钉修复髋臼软骨分层损伤早期疗效良好,不提高术后并发症或再手术的风险。

骨肉瘤预后相关致病基因的研究进展

骨肉瘤是一种罕见的肿瘤,任何年龄均可诊断,全球范围内其发病年龄呈双峰分布,第一个高峰出现在15~19岁(8例/百万/年),第二个高峰出现在75~79岁(6例/百万/年)[1-2]。常发生在股骨(42%)、胫骨(19%)和肱骨(10%),化疗出现之前,约74%[3]的局部骨肉瘤患者在1年内出现肺转移。在20世纪70年代,引入联合化疗,即基于甲氨蝶呤、顺铂、阿霉素(可添加异环磷酰胺)的一线化疗[4-5]及其它药物如干扰素[4]的强化治疗后,局部骨肉瘤患者的5年生存率提高至60%。目前,对于患可切除骨肉瘤的患者,最常见治疗方法包括术前新辅助化疗及术后辅助化疗。对于化疗不敏感、转移及复发的患者其5年生存率低于20%[4]。