基于磁共振多模态成像定量参数鉴别诊断乳腺良恶性病变及与临床病理特征的关系探究

目的 分析磁共振多模态成像定量参数鉴别诊断乳腺良恶性病变的价值,并探究乳腺病变性质与临床病理特征的关系。方法 纳入2015年1月-2022年12月医院120例乳腺占位性病变患者,所有患者入院时均接受磁共振多模态成像检查,包括弥散加权(DWI)、磁共振波谱成像(MRS)与磁共振动态增强(DCE-MRI),以病理检查结果为“金标准”,分析该检查方式鉴别诊断乳腺良恶性病变的价值。依据乳腺占位性病变性质将患者分为恶性组与良性组,对比两组临床病理特征,分析乳腺病变性质与临床病理特征的关系。结果 120例乳腺占位性病变患者经病理检查结果显示,乳腺癌98例(81.67%),乳腺良性病变22例(18.33%);以病理检查结果为“金标准”,DCE-MRI及联合诊断乳腺病变性质的灵敏度、准确度高于DWI(P<0.05);乳腺癌组表观扩散系数(ADC)、rADC值低于乳腺良性病变组,Ⅰ型TIC曲线占比低于乳腺良性病变组,Ⅲ型TIC曲线占比高于乳腺良性病变组(P<0.05);绘制ROC曲线,结果显示,ADC、rADC及TIC曲线类型诊断乳腺病变性质具有一定价值(AUC=0.815、0.850、0.911);乳腺癌组肿瘤形态不规则、边缘毛刺/不规则、强化不均匀占比高于乳腺良性病变组(P<0.05);经Logistic回归分析,结果显示,肿瘤临床病理特征与乳腺占位性病变密切相关,形态不规则、边缘毛刺/不规则、强化不均匀是乳腺癌的危险因素(OR>1,P<0.05)。结论磁共振多模态成像定量参数对乳腺良恶性病变具有一定鉴别诊断价值,乳腺癌的发生与肿瘤形态不规则、边缘毛刺/不规则、强化不均匀等临床病理特征密切相关。

多模态磁共振成像评估乳腺癌腋窝淋巴结转移

目的:分析多模态磁共振成像(MRI)在乳腺癌腋窝淋巴结转移(ALNM)评估效果以及可靠指标。方法:选取2020年1月至2021年11月在邯郸市第一医院确诊并接受手术治疗的152例女性乳腺癌患者,根据术后腋窝淋巴结病理结果将其分为ALNM组(45例)和非ALNM组(107例)。利用磁共振动态增强成像(DCE-MRI)、T2加权成像(T2WI)和弥散加权成像(DWI)技术对乳腺癌ALNM做出判定。结果:多模态MRI诊断灵敏度为82.22%,特异度为96.26%,阳性预测值为90.24%,阴性预测值为92.79%,诊断符合率为92.11%。logistic回归分析显示,肿瘤最大径、ADC值与淋巴结转移密切相关。受试者工作特征(ROC)曲线分析,肿瘤最大径ROC曲线下面积(AUC)为0.797(95%CI:0.694~0.842,P<0.01),在最佳截断值为1.96 cm下诊断的灵敏度为77.4%,特异度为60.7%;ADC值AUC为0.844(95%CI:0.808~0.915,P<0.01),在最佳截断值1.122×10^(-3)mm^(2)/s下诊断灵敏度为82.1%,特异度为71.2%。肿瘤最大径和AUC值联合诊断AUC为0.952(95%CI:0.904~0.991,P<0.01),最佳截断值下灵敏度为88.6%,特异度为81.4%。联合指标的AUC要高于肿瘤最大径(Z=3.982,P<0.05)和ADC值(Z=3.014,P<0.05)。结论:多模态MRI对乳腺癌ALNM诊断效果良好,其中肿瘤最大径和AUC值是重要的参考指标,两者联合应用能提高诊断效率。

多模态功能磁共振成像在乳腺癌诊断中的研究进展

乳腺癌(breast cancer)是女性发病率最高的恶性肿瘤,也是女性死亡率最高的恶性肿瘤之一。早发现、早诊断、早治疗不但能够延长患者生存率,同时可提高患者生活质量。磁共振成像是乳腺疾病成像的重要工具,目前已广泛应用于乳腺癌的鉴别、诊断以及评估乳腺癌化疗反应。多模态功能磁共振成像不仅能够获得器官的血流动力学、水分子扩散及化合物代谢等信息,同时可反映肿瘤的进展和治疗相关的多种过程。本文论述了多模态、多参数磁共振成像在乳腺癌诊断中的应用进展及相关研究,以期在磁共振乳腺癌诊断中提供更多的诊疗信息,使更多患者在医疗中获益。

