ChatGPT在中国临床执业医师资格模拟考试中的表现研究

目的评估聊天生成预训练转换器(chat generative pre-trained transformer,ChatGPT)在中国临床执业医师资格模拟考试中的表现,并探讨其优势和局限性,以期对医学教育和知识评估提供参考。方法研究于2023年7月1—至9月1日进行,使用一组涵盖多个题型和专业的中国临床执业医师资格考试模拟选择题来评估ChatGPT的答题表现。所有试题都来自医学生常用的备考题库,旨在匹配中国执业医师资格考试的风格、内容和难度。根据试题类型和专业对300个选择题进行分组,并进一步将其细分为高阶思维试题和低阶思维试题。ChatGPT的表现通过回答准确率进行评估。结果在所有试题中,ChatGPT回答准确率为70.3%。ChatGPT对低阶思维试题的回答准确率(78.3%)高于高阶思维试题(66.0%),差异有统计学意义(P<0.05)。ChatGPT对临床医学和非临床医学试题的回答准确率分别为71.0%和68.7%,差异无统计学意义(P>0.05)。在4个题型中,ChatGPT的回答准确率分别为69.1%、64.3%、73.9%、70.8%,差异无统计学意义(P>0.05)。即使不正确,ChatGPT也能始终如一地使用自信的语言(100%)。结论ChatGPT能够顺利实现通过中国临床执业医师资格模拟考试的目标,预示其在医学教育和医疗实践中的具有巨大潜力。但是也必须意识到ChatGPT的局限性,例如它在不准确回答时仍然自信地表达。

神经内分泌肿瘤影像学疗效评价方法及研究进展

神经内分泌肿瘤(NENs)具有高度异质性,其发病部位广泛且生物学行为复杂等特点,使临床治疗决策具有挑战性,对于不同治疗方式肿瘤的反应也存在差异,仅基于形态学特征评估NENs治疗疗效存在一定的局限性,本文旨在分析当前实体瘤疗效评价标准应用于NENs的优势及限度,并对具有前景的新方法进行综述。

人工智能在肿瘤影像中的研究进展

恶性肿瘤的发病率逐年上升,已经成为全球性的健康问题。同时,多模态影像技术飞跃发展,医学影像图像数量呈指数级增长,肿瘤诊疗面临着前所未有的挑战。深度学习具有高敏感检出、高维信息挖掘和高通量计算的能力有重要意义,其中,以深度学习为代表的人工智能技术在多种肿瘤的病灶检出、病理分型、临床分期、疗效评价及生存预测等方面显示出了巨大的潜能,成为近年肿瘤影像研究的热点。本文旨在将人工智能在肺癌、脑胶质瘤、乳腺肿瘤、肝脏肿瘤等多种肿瘤影像的研究现状与进展作简要介绍,并讨论未来其在临床应用中存在的问题。

常规磁共振成像影像特征在鼻咽癌预后预测中的研究进展

鼻咽癌(nasopharyngeal carcinoma,NPC)是一种起源于鼻咽黏膜柱状上皮的恶性肿瘤。目前,临床上主要根据磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)上原发肿瘤的侵犯程度以及颈部淋巴结大小和位置来确定患者治疗方案,但仍有约10%~30%患者在治疗后发生疾病进展。目前,多功能MRI技术展现出了比常规MRI技术更好的预后预测性能,但由于常规MRI检查具有分辨率高,稳定性好以及普及性广的特点,其在临床应用中的价值不可忽视。且近年来,多项研究细致探究了NPC颅底结构侵犯情况(如颅底骨质侵犯,软组织浸润等)以及转移淋巴结的其他形态学特征(如包膜外侵,淋巴结坏死等)在NPC预后预测中的价值,且将某些常规MRI特征加入目前第八版分期能够显著提高预测性能。因此,本研究就常规MRI[如T2WI、对比增强T1WI(contrast-enhanced T1WI,CE-T1WI)、弥散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)]的多维度原发灶和淋巴结特征在NPC预后预测中的价值进行综述,以为临床诊疗提供可靠的依据。

