基于T2WI和DWI的磁共振影像组学在术前预测直肠癌壁外血管侵犯的价值研究

目的:探讨基于磁共振(magnetic resonance imaging,MRI)T2加权成像(T2-weighted imaging,T2WI)和弥散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)的影像组学,在术前预测直肠癌壁外血管侵犯(extramural vascular invasion,EMVI)的诊断效能。方法:回顾性收集2010年1月至2023年6月经术后病理证实为直肠腺癌且术前行直肠MRI扫描的患者168例,按7∶3随机分为训练集和验证集。提取T2WI、DWI的影像组学特征,采用最大相关最小冗余(the maximum relevance minimum redundancy,mRMR)和十倍交叉验证的最小绝对收缩与选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归分析降维并选择影像组学特征,计算每例患者的影像组学总评分(Radscore),使用Radscore建立影像组学模型。在训练集中,研究纳入了3个临床特征[年龄、性别、术前癌胚抗原(carcinoembryonic antigen,CEA)]和6个磁共振影像学特征[ADC值、浸润深度、肿瘤长度、肿瘤部位、T分期、MRI壁外血管侵犯(magnetic resonance imaging-defined EMVI,mrEMVI)评分],通过单因素、多因素Logistic回归分析建立临床模型。联合Radscore和临床模型的独立危险因素,建立临床-影像组学模型(联合模型)。采用受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估各模型的诊断效能,通过DeLong检验比较不同模型的效能差异,采用校准曲线评估列线图术前预测结果与术后病理真实状况的拟合度,运用决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评价3种模型的临床应用价值。结果:联合模型、临床模型、影像组学模型ROC曲线在训练集和验证集中AUC分别为0.926、0.888、0.756和0.917、0.896、0.782,联合模型的诊断效能最佳。Delong检验显示,在训练集和验证集中,联合模型诊断效能高于影像组学模型(P<0.05);在训练集中,联合模型的诊断效能高于临床模型(P<0.05),但在验证集中差异无统计学意义(P>0.05)。校准曲线显示列线图术前预测结果与术后病理结果一致性良好(P<0.05)。DCA结果表明,当风险阈值概率在0.24~0.77时,联合模型在临床上的获益高于临床模型和影像组学模型。结论:基于T2WI和DWI的MRI影像组学模型术前预测直肠癌EMVI有较高的诊断效能,联合临床模型中独立危险因素构建的临床-影像组学MRI模型(联合模型)进一步提高了诊断效能。

孤立性胸膜肿瘤的影像诊断思维

原发于胸膜的孤立性肿瘤较少见。本文介绍一例起源于胸膜的孤立性纤维性肿瘤,分析其影像学表现,重点阐述影像特征及诊断思路,以提高影像医生的诊断水平。

胸膜恶性肿瘤的影像诊断思维

原发于胸膜的滑膜肉瘤罕见,本文介绍一例起源于胸膜的滑膜肉瘤,分析其影像学表现,重点阐述影像特征及诊断思路,以提高影像医生的诊断水平。

Zinner综合征合并双下腔静脉畸形1例报道

Zinner综合征是一种先天性泌尿生殖系胚胎畸形,临床罕见,发病隐匿,不易诊断。本文报道1例Zinner综合征合并双下腔静脉畸形,经CT及MRI等影像学检查明确诊断,并通过手术及病理予以证实。通过分析该病例影像学特征,发现影像学检查应用于Zinner综合征合并双下腔静脉畸形中可以明确诊断并判断囊肿大小、位置和性质,有助于后续手术治疗。

小肠影像学应用研究进展

近年来,随着CT、MRI的广泛应用和医学影像学技术的不断进步,CT小肠造影、双能CT、CT纹理分析、磁共振小肠造影、动态对比增强MRI、功能性MRI,以及影像组学、人工智能等,在临床上得到了更多的研究和应用。应用这些新技术,能够更好地评估小肠功能及其疾病的病变范围、疾病活动性、治疗效果等。本文主要就CT和MRI相关新技术在小肠疾病领域的应用研究进展作一概要介绍。

人工智能在脑胶质瘤MRI诊断中的研究进展

脑胶质瘤是最常见的颅内原发性肿瘤,多呈浸润性生长,手术难以彻底切除,远处转移和对放化疗不敏感者治愈率极低,复发率高。患者长期生存率仅为20%。核磁共振是脑胶质瘤的首选检查方法,基于MRI的多模态影像学技术在脑胶质瘤的诊断和鉴别诊断、治疗前评估、手术导航及治疗后随访方面起到了关键的作用。高年资放射科医师通过MRI能较准确地识别肿瘤,但对于低年资放射科医师及未接受过脑肿瘤MRI诊断系统训练的放射科医生,误诊和漏诊的发生率明显升高。另外,放射科医师面对大量的MRI影像时常会出现身心疲劳,降低诊断准确性,因此,如何将放射科医师从传统阅片中解放出来,成为一个关注的问题。利用人工智能模拟人类思维,高效进行数据挖掘整合,从而实现精确诊断、鉴别诊断的数字医学出现迅猛发展。从影像大数据中提取肉眼难以有效识别的图像信息,通过分析这些信息来诊断疾病和建立预测模型,已成为具有广阔应用前景的技术手段。笔者就人工智能在脑胶质瘤MRI诊断中的研究进展做一综述,以提高对人工智能技术在脑胶质瘤鉴别诊断中的认识。

鞍区恶性肿瘤的影像诊断思维

病例资料患者,女,60岁,2周前无明显诱因出现双眼视力下降,无头痛、恶心、呕吐,无抽搐,近期体重无明显异常。头颅CT发现鞍区占位,急诊以“垂体肿瘤”收入院。体格检查:神志清,精神一般,查体合作,语利,对答正确,双眼视力下降,左侧上睑下垂,左侧瞳孔运动受限,右侧眼球活动自如,余颅神经检查未见明显异常。

肝脏外生型肿瘤的影像诊断思维

病例资料患者,女,54岁,发现胃肿物1周。1周前无明显诱因下出现右上腹隐痛,进食后无不适,无夜间痛,无消瘦、乏力,无恶心、呕吐,无畏寒,无皮肤、巩膜黄染。外院上腹部MRI提示:胃间质瘤可能大。甲胎蛋白:1389.96 ng/ml。体格检查:肝区叩痛(-),肝脾肋下未及。