多模态磁共振成像联合estroke人工智能评估在晚时间窗急性脑梗死动脉取栓术的临床研究

目的分析多模态磁共振成像(MRI)联合estroke人工智能评估在晚时间窗急性脑梗死(AIS)动脉取栓术中的临床价值。方法选取2021年7月至2023年6月本院收治的104例晚时间窗AIS患者,所有患者经多模态MRI联合estroke人工智能评估后均可进行动脉取栓,根据eStroke人工智评估结果,将患者按照梗死体积分为低梗死组(梗死体积<21ml)、中等梗死组(21mL<梗死体积<31mL)及较大梗死组(31mL<梗死体积<51mL)。另同期选取于本院进行急诊取栓的时间窗内AIS患者30例,纳入对照组。术后采用改良脑梗死溶栓(mTICI)分级评估血管再通情况。统计患者取栓次数、下床活动时间及住院时间,统计患者住院期间并发症发生率。出院后所有患者均随访3个月,统计患者90 d死亡情况及脑卒中再发情况。采用改良Rankin量表(mRS)及美国国立卫生院神经功能缺损评分(NIHSS)评估患者神经功能预后。结果与低梗死组比,较大梗死组血管再通率降低(P<0.05),与较大梗死组比较,对照组血管再通率升高(P<0.05);与低梗死组比较,对照组血取栓次数增加(P<0.05);与低梗死组比较,对照组并发症发生率升高(P<0.05);与术前比较,4组患者术后3个月mRS评分、NIHSS评分均降低(P<0.05);与低梗死组比较,中等梗死组及较大梗死组mRS评分、NIHSS评分升高(P<0.05),与中等梗死组比较,较大梗死组mRS评分、NIHSS评分升高(P<0.05),与较大梗死组比较,对照组mRS评分、NIHSS评分降低(P<0.05),低梗死组与对照组比较,mRS评分、NIHSS评分差异无统计学意义(P>0.05)。结论多模态MRI联合estroke人工智能评估晚时间窗AIS动脉取栓术中具有良好的血管再通率,有利于减少取栓次级术后并发症的发生,对于神经功能改善具有积极作用。

不同呼吸方式在盆腔磁共振增强中对图像质量的影响

目的:通过与平静呼吸下盆腔磁共振增强扫描比较,探究屏气状态下在盆腔磁共振增强中应用的可行性及图像质量。方法:前瞻性连续收集2019年1月至2023年4月于本院行盆腔磁共振增强检查患者,以平静呼吸下扫描40例作为对照组,同期以屏气状态下扫描40例作为实验组,由2名高年资影像医师采用5分评分标准(1分最差,5分最佳)主观评价两组MRI增强图像的整体图像质量、背景抑制、伪影、生殖系统结构(子宫或前列腺精囊)显示情况,以及客观评价盆腔生殖结构的信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR),统计分析两组图像质量的差异性。结果:在主观评价上,以屏气状态下扫描的盆腔磁共振增强图像的整体图像质量、背景抑制、伪影、生殖系统结构显示情况均比平静呼吸下扫描图像质量打分要高,伪影在两组间比较具有统计学差异(P<0.05),其他方面比较没有显著差异(P>0.05)。在客观评价上,屏气状态下扫描的盆腔磁共振增强图像生殖结构的SNR和CNR均比平静呼吸下扫描图像要高,两组比较均具有统计学差异(P<0.05)。另外,2名阅片者之间的主观评分及客观测量SNR和CNR值一致性均较好(Kappa=0.8640.893;ICC=0.897、0.903)。结论:与平静呼吸下盆腔磁共振增强扫描相比,屏气状态下扫描更能活得高质量的图像,而且明显减少图像伪影,满足诊断的要求。