集成MRI技术在肿瘤影像诊断中的应用

集成MRI是一种新的定量成像技术,它可以在单次采集中获得多种对比加权图像,不仅减少了整体扫描时间,也能测量组织的弛豫时间及质子密度,进而用于组织定量分析。近年来集成MRI主要用于中枢神经系统,可以进行脑组织分割及髓鞘体积测量,但其在全身肿瘤疾病中的应用也展现出了良好的应用前景。本文将对集成MRI技术的特点及其在肿瘤疾病中的应用进行综述。

深度学习重建技术在膀胱癌MRI临床应用中的可行性研究

目的 探讨深度学习重建(deep learning reconstruction, DLR)技术对膀胱癌MRI图像质量及扫描时间的影响。材料与方法 前瞻性纳入病理诊断为膀胱癌的初诊患者分别行膀胱MRI常规快速自旋回波(fast-spin echo, FSE)-T2WI和DLR快速FSE-T2WI扫描,并保存未使用DLR的原始快速FSE-T2WI。由2名放射科医师分别对三组T2WI(常规FSE-T2WI、快速FSE-T2WI和DLR快速FSE-T2WI)的整体图像质量和图像伪影进行图像质量主观评价(5分标准)。由1名放射科医师测量病变的信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)和病变与髂腰肌的对比噪声比(contrast-to-noise ratio, CNR)。对正态分布和非正态分布的数据分别进行单因素方差分析和Friedman检验,比较分析三组T2WI的主观评分和客观指标的差异。采用Weighted-Kappa检验比较组间及组内主观评分一致性。结果 本研究共纳入32例膀胱癌患者,年龄39~93(65±11)岁。缩短扫描时间的快速FSE-T2WI的整体图像质量、伪影评分、SNR(63.2±25.5 vs. 94.7±40.8,P<0.05)、CNR(40.0±19.0vs. 59.6±29.8,P<0.05)均显著低于常规FSE-T2WI;应用DLR显著提高快速FSE-T2WI的整体图像质量、伪影评分、SNR(256.7±102.9 vs. 63.2±25.5,P<0.05)、CNR(168.0±77.3 vs. 40.0±19.0,P<0.05);DLR快速FSE-T2WI的整体图像质量评分及SNR(256.7±102.9 vs. 94.7±40.8,P<0.05)和CNR(168.0±77.3 vs. 59.6±29.8,P<0.05)显著高于常规FSE-T2WI。结论 DLR可以缩短图像扫描时间,并在定量和定性方面提高图像质量,使膀胱癌患者更快完成MRI检查成为可能。

数字乳腺断层成像与磁共振成像对乳腺肿瘤的诊断价值

目的:通过对比全数字化乳腺摄影(FFDM)、数字乳腺三维成像(DBT)与MRI对乳腺肿瘤的鉴别诊断能力,评价不同影像检查方法对乳腺癌的诊断价值。方法:回顾性分析253例临床经病理证实为乳腺病变的女性患者的病例资料,均采用FFDM、DBT及MRI检查。观察肿瘤大小、形态、边缘、有无钙化等,强化方式、早期强化率(EER)、时间-信号强度曲线(TIC)及表观扩散系数(ADC),根据乳腺影像报告数据系统(BI-RADS)进行分类,以病理结果为金标准,采用受试者操作特性曲线(ROC)分析不同检查方法对乳腺癌的诊断效能,评价单纯的FFDM、DBT、MRI对乳腺癌的诊断准确性。结果:253例乳腺病变患者中良性病灶112例,恶性病灶141例。FFDM、DBT及MRI诊断乳腺癌的ROC曲线下面积分别是0.826、0.897、0.884;诊断其敏感度分别为84.2%、92.3%、95.6%;特异度分别为82.5%、85.5%、84.5%。DBT及MRI诊断乳腺癌的曲线下面积大于FFDM,差异有统计学意义(P<0.001),DBT与MRI诊断乳腺癌的曲线下面积差异无统计学意义(P>0.05)。结论:DBT及MRI较FFDM检查能够提高乳腺癌的诊断效能,DBT和MRI对乳腺病灶的检出及诊断效能相近,但DBT更为经济适用,且禁忌证相对较少。

