钆塞酸二钠增强MRI鉴别乏脂肪型血管平滑肌脂肪瘤和肝细胞癌

血管平滑肌脂肪瘤(AML)是一种好发于中年女性的良性肝脏富血供肿瘤,术前影像学诊断正确率仅为20%~52%,尤其是乏脂肪型AML最易误诊为肝细胞癌(HCC)。AML与HCC的治疗方式截然不同,准确区分两者可避免AML患者因误诊为HCC而接受不必要的治疗。为研究乏脂肪型AML在钆塞酸二钠增强MRI上的表现,并能够在低危HCC患者中准确区分两者的影像学特征,该研究纳入2004年11月至2013年11月12例经病理证实为肝AML且无发生HCC危险因素的患者,并按照同样的纳入标准收集27例HCC患者作为对照,由两名放射科医生分析各自的形态学特征、增强模式和肝胆期(HBP)表现并达成一致。

利用深度卷积神经网络分析超声图像进行肝纤维化自动分类

无创评估肝纤维化进程是目前临床研究的热点。瞬时弹性成像、剪切波弹性成像和磁共振(MRI)弹性成像得到越来越多的应用。针对CT和MRI图像的深度卷积神经网络(DCNN)评估肝纤维化显示出较高的诊断效能,而针对B型超声图像进行深度学习的报道较少。该研究通过建立深度卷积神经网络对B型超声图像预测肝纤维化METAVIR评分。收集两个专科院校转诊中心的3446例患者的13608张超声图像用于训练DCNN,患者接受手术切除、肝穿刺活检或瞬时弹性成像检查,以病理标本或瞬时弹性成像得出估计的METAVIR分数用作参考标准,建立四分类模型(F0比F1比F23比F4)。