核磁共振联合多模态超声检查鉴别诊断乳腺肿瘤良恶性的临床价值

目的探讨核磁共振(MRI)联合多模态超声在乳腺肿瘤良恶性中的鉴别诊断效能。方法选取92例女性乳腺占位性病变患者为研究对象。对所有患者施行MRI与多模态超声检查,以病理检查结果为“金标准”,探究MRI+多模态超声联合检查对诊断乳腺肿瘤良恶性的应用价值。结果92例乳腺占位性病变患者经病理检查证实为恶性有31例(33.70%),良性有61例(66.30%);MRI联合多模态超声共检查出30例为恶性,MRI共检查出25例为恶性,而多模态超声共检查出23例为恶性;MRI联合多模态超声检查在鉴别诊断乳腺肿瘤良恶性的灵敏度[93.55%(29/31)]、准确度[96.74%(89/92)]、阴性预测值[96.77%(60/62)]高于MRI、多模态超声单独检查,差异有统计学意义(P<0.05);MRI、多模态超声单独及联合检查的特异度、阳性预测值相比,差异无统计学意义(P>0.05)。kappa检验显示:MRI联合多模态超声检查结果与“金标准”的一致性极好(kappa值=0.926,P=0.000);MRI与多模态超声单独检查与“金标准”的一致性较为理想(kappa值=0.636、0.642,P=0.000、0.000)。结论MRI联合多模态超声鉴别诊断乳腺肿瘤良恶性的效果显著,可有效提高恶性肿瘤诊断灵敏度与准确度,临床应用价值较高,值得大力推行。

基于表面解剖特征的人头部计算机断层与磁共振图像双模态融合

目的探讨基于解剖标记的点配准在人头部CT及MRI双模态配准精度。方法 4例患者行CT及MRI扫描,将扫描数据导入3D Slicer 4.8.1以体素渲染方式进行三维重建。在10个备选的体表解剖特征点中,基于各点的5次定位误差在CT和MRI图像上选出相对应8个的解剖部位标记点坐标,按标记点数分为4、5、6、7、8个标记点组。利用奇异值分解(SVD)算法对两个模型进行对应点配准,利用标记点配准误差(FRE)对配准精度进行评估。结果双模态融合误差的FRE为2.68~6.54 mm。4、5、6、7、8个标记点组分别为(5.14±0.97)mm、(4.71±0.64)mm、(4.45±0.59)mm、(4.13±0.55)mm、(3.54±0.72)mm,相邻组间差异无统计学意义,8个标记点的FRE与4个标记点的FRE相比差异有统计学意义(P<0.05)。结论面部表面的解剖学特征可用于CT-MRI的双模态融合;CT-MRI的双模态融合FRE随着标记点数的增加而减小。

基于两种Dixon技术的乳腺磁共振T2WI序列图像质量对比研究

目的 对比分析乳腺MRI T2WI序列中双回波快速水脂分离(Fast Dixon)技术与传统两点法水脂分离(Dixon)技术图像质量,探讨两种Dixon技术的临床应用价值。材料与方法 回顾性分析2022年6月至2023年3月广西壮族自治区人民医院同时行Fast Dixon(Fast Dixon组)与两点Dixon(两点Dixon组)两种脂肪抑制T2WI序列的41例乳腺MRI检查女性患者病例。综合分析两组图像的质量(包括总体图像质量、脂肪抑制质量、纤维腺体组织与实性病灶的清晰度及在腋窝、胸壁、皮肤区域的运动伪影大小);计算病灶、腋窝、胸肌、正常实质的信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)及病灶实质对比噪声比(contrast-to-noise ratio,CNR)。采用Kendall’s W系数评估观察者间主观评分数据的一致性,采用组内相关系数(intra-class correlation coefficient,ICC)评价观察者间图像质量客观定量评价参数的一致性。计数资料用非参数检验进行比较,计量资料采用配对t检验或Wilcoxon符号秩检验。P<0.05为差异有统计学意义。结果 主观评价:两名医师主观评分一致性较好或极好(Kendall’s W=0.773~0.928,P<0.001);两种Dixon技术均可获得均匀一致的脂肪抑制图像质量(P>0.05);Fast Dixon组在腋窝、胸壁、皮肤区域运动伪影更小,总体图像质量较两点Dixon组好,差异有统计学意义(P<0.05);两组图像纤维腺体组织及病灶的清晰度差异无统计学意义(P>0.05)。客观评价:两名观察者观测值计算所得SNR和CNR具有极好的一致性(ICC=0.897~0.936,P<0.001);Fast Dixon组在病灶、正常实质、胸肌及腋窝的SNR优于两点Dixon组(P<0.05);两组病灶的CNR差异无统计学意义(P>0.05)。结论 与两点Dixon技术相比,Fast Dixon技术既可获得均匀一致的脂肪抑制图像,同时运动伪影较少,显著改善乳腺周围区域的图像质量,提升乳腺MRI T2WI序列总体图像质量。