MRI及影像组学评估不同分子亚型乳腺癌新辅助治疗疗效的研究进展

新辅助治疗(neoadjuvant therapy, NAT)是乳腺癌综合治疗的重要组成部分。磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)是NAT疗效评估的重要方法,但仍存在一定局限性,对不同分子亚型乳腺癌疗效评估的准确性亦存在差异,现有研究显示基于MRI的影像组学模型能够提高其预测效能。针对不同分子亚型乳腺癌,建立联合多参数MRI的影像组学及深度学习模型,可进一步提高预测效能,精准指导临床决策。本文将对MRI评估不同分子亚型乳腺癌NAT疗效的价值、联合影像组学及深度学习模型的预测效能以及面临的问题和挑战进行综述,旨在为下一步研究及临床实践提供参考。

MRI平扫联合增强扫描在直肠癌肿瘤分期中的价值比较

目的比较T2加权成像(T2WI)+弥散加权成像(DWI)、动态增强(DCE)和T2WI+DWI+DCE在直肠癌肿瘤分期中的诊断价值,从而选择最佳的检查序列,提高诊断直肠癌肿瘤分期的准确性。方法回顾性分析95例经手术病理检查证实且术前未行任何抗肿瘤治疗的直肠癌患者的临床资料。将患者术前的磁共振成像(MRI)资料分为T2WI+DWI、DCE和T2WI+DWI+DCE三组序列,分别对患者的肿瘤T分期进行评价;应用T2WI+DWI+DCE序列对患者的肿瘤N分期进行评价,并分别将各序列的诊断结果与病理诊断结果进行对照,应用Kappa检验各序列诊断T、N分期的结果与病理学结果的一致性。结果 T2WI+DWI、DCE和T2WI+DWI+DCE序列对肿瘤T分期诊断的总准确率分别为91.6%、76.8%和88.4%,Kappa值分别为0.845、0.555、0.783。与T2WI+DWI相比,DCE诊断T2期的灵敏度、T3期的特异度较低(40.0%vs 85.0%,66.7%vs 91.7%),且差异均有统计学意义(P﹤0.05);同时,T2WI+DWI+DCE序列诊断T2期的特异度与T3期的灵敏度也均低于T2WI+DWI序列(65.0%vs 85.0%,80.6%vs 91.7%),但差异均无统计学意义(P﹥0.05)。T2WI+DWI+DCE序列诊断肿瘤N分期的灵敏度为58.7%,Kappa值为0.346。结论单纯平扫T2WI+DWI序列诊断直肠癌T分期的准确率较高,与单纯增强扫描相比,对T2期与T3期的诊断效能提高,单纯增强扫描并未明显提高诊断肿瘤T分期的准确性。MRI诊断直肠癌N分期的准确率较高,但尚需进一步研究。

聚腺苷二磷酸核糖聚合酶抑制剂(PARPi)治疗卵巢癌:影像学研究进展

聚腺苷二磷酸核糖聚合酶抑制剂(PARPi)的出现,开启了维持治疗卵巢癌的新篇章,使大部分患者预后得到明显改善。影像学可对患者进行非侵入性全面评估,为临床诊治提供重要信息。本文就PARPi作用原理及影像学有关PARPi治疗卵巢癌进展进行综述。

多模态纳米探针在乳腺癌分子影像与精准治疗中的研究进展

乳腺癌分子、细胞水平上的精准诊疗一直是乳腺癌早期发现、个体化治疗的研究方向。本文对多模态纳米探针的概念、应用于乳腺癌诊疗过程中的原理、既往的临床前及临床研究及其较传统诊疗方式相比的优势与局限性进行了综述。纳米探针利用其多功能性,能够同时递送靶向配体、显像剂及药物等到达肿瘤部位,实现活体基因、分子水平上的"多模态诊疗"。某些纳米探针具有独特的理化性质,可以作为"诊疗一体化"的常用工具。纳米载药系统较传统药物的优势也为三阴性及耐药性乳腺癌的治疗开辟了新的道路。

