多模态迭代ASiR-V算法联合低管电压扫描在头颈部CT血管成像中的应用研究

目的:探究多模态迭代ASiR-V算法联合低管电压扫描在头颈部CT血管成像(CT angiography,CTA)中的应用。方法:回顾性选取2022年3月—2023年3月在济宁市兖州区人民医院申请接受头颈部CTA检查的85例患者,将85例患者进行分组,A组(n=43)采用80 kV管电压进行血管成像,成像后采用ASiR-V算法进行图像重建;B组(n=42)采用120 kV管电压进行血管成像,成像后采用常规滤波反投影法进行图像重建。记录两组患者左右颈内动脉、左右椎动脉、左右大脑中动脉CT值并计算图像噪声、信噪比(signal-to-noise ratio,SNR),对比度噪声比(contrast-to-noise ration,CNR),有效剂量(effective dose,ED)。结果:两组患者头颈部CTA评分一致性优良(Kappa=0.946、0.905),两组年龄、性别、SNR、CNR、图像评分差异不具有统计学意义(P>0.05)。两组患者剂量长度乘积(dose-length product,DLP)、CT容积剂量指数(volume CT dose index,CTDIvol)、有效剂量(effective dose,ED)、左右颈内动脉、左右椎动脉、左右大脑中动脉CT值、头颈部CTA图像噪声差异均有统计学意义(P<0.01)。结论:多模态迭代重建ASiR-V算法联合低管电压扫描能有效降低头颈部CTA检查辐射剂量,同时能获得满足临床诊断需求的图像质量。

基于磁共振前列腺平扫T_(1)WI影像组学预测前列腺良恶性病变的可行性研究

目的探讨磁共振前列腺平扫T_(1)WI影像组学预测前列腺良恶性病变的可行性。方法回顾性分析2021年10月—2023年5月济宁市兖州区人民医院诊断的105例前列腺结节患者的磁共振平扫图像影像组学特征。前列腺癌为A组(n=42),前列腺良性结节为B组(n=63),比较两组前列腺平扫T_(1)WI图像影像组学特征,将两组特征进行单因素分析,单因素分析具有差异的特征采用最小绝对值收敛和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,Lasso)回归进行降维,降维后特征纳入二元Logistics回归分析,筛选出预测前列腺结节良恶性的独立危险因素并建立模型。对独立危险因素与Logistics预测模型进行受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)分析诊断效能。结果两组205个影像特征值具有统计学意义(P<0.05),927个影像特征值无统计学意义(P>0.05),Lasso回归特征降维后获得10个特征。二元logistics回归方程结果显示同质性、逆差矩、前列腺特异抗原(prostate specific antigen,PSA)为预测前列腺结节良恶性的独立危险因素,模型为:Logit(P)=6.235+同质性×1.123+逆差矩×2.235+PSA×4.623,当阈值取124.35时,敏感性为95.3%,特异性为91.5%,Delong检验分析示Logit(P)ROC明显优于同质性、逆差矩、PSA,差异有统计学意义(P<0.05)。结论磁共振前列腺平扫T_(1)WI图像影像组学能准确预测前列腺结节良恶性,可为临床筛查前列腺结节良恶性结节提供依据。

低管电压联合多模型迭代技术ASiR-V在胸部CT肺结节诊断中的应用价值

目的:探究低管电压联合多模型迭代重建(ASiR-V)算法在胸部CT肺结节诊断中的应用价值。方法:选取2022年1月—9月在济宁市兖州区人民医院胸部CT检查发现肺小结节的患者115例,对符合Fleischner指南要求进行3月随访的患者进行分组,A组(n=53)采用80kV管电压联合ASiR-V算法进行胸部CT复查扫描,B组(n=62)采用120kV管电压联合常规滤波反投影法进行胸部CT复查扫描。记录两组患者胸大肌、胸部皮下脂肪、肺结节、升主动脉CT值并计算对应信噪比(SNR)、有效剂量(ED)。结果:两组患者胸部CT平扫图像观察一致性优良(Kappa=0.936、0.915),两组平均年龄、性别比例、SNR、图像评分、各部位CT值、噪声、图像评分差异均不具有统计学意义(P>0.05)。两组患者剂量长度乘积(DLP)、CT容积剂量指数(CTDIvol)、有效剂量(ED)差异均具有统计学意义(P<0.01)。结论:低管电压联合ASiR-V算法扫描能有效降CT平扫检查辐射剂量,同时不影响肺结节观察,满足随访要求。

食道CT平扫纹理分析预测食道癌化疗预后的可行性研究

目的:探讨基于食道CT平扫纹理分析预测食道癌化疗预后的可行性。方法;回顾性收集2021年10月—2023年2月在济宁市兖州区人民医院诊断为食道癌患者85例的CT平扫图像纹理特征、临床资料与病理资料。将化疗预后好患者设为A组(n=8),化疗预后差为B组(n=47),比较两组食道CT平扫图像纹理特征值差异,采用二元Logistics回归筛选预测食道癌患者化疗预后的独立风险因素并建立模型。对独立风险因素与Logistics模型采用受试者工作特征(ROC)曲线分析诊断效能。结果:两组患者临床一般资料不具有统计学意义(P>0.05)。二元Logistics回归方程结果显示TotalEneagy (能量特征)、Maximum (最大限度)与Homogeneity (同质性)为预测食道癌化疗预后的独立风险因素,其预测模型为:Logit (P)=-1.876+Maximum×3.975+TotaIEnergy×-4.537+Homogeneity×4.245,Logit (P)的ROC曲线下面积为0.878,取阈值为0.53456时,灵敏度及特异度分别为89.6、84.2%。结论:食道CT平扫图像纹理特征能有效预测食道癌化疗预后情况,可为临床化疗选择提供影像学证据。