多模态磁共振成像指标与子宫内膜癌淋巴结转移的关系及其临床意义

目的探讨多模态磁共振成像(MRI)指标与子宫内膜癌(EC)淋巴结转移的关系及其临床意义。方法选取2019年1月至2023年6月于延安大学附属医院接受治疗的700例EC患者作为研究对象,收集患者的临床特征及多模态磁共振成像(MRI)平扫、动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)、弥散加权成像(DWI)诊断结果。以手术病理检查结果为金标准,将患者分为淋巴结转移组及非淋巴结转移组。通过单因素分析及多因素logistic回归模型,分析筛选MRI指标,并绘制受试者操作特征(ROC)曲线进行预测价值分析。结果65例EC患者发生淋巴结转移(占9.29%)。单因素分析显示,非淋巴结转移组与淋巴结转移组患者的容量转移常数(K^(trans))、表观扩散系数(ADC)值比较,差异存在统计学意义(P<0.05)。以K^(trans)、ADC值为自变量,多因素logistic回归进行分析结果显示,K^(trans)、ADC值均与EC患者淋巴结转移有关系(P<0.05),其中K^(trans)水平升高,ADC值降低,EC患者发生淋巴结转移的危险性增大。ROC曲线分析结果发现,K^(trans)、ADC的ROC曲线下面积分别为0.742(95%CI:0.635~0.849)、0.795(95%CI:0.019~0.542),均具有临床预测淋巴结转移的价值。结论K^(trans)、ADC指标与EC患者淋巴结转移有关,K^(trans)水平升高,ADC值降低,EC患者发生淋巴结转移的危险性增大,两项指标均具有临床预测EC患者发生淋巴结转移的作用。

多模态多参数磁共振成像在脑胶质瘤Ki-67表达中的研究

目的探讨多模态磁共振成像技术及其定量和定性参数预测胶质瘤Ki-67表达水平的价值。材料与方法选取330例胶质瘤患者,其中异柠檬酸脱氢酶(isocitrate dehydrogenase,IDH)野生型201例,IDH突变型129例。获得常规MRI特征、表观扩散系数(apparentdiffusion coefficient,ADC)、动态对比增强(dynamic contrast-enhanced,DCE)MRI定性及定量参数时间-强度曲线(time-intensity curve,TIC)、转运常数(volume transfer constant,K^(trans))、渗出速率常数(the rate constant,K_(ep))、血管外细胞外容积分数(fractional volume of the extravascular-extracellular,V_(e))、血浆分数(plasma fraction,V_(p))及磁共振波谱(magnetic resonance spectroscopy,MRS)代谢产物比值,对胶质瘤患者进行logistic回归,以确定与Ki-67表达水平相关因素。用受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)评价预测模型的性能。结果在胶质瘤患者分析中,K^(trans)(OR=1.012,P<0.001)、ADC(OR=0.998,P<0.05)、强化程度(OR=3.317,P<0.05)是Ki-67表达水平的独立预测因素,AUC为0.893。结论K^(trans)、ADC和强化程度可能是预测胶质瘤Ki-67表达水平的有效参数。

基于图卷积网络的脑胶质瘤核磁共振图像分割

近年来基于卷积神经网络(CNN)的图像分割应用已十分广泛,在特征提取的部分取得了很大进展.然而随着卷积层数越来越深,感受野不断增大,使模型丢失局部特征信息进而影响模型性能.使用图卷积网络(GCN)处理图数据结构的信息,能够在保留局部特征同时不随层数的加深而丢失局部信息.本文主要研究将基于CNN结构的对称全卷积网络(U-Net)特征提取与基于GCN的图像分割结合,提取全局与局部、浅层与深层的多尺度特征集应用于多模态脑胶质瘤核核磁共振(MR)序列图像分割,可分为两个阶段:第1阶段利用U-Net对多模态脑核磁共振胶质瘤MR序列图像进行特征提取,通过多个池化层实现多尺度特征提取及上采样进行特征融合,其中底层输出较低级别特征,高层输出更加抽象的高级特征;第2阶段通过膨胀邻域及稀疏化处理将U-Net获得的特征图数据转化为GCN所需的图结构数据,将图像分割问题转化为图节点分类问题,最后通过余弦相似度量对图结构数据进行分类.在BraTS 2018公开数据库上的实验结果取得分割准确度0.996、灵敏度0.892的效果.相比其他深度学习模型,本方法通过多尺度特征融合,利用GCN建立高低级别特征的拓扑连接,确保局部信息不丢失以取得较好的分割效果,能够胜任临床脑胶质瘤核磁共振图像的分析需求,进而有效提高脑胶质瘤诊断精度.