纵隔肿瘤的影像诊断及研究进展

目的总结纵隔肿瘤的影像学诊断思路及其在影像学方面的最新研究进展。方法应用PubMed和CNKI期刊全文数据库检索系统,以“纵隔、计算机断层扫描、磁共振成像”等为关键词,检索从建库至2023-05-31发表的相关中英文文献,整理和总结纵隔不同分区好发肿瘤的影像学表现,同时对纵隔肿瘤影像诊断的最新研究进展进行文献回顾,以探究未来的研究方向。结果纵隔肿瘤种类繁多、发病率较低,其影像表现复杂多样,鉴别诊断困难,通常需要临床、影像、病理、实验室检查共同综合诊断。CT功能成像、MRI定量和成像技术及分子功能成像在纵隔诊断领域应用逐渐广泛,近年来影像组学和深度学习在纵隔肿瘤诊断及预后方面的研究日益增多。结论未来可继续将影像学检查新技术应用于纵隔肿瘤的诊断及预后方向,同时进一步探究深度学习及人工智能在纵隔的应用。

深度学习重建技术在乳腺MRI图像质量优化中的应用研究

目的评估深度学习重建技术(deep learning reconstruction,DLR)在提升乳腺多序列、多参数MRI图像质量中的应用价值。材料与方法前瞻性纳入60例病理诊断为乳腺癌的初诊患者(60个病灶),分别行乳腺MRI常规快速恢复快速自旋回波序列(fast recovery fast spin echo T2-weighted imaging,FRFSE)-T2WI、短时间反转恢复序列-扩散加权成像(short tau inversion recovery-diffusion weighted imaging,STIR-DWI)、应用DLR快速FRFSE-T2WI和STIR-DWI扫描。两名具有多年乳腺MRI诊断经验的医师分别按5分标准对常规FRFSE-T2WI、应用DLR快速FRFSE-T2WI和常规STIR、DLR快速STIR-DWI的整体图像质量、图像伪影和病变清晰度进行主观评价。由一位资深的乳腺诊断医师对病变区域进行了图像信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)和对比噪声比(contrast-to-noise ratio,CNR)的测定。采用Shapiro-Wilk检验评价定量数值和主观评分的正态分布,不符合正态性分布的数据采用了Wilcoxon符号秩检验评价其统计学差异。对比分析常规、DLR快速扫描的FRFSE-T2WI和常规STIR-DWI、DLR快速扫描STIR-DWI图像的主观评分和客观指标的差异。研究者对乳腺病变图像的评分一致性通过Weighted-Kappa检验比较组间主观评分一致性,确保评分的可靠性。结果本研究共纳入60例受试者,年龄25~68(49.8±8.2)岁。DLR快速FRFSE-T2W较常规FRFSE-T2WI扫描时间缩短47.8%,DLR快速STIR-DWI较常规STIR-DWI扫描时间缩短47.6%,两位高年资医师的主观评分结果表明,DLR快速FRFSE-T2WI、DLR快速STIR-DWI在整体图像质量、伪影程度和乳腺病变可视化清晰度方面均优异于传统的FRFSE-T2WI及STIR-DWI序列(P<0.05)。常规的FRFSE-T2WI与DLR快速FRFSE-T2WI的SNR分别为102.37(63.24,141.85)、132.37(77.25,218.62),差异具有统计学意义(P<0.001);两者病灶的CNR分别为2.87(6.35,57.01)、3.10(8.94,22.34),差异具有统计学意义(P<0.001)。常规b值为1000 s/mm^(2)的STIR-DWI与DLR快速STIR-DWI的SNR分别为197.34(157.01,202.52)、387.32(265.06,464.30),差异具有统计学意义(P<0.001);两者的CNR分别为1.86(0.96,3.23)、2.22(1.46,5.89),差异具有统计学意义(P<0.001)。结论DLR技术在不同序列和多参数条件下,能够在缩短扫描时间的同时显著提升乳腺MRI图像质量,有助于推动乳腺MRI深度重建技术在临床中的应用。

