基于临床、能谱CT及影像组学构建胃癌神经侵犯的预测模型

目的探讨基于临床资料、能谱CT参数及影像组学特征的模型术前预测胃癌神经侵犯的价值。资料与方法回顾性分析2021年1月—2022年8月新乡医学院第一附属医院80例行术前能谱CT检查的胃癌患者,根据病理结果分为神经侵犯阳性组和阴性组。收集患者临床病理资料,测量胃癌原发病灶能谱参数,进行单因素分析;从双期混合能量图像中提取214个影像组学特征,使用单因素分析及支持向量机对组学特征进行筛选;将差异有统计学意义的变量纳入Logistic回归分析构建预测模型。使用受试者工作特征曲线评价模型的性能。结果两组患者性别、糖类抗原199、肿瘤厚度、Lauren分型、Borrmann分型差异有统计学意义(P均<0.05);能谱参数中,两组动脉期单能量值(CT60 keV~CT110 keV)差异有统计学意义(P均<0.05),门静脉期CT值、碘基值、标准化碘基值和除CT80 keV外的单能量值差异有统计学意义(P均<0.05);影像组学分析选出曲线下面积最大的支持向量机模型,其曲线下面积、敏感度、特异度、准确度、P值及参数分别为0.843、0.923、0.714、0.925、<0.001、c∶g 2.64∶10.56。最后基于Logistic回归算法分别建立临床模型、能谱CT模型、影像组学模型、临床+能谱模型、临床+影像组学模型、能谱+影像组学模型,临床+能谱+影像组学模型,其中临床+能谱+影像组学模型诊断胃癌神经侵犯的效能最好,其曲线下面积、最佳阈值、约登指数、敏感度、特异度分别为0.927(95%CI 0.850~1.000)、0.879、0.778、0.778、1.000。结论基于临床特征、能谱CT参数及影像组学建立的联合模型对术前预测胃癌神经侵犯具有较好的价值。

基于CT影像组学结合临床特征鉴别肺结核与非结核分枝杆菌肺病的研究

目的:探讨基于CT影像组学结合临床特征在鉴别肺结核(pulmonary tuberculosis,PTB)与非结核分枝杆菌肺病(nontuberculous mycobacteria pulmonary disease,NTM-PD)中的价值。方法:对2019年1月1日至2023年3月31日河南省新乡医学院第一附属医院收治的经细菌培养证实的NTM-PD患者和PTB患者的临床资料及CT图像进行回顾性分析。根据分枝杆菌培养结果将所有患者分为PTB组(75例)和NTM-PD组(58例)。分析患者的临床特征,并将两组间差异有统计学意义的临床特征用于构建临床模型。以CT图像中空洞性病灶作为研究对象,共200个病灶被纳入研究,然后将其按照7∶3的比例随机分为训练集和测试集。使用逻辑回归分类器构建影像组学模型。结合影像组学特征和临床特征构建联合模型,使用受试者工作特征曲线(ROC)及曲线下面积(AUC)、校准曲线评估模型在训练集和测试集中的诊断效能。结果:单因素分析显示,PTB组年龄[中位数(四分位数)]为45(26,66)岁,与NTM-PD组年龄[63(54,70)岁]比较差异有统计学意义(Z=-3.184,P<0.001);PTB组BMI(19.95±2.83)与NTM-PD组BMI(18.78±2.59)比较差异有统计学意义(t=2.469,P=0.015);PTB组γ-干扰素释放试验(interferon-γ release assays,IGRA)阳性患者55例(73.33%),NTM-PD组IGRA阳性患者16例(27.59%),两者阳性率比较差异有统计学意义(χ^(2)=27.505,P<0.001)。多因素分析显示,年龄(OR=0.969,P=0.004)与IGRA(OR=6.026,P<0.001)均是鉴别PTB与NTM-PD的独立预测因子。临床模型的AUC值在训练集和测试集中分别为0.832(95%CI:0.765~0.899)和0.800(95%CI:0.689~0.911);影像组学模型在训练集和测试集中的AUC值分别为0.974(95%CI:0.952~0.996)和0.939(95%CI:0.877~1.000);联合模型在训练集和测试集中的AUC值分别为0.993(95%CI:0.986~1.000)和0.995(95%CI:0.985~1.000)。结论:临床特征结合影像组学特征的联合模型是一种无创、方便、快捷的辅助诊断方法,能够快速有效地鉴别PTB与NTM-PD。

CT影像组学结合临床特征预测活动性耐药肺结核的模型构建与验证

目的:构建基于CT影像组学结合临床特征模型预测肺结核耐药性。方法:选择2020年1月1日至2022年12月31日河南省新乡医学院第一附属医院收治的234例肺结核患者。根据耐药情况将患者分为耐药组88例和药物敏感组146例,并按照7∶3比例随机分为训练集和测试集。对病灶进行感兴趣体积(volume of interest,VOI)勾画后提取影像组学特征。应用最小冗余最大相关(minimum redundancy maximum relevance,MRMR)和最小绝对收缩与选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)方法进行特征筛选。利用logistics回归构建临床模型、影像组学模型,随后将经过筛选的最优影像组学特征和有统计学意义的临床特征、CT特征相结合,构建联合模型。应用受试者工作特征曲线下面积(areas under the receiver operating characteristic curve,AUC)评估每个模型的诊断性能。结果:耐药组初治患者48例(54.55%)、复治患者40例(45.45%),树芽征检出率为69.32%(61/88)。药物敏感组初治患者131例(89.73%)、复治患者15例(10.27%),树芽征检出率为81.51%(119/146)。耐药组和药物敏感组患者临床特征及CT特征分析结果表明,治疗史(χ^(2)=37.796,P<0.001)和树芽征(χ^(2)=4.595,P=0.032)在两组间差异均有统计学意义。在CT征象分析中,2名医师对结节及卫星灶、钙化结节、实变、纤维条索、支气管扩张、树芽征的观察者间一致性较好(Kappa值分别为0.757、0.784、0.818、0.777、0.863、0.781)。应用MRMR和LASSO方法共筛选出14个影像组学特征作为预测指标构建预测模型。临床模型的AUC值在训练集和测试集分别为0.760(95%CI:0.687~0.834)和0.820(95%CI:0.704~0.937),影像组学模型的AUC值在训练集和测试集分别为0.822(95%CI:0.758~0.885)和0.845(95%CI:0.744~0.947),联合模型的AUC值在训练集和测试集分别为0.878(95%CI:0.823~0.932)和0.888(95%CI:0.788~0.987)。结论:影像组学模型的诊断性能高于临床模型,联合模型的诊断性能在训练集和测试集表现最佳。