基于多模态磁共振成像探讨针刺治疗卒中后失语症的研究进展

卒中后失语症(post-stroke aphasia,PSA)是指因脑血管或言语中枢神经功能紊乱引起的后天性语言功能障碍。针刺治疗PSA已取得较好的临床疗效,但其作用机制尚未明确。近年来,多模态MRI飞速发展,此项技术具有无辐射、多参数、多序列成像等优点,已被众多学者应用于PSA中枢效应机制研究。本研究基于功能MRI、弥散张量成像、结构性MRI、磁共振波谱成像等多模态成像技术,从脑功能、脑结构及脑代谢等角度探讨了针刺对PSA患者中枢效应机制,旨在为针刺治疗PSA临床个体化诊疗方案提供新方向,为研究针刺治疗PSA的潜在机制提供新思路。

多模态磁共振联合CT在鼻咽癌术前分期诊断中分析

目的分析多模态磁共振(MRI)+CT在鼻咽癌术前分期诊断中的应用价值。方法回顾性分析2021年1月-2023年1月医院经病理检查确诊的86例鼻咽癌患者临床资料,所有患者入院时均接受多模态MRI成像检查及CT扫描检查。以病理检查结果为金标准,分析CT检查对鼻咽癌术前临床分期的诊断效能,对比不同临床分期的鼻咽癌患者多模态MRI参数,绘制ROC分析多模态MRI联合CT诊断鼻咽癌临床分期的价值。结果86例鼻咽癌患者经病理检查结果显示,Ⅰ期6例(6.98%),Ⅱ期24例(27.91%),Ⅲ期39例(45.35%),Ⅳ期17例(19.77%);以病理检查结果为“金标准”,多模态MRI成像诊断鼻咽癌术前临床分期与病理检查结果一致性极好(Kappa=0.810,P<0.05);CT检查诊断鼻咽癌术前临床分期与病理检查结果一致性理想(Kappa=0.709,P<0.05);中晚期组细胞外间隙体积百分数(V_(e))、速率常数(K_(ep))、运转常数(K_(trens))值高于早期组,表观扩散系数(ADC)值低于早期组(P<0.05);绘制受试者工作特征(ROC)曲线,结果显示,V_(e)、K_(ep)、K_(trens)、ADC、CT检查对鼻咽癌临床分期具有一定诊断价值(AUC=0.714、0.757、0.880、0.731、0.774),联合诊断价值更高(AUC=0.910)。结论多模态MRI、CT对鼻咽癌术前临床分期均具有一定诊断价值,两种检查方式联合应用诊断价值更高。

基于隐式退化模型的磁共振图像超分辨重建网络

对于使用算法提升磁共振(MR)图像分辨率的研究,现有方法多停留在跨尺寸、同尺寸有监督的超分辨算法研究,提出一种基于隐式退化映射模型的MR图像超分辨重建网络SG-Diffusion,通过掩码自编码器隐式建模MR图像的退化过程,减小实验构建数据集与实际场景下MR图像的域差距,并基于隐式退化模型构建样本对,训练得到基于自引导扩散模型的MR图像重建网络,从而实现无监督同尺寸MR图像的空间分辨率提升。在fastMRI数据集的4倍加速采样脑部MR图像超分辨实验结果显示,本文提出的基于隐式退化模型的MR图像超分辨重建网络能够有效提升退化MR图像的空间分辨率,同时与基于显示退化模型的图像退化重建方法相比,本文提出的SG-Diffusion方法具有更好的重建效果。

