CT血管造影和MRI在脊髓血管畸形术后随诊中的价值

目的探讨CT血管造影和MRI在脊髓血管畸形术后随诊中的应用价值。方法155例脊髓血管畸形术后复查的患者全部完成选择性全脊柱动脉造影检查,由经过统一培训的3名放射科医生对其中80例完成CTA和126例完成MRI检查的患者进行回顾性分析,对照选择性全脊柱动脉造影的检查结果,评价CTA和MRI这2种检查方法的灵敏度和特异度,并对这2种方法串联后的结果进行评价。结果CTA的灵敏度为90.2%,特异度为84.6%,假阳性率为9.8%,假阴性率为15.4%。MRI的灵敏度为90.1%,特异度为65.5%,假阳性率为9.9%,假阴性率为34.5%。脊髓CTA和MRI的串联诊断结果灵敏度为70.3%,特异度为98.1%,假阳性率为29.7%,假阴性率为1.9%。结论脊髓CTA和MRI的串联诊断具有较高的特异度和较好的灵敏度,在脊髓血管畸形患者术后的随诊中联合应用可以使假阳性率降到最低,具有较高的临床应用价值。

多原发肺癌病理结果与AI辅助CT诊断的相关性研究

目的对比分析人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术诊断多原发肺癌(Multiple Primary Lung Cancer,MPLC与临床病理诊断结果的一致性,进而探索AI在MPLC的诊断中的临床应用价值。方法收集2017—2019年北京大学第三医院海淀院区收治的26例MPLC患者信息,共57个癌灶作为分析样本,采用AI辅诊系统定量分析目标病灶的结节大小、密度,并对结节的良恶性进行预测。根据病理分期将入组目标病灶分为两组,采用列联表χ^2检验组间AI辅诊系统预测的结节类型的关联性。接着,对不同病理分期(0期、T1a1、T1a2、T1a3、T1b、T3a、T3b)与AI辅诊系统测量值进行线性相关性和线性回归分析。结果不同病理分期组(二分类时),与AI辅诊系统预测的结节类型存在显著的关联性(P<0.05);同时,AI辅诊系统自动测量的结节体积、最长径和最短径与不同病理分期均存在显著的相关性(P<0.001);随着病理分期的改变,AI辅诊系统测量的最长径值增大;结节体积和最长径测量值随着肿瘤面积的增加而增大。结论AI诊断不同临床病理分期的MPLC时具有较好区分性能,与基于病理结果的诊断一致性高。在临床影像诊断工作中,可以参考AI的预测结果,对可疑恶性的肺结节重点观察,结合AI的体积测量和其他征象提示临床MPLC的可能性,提高MPLC的检出率。