临床-CT模型评估食管鳞状细胞癌侵犯脉管和/或神经

目的观察临床-CT模型评估食管鳞状细胞癌(ESCC)侵犯脉管(LVI)和/或神经(PNI)的价值。方法回顾性分析156例ESCC患者资料,根据术后病理结果将LVI和/或PNI阳性者归为阳性组(n=58)、LVI及PNI均阴性者归为阴性组(n=98);比较组间临床及CT资料,行logistic回归分析并建立模型,观察其评估LVI和/或PNI的效能。结果组间癌胚抗原(CEA)、糖类抗原199(CA199)、肿瘤厚度、肿瘤体积、静脉期CT值(CTV)、CTV与平扫CT值(CTP)差值(ΔCT_(V-P))及静脉期增强率(V%)差异均有统计学意义(P均<0.05),其评估ESCC LVI和/或PNI的曲线下面积(AUC)分别为0.702、0.690、0.731、0.744、0.621、0.631及0.599。CEA、CA199、肿瘤厚度、肿瘤体积及CTV为ESCC LVI和/或PNI的独立预测因素,以之建立的联合模型评估ESCC LVI和/或PNI的准确率、敏感度及特异度分别为82.05%、65.52%及91.84%,且其AUC为0.838,高于各单一参数(P均<0.05)。结论所获临床-CT模型可有效评估ESCC LVI和/或PNI。

胆囊炎性肌纤维母细胞瘤1例

患者 男,6岁。间断发热1个月余,最高达39.0℃,热型不规则,以夜间为主,期间躯干部出现散在红色丘疹,伴瘙痒。实验室检查:白细胞计数15.4×10^(9)/L,血小板计数714×10^(9)/L,中性粒细胞绝对数9.77×109/L,淋巴细胞绝对数4.92×10^(9)/L,超敏C反应蛋白96.84 mg/L,红细胞沉降率60 mm/h。

旅游文化与非物质文化遗产在数字媒体艺术中的结合与发展研究

从我国现代化社会发展进程来看,人们的生活需求越来越高,对精神世界的追求非常的迫切,在这一背景下旅游文化和非物质文化遗产获得了蓬勃的发展,再加上随着科技水平的不断提高,数字媒体艺术对原有旅游文化和非物质文化遗产的传播产生了一定的冲击。因此在发展旅游文化和非物质文化遗产过程中,需要迎合数字媒体艺术的发展方向,健全与之对应的传播方案,扩大在社会中的影响力,为旅游文化和非物质文化遗产注入全新的活力。

实体肺腺癌能谱CT定量参数与表皮生长因子受体、间变性淋巴瘤激酶突变状态的相关性

目的 分析能谱CT定量参数与实体肺腺癌表皮生长因子受体(EGFR)、间变性淋巴瘤激酶(ALK)基因突变状态的相关性,以期通过能谱参数联合临床指标预测实体肺腺癌基因突变的表达。资料与方法 回顾性收集2020年5月—2022年5月新乡医学院第一附属医院行能谱CT平扫+增强扫描且经病理证实的86例肺腺癌患者的影像资料与临床资料,根据EGFR以及ALK突变状态分为突变组(43例)与野生组(43例)。获取平扫、动脉期及静脉期40 keV、70 keV及100 keV单能量CT值、能谱曲线斜率,平扫有效原子序数,动、静脉期碘浓度、同层面动脉期碘浓度以及水浓度,计算标准化碘基值。将差异有统计学意义的参数构建预测模型,使用受试者工作特征曲线评价模型预测效能。结果 EGFR突变组与野生组性别、吸烟状态差异有统计学意义(χ^(2)=5.628,P=0.018;χ^(2)=4.214,P=0.040);平扫有效原子序数和能谱曲线斜率、动脉期40 keV、70 keV及100 keV单能量CT值、静脉期40keV单能量CT值、动静脉双期能谱曲线斜率及标准化碘基值在两组间差异均有统计学意义(t=2.067~4.394,P均<0.05);Logistic回归分析得出,静脉期标准化碘基值及能谱曲线斜率是EGFR基因突变状态的独立预测因素。ALK突变组与野生组中,平扫及动脉期能谱CT定量参数差异无统计学意义(P>0.05)。静脉期水基值在两组间差异有统计学意义(t=2.058,P=0.043)。结论 能谱CT定量特征与实体肺腺癌EGFR、ALK基因突变状态具有相关性,其中基于能谱定量特征与临床特征结合建立的Logistic回归模型在预测EGFR基因突变中有一定价值。