多模态磁共振技术在脑内环形强化病变中的诊断价值

目的总结脑内环形强化病变的神经影像学特点,探讨多模态磁共振技术在脑内环形强化病变中的诊断价值。方法回顾分析2015年1月—2023年1月中南大学湘雅三医院就诊的67例脑内环形强化病变患者多模态磁共振特点、影像学诊断、临床确诊报告及预后等相关临床资料。结果67例脑内环形强化病变患者中,胶质瘤26例,转移瘤20例,脑脓肿7例,脱髓鞘病变5例,淋巴瘤3例,其他病变6例。常规MRI序列(T1WI、T2WI、FIAIR和增强)尽管能清晰显示脑内环形强化灶的部位、形态、灶周水肿程度等特点,但定性诊断困难。结合其他多模态磁共振序列(MRS、DWI、PWI等)的影像学特点,并构建影像学鉴别诊断流程图,57例患者得出了较明确的影像学诊断,其中54例患者的影像学诊断与最终临床诊断相符。结论多模态磁共振技术(MRS、DWI、PWI等)通过解析脑内环形强化病变的病理生理特点,结合程序性鉴别诊断分析,显著提高了影像学诊断的准确率。

磁共振动态增强图像及定量参数诊断富细胞型子宫肌瘤的价值及与生物学行为标志物的相关性

目的探讨磁共振动态增强图像(DCE-MRI)及定量参数诊断富细胞型子宫肌瘤(CUL)的价值及其与生物学行为标志物的相关性。方法选取2021年6月至2023年6月于郑州市中心医院就诊的83例CUL患者作为观察组,另选取同期、同年龄段普通型子宫肌瘤患者83例作为对照组,两组患者均进行DCE-MRI检查,并测定观察组患者病灶组织p16、血管内皮生长因子(VEGF)、Ki-67。比较两组患者的DCE-MRI定量参数[速率常数(Kep)、血管间隙容积分数(Vp)、容量转运常数(Ktrans)、血管外细胞外间隙容积分数(Ve)、毛细血管表面通透性(PS)、血浆灌流量(Fp)],采用相对危险度(RR)分析不同水平DCE-MRI定量参数(Ktrans、Kep、Ve、Vp、PS及Fp)对CUL的发病风险,采用受试者工作特征曲线(ROC)、决策(DCA)曲线评估DCE-MRI定量参数对CUL的诊断效能;比较不同p16、VEGF、Ki-67表达CUL患者的DCE-MRI定量参数,采用Pearson分析DCE-MRI定量参数与p16、VEGF、Ki-67的相关性。结果观察组患者的Ktrans、Kep、Ve、Vp、PS及Fp分别为(1.98±0.62)min、(1.99±0.24)min、(0.80±0.17)%、(0.52±0.14)%、(1.24±0.45)mL/min、(2.47±0.46)mL/min,明显高于对照组的(0.96±0.35)min、(1.12±0.43)min、(0.55±0.22)%、(0.29±0.10)%、(0.37±0.12)mL/min、(0.91±0.25)mL/min,差异均有统计学意义(P<0.05);当Kep、Ktrans、Ve、Vp、PS及Fp高水平时,CUL发病风险是低水平的9.375倍、6.546倍、3.611倍、4.929倍、8.222倍、5.917倍;经ROC分析结果显示,Ktrans、Kep、Ve、Vp、PS、Fp联合诊断CUL的AUC为0.939,大于各参数单独诊断(P<0.05);经DCA曲线分析结果显示,各参数联合诊断CUL的临床净收益率最高;观察组中p16、VEGF及Ki-67阳性表达患者的Ktrans、Kep、Ve、Vp、PS及Fp明显高于阴性表达患者,差异均有统计学意义(P<0.05);经Pearson分析结果显示,Kep、Ktrans、Ve、Vp、PS及Fp与p16、VEGF、Ki-67均呈正相关(P<0.05)。结论DCE-MRI及定量参数对CUL具有一定诊断价值,且与患者p16、VEGF及Ki-67显著相关。

基于深度学习生成的磁共振图像的临床验证研究

该研究采用基于深度学习的图像生成算法,从磁共振图像的矢状位T1WI和T2WI序列生成伪矢状位STIR序列。以真实采集的STIR序列为金标准,从主观和客观两方面评价生成序列的图像质量及诊断效果。主观方面,由两位医师对图像进行评分。客观方面,选取5种组织的感兴趣区域,计算信噪比和对比度噪声比来衡量图像质量。此外,采用平均绝对误差、峰值信噪比、结构相似度和相关系数来分析生成的STIR与金标准图像的相关性;使用Bland-Altman图分析像素值的一致性。研究结果表明,深度学习生成的STIR序列在图像质量和临床诊断上与金标准一致甚至超越金标准,且能够缩短扫描时间,提高影像扫描效率,因此具有应用于临床实践的前景。

