磁共振血管成像技术在颅内动脉瘤的临床应用

数字减影血管造影术（DSA）作为颅内动脉瘤（IAN）诊断金标准，其有创、检查费用昂贵以及对比剂肾毒性而应用受限。近30年来磁共振血管成像（MRA）技术快速发展，其无创性、高分辨力等特点使该技术可替代DSA应用于大部分动脉瘤患者的临床诊断和随访中，其中时间飞越MRA（time of flight magnetic resonance angiography，TOF-MRA）对直径小于5 mm的小动脉瘤诊断灵敏度达98.2%-98.7%；对比增强MRA （contrast enhanced MRA，CE-MRA）对颅内动脉瘤的灵敏度和特异度分别高达95%-100%和73%-100%；相位对比血管成像（phase contrast MRA，PC-MRA）对直径大于5 mm的颅内动脉瘤诊断特异度高达100%。上述血管成像技术均可清晰显示颅内动脉瘤，但其成像特点和临床应用范围各异。本文就不同MRA技术的方法、临床应用的选择、比较以及新进展做综述。

基于DCE-MRI定量参数图影像组学模型预测子宫内膜癌Ki-67表达

目的探讨基于动态增强磁共振成像(DCE-MRI)定量参数图影像组学模型对术前子宫内膜癌Ki-67表达水平的预测价值。方法回顾性搜集术前行DCE-MRI检查子宫内膜癌患者99例。根据Ki-67表达水平分为高表达组(42例)和低表达组(57例),按照样本量7∶3随机分为训练集(69例)和验证集(30例)。使用Omni-Ki-netics软件在DCE-MRI定量参数图上共提取201个影像组学特征,同时获取患者的独立特征。用Lasso回归对影像组学特征进行降维筛选和影像组学标签建立,采用K-S检验、t检验或卡方检验筛选有统计学差异的独立特征。Logistic回归用建立基于影像组学特征、独立特征和两者联合的诊断模型,采用受试者工作特征曲线下面积评估各模型预测效能,Delong检验用于比较各模型的预测效能。结果最后筛选出7个影像组学特征和5个独立特征来构建模型。在训练集和验证集,联合模型和影像组学模型的预测效能均显著优于独立特征模型(P值均<0.05)。结论基于DCE-MRI定量参数图构建的影像组学模型对术前预测子宫内膜癌Ki-67表达情况具有较高效能。