多模态心脏磁共振在非致密性心肌病诊断及预后评估中的应用进展

非致密性心肌病(noncompaction cardiomyopathy,NCCM)是一种遗传异质性疾病,近年来的发病率逐渐提高,但对其诊断和预后评估一直是临床上的重要挑战。心脏磁共振(cardiac magnetic resonance,CMR)成像能够提供心肌结构、功能、活性以及组织定量等多方面的信息,在心肌病领域发挥出独特优势。本篇综述围绕NCCM相关的CMR技术展开,就常规CMR技术及CMR新技术在NCCM诊断及预后评估中的应用进展予以总结,旨在深入探讨NCCM的发病机制、提高早期检出率,进而有效指导临床治疗以改善患者预后。同时,希望通过总结前人的研究工作,为新技术在该病中的研究提供参考。

磁共振多模态功能成像在膀胱癌分期及分级中的应用研究进展

膀胱癌(bladder cancer,BC)是一种复发率高且易于进展的肿瘤,其治疗负担在所有癌症中位居第一,严重危害国民健康。精确的分期及分级对于BC诊疗决策有着重要的意义。近年来,随着膀胱成像与报告系统和MRI技术的飞速发展,扩散加权成像、动态对比增强MRI、扩散峰度成像、体素内不相干运动、分数阶微积分扩散模型、合成磁共振技术和化学交换饱和转移成像等功能MRI技术可以无创地从扩散、血供、组织定量及代谢等多个方面评估肿瘤性质,以期术前评估肿瘤生物学特性、预测肿瘤复发进而帮助临床医生早期诊断、制订最优手术方式,提高患者生存质量,减少不必要的经济负担。上述技术逐渐成为研究热点,故本文就近年来国内外多模态功能MRI在BC分期及分级中的应用予以综述,为临床诊疗提供更加可靠的影像学依据。

基于多模态磁共振图像特征选择的脑胶质瘤分割

脑胶质瘤分割通常需要将肿瘤区域细分为多个不同性质的子区域,往往需要使用多种不同模态的磁共振(MR)图像。近年来,基于深度学习的脑胶质瘤分割研究已成为主流。然而,大多数基于深度学习的方法只是将不同模态MR图像(或底层特征)进行通道维度堆叠后输入到分割网络中,并且在特征提取阶段忽略不同性质子区域分割时所需模态特征的差异性,导致分割性能不够精良。本研究提出一种基于多模态MR图像特征选择的两阶段分割框架进行脑胶质瘤分割。一方面,设计多模态特征选择模块并嵌入到分割网络框架中,对当前分割任务所需多模态MR图像特征进行自动提取和有效选择;另一方面,将多个不同性质的病变组织子区域分为两阶段分割任务,利用第一阶段分割任务结果提供第二阶段分割目标的定位信息。本方法和对比方法分别在BraTS2018(训练集285个患者,验证集66个患者)、BraTS2019(训练集335个患者,验证集125个患者)和BraTS2020(训练集369个患者,验证集125个患者)公开数据集上进行了实验。在BraTS2018数据集上,本方法在完整肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤区域的Dice相似系数分别为0.898、0.854和0.818,Hausdorff距离分别为4.072、6.179和3.763;在BraTS2019数据集上,本方法在上述3个肿瘤区域的Dice相似系数分别为0.892、0.839和0.800,Hausdorff距离分别为6.168、7.077和3.807;在BraTS2020数据集上,本方法在上述3个肿瘤区域的Dice相似系数分别为0.896、0.837和0.803,Hausdorff距离分别为6.223、7.033和4.411。对比实验结果表明,所提方法在增强肿瘤区域和肿瘤核心区域的分割性能具有明显优势,特别是增强肿瘤区域分割性能在BraTS2020数据集上最佳。基于多模态特征选择模块的两阶段分割框架,针对每阶段分割目标实现了不同模态MR图像特征的自动和充分学习,取得了理想的分割结果,为计算机辅助肿瘤诊断提供了可能的解决方案。