基于深度学习重建和传统TSE序列在直肠癌磁共振检查的对比研究

目的评估深度学习重建(deep learning reconstruction,DL Recon)技术在提高直肠MRI快速自旋回波序列(turbo spin-echo,TSE)图像质量的价值。材料与方法前瞻性纳入2023年9月至2024年1月中国医学科学院肿瘤医院病理诊断为直肠癌的初诊患者60例,对每位患者进行临床传统TSE序列及应用DL Recon技术的TSE序列(deep learning reconstruction-TSE,DL-TSE)扫描,并记录扫描时间,由两名影像科医师分别对两组图像(传统TSE、DL-TSE)的图像质量进行主观评价,采用“五分法”分别对病灶轮廓清晰度,图像伪影,病灶结构清晰度以及诊断信心进行评分;由两名影像科技师进行客观评价,分别计算DL-TSE和传统TSE图像的病灶信噪比(signal-to-noiseratio,SNR)以及病灶区域与周边组织的对比噪声比(contrast-to-noise ratio,CNR),采用配对样本t检验或配对样本非参数检验(Wilcoxon符号轶检验)进行统计学分析。结果图像主观评价显示DL-TSE序列的病灶轮廓清晰度、图像伪影、病灶结构清晰度以及诊断信心的主观评分得分均优于传统TSE序列,且差异具有统计学意义(P<0.001)。图像客观评价显示DL-TSE序列和传统TSE序列的SNR分别为24.26(15.95,42.79)、11.84(7.63,18.88),差异有统计学意义(Z=-14.276,P<0.001);DL-TSE序列和传统TSE序列CNR分别为10.75(7.19,15.63),5.47(3.72,8.86),且差异有统计学意义(Z=-14.271,P<0.001)。DL-TSE序列的SNR及CNR相较于传统TSE序列均有明显提升。结论DL-TSE序列通过采用原始K空间数据DL Recon算法,在保证图像质量和病变可检测性的情况下,可提升直肠癌患者序列图像SNR及CNR,并且可缩短36.6%扫描时间。

基于CT图像直方图和纹理特征分析鉴别长骨骨肉瘤与尤文肉瘤的多中心研究

目的探讨基于CT图像的直方图和纹理特征分析鉴别长骨骨肉瘤与尤文肉瘤的应用价值。方法回顾性收集2018年3月至2023年5月国家癌症中心/国家肿瘤临床医学研究中心/中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院、山东大学齐鲁医院、南京大学医学院附属鼓楼医院经手术病理证实的长骨骨肉瘤及尤文肉瘤患者各25例,以8∶2的比例将所有病例随机分为训练集(骨肉瘤21例,尤文肉瘤19例)和验证集(骨肉瘤4例,尤文肉瘤6例)。在CT图像上手动勾画感兴趣区(ROI)提取纹理特征参数。利用随机森林及最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法进行特征筛选,采用逻辑回归(LR)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和K近邻(KNN)四种分类器分别建立模型,绘制受试者工作特征(ROC)曲线并计算曲线下面积(AUC),评价四个模型的诊断效能。结果基于CT图像共提取100个纹理参数,经筛选获得8个特征参数(最大3D直径、第10百分位数、峰度、最大像素强度值、逆差分归一化、灰度水平方差、长行程高灰度强调、低灰度区域强调),利用四种分类器分别建立模型,四种模型(LR、RF、SVM、KNN)在验证集的AUC值分别为0.92、0.79、0.83、0.73,其中LR、SVM分类器算法训练的模型诊断效能较高,LR分类器验证集的准确率为90%,灵敏度为83%,特异度为100%,AUC为92%;SVM分类器验证集的准确率为80%,灵敏度为67%,特异度为100%,AUC为83%。结论LR、SVM模型对于鉴别长骨骨肉瘤和尤文肉瘤具有较高价值。

甲状腺专用表面线圈在甲状腺MRI中的图像质量研究

目的探讨8通道特制甲状腺专用表面线圈对甲状腺磁共振检查图像质量的影响。材料与方法对49名健康志愿者使用8通道甲状腺专用表面线圈行甲状腺磁共振检查,扫描序列包括T1WI、T2WI、T2WI-FS(fat-suturation)、扩散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)-STIR和DWI-FOCUS。然后对图像质量进行主观评价和客观评价,主观评价为由两名影像诊断经验丰富的医师依据Likert Scale评分法对图像质量进行双盲评价,并对评分结果进行一致性分析。客观评价为测量不同序列图像甲状腺组织的信号强度、信噪比和对比噪声比,并对左右叶甲状腺组织的一致性进行分析。结果基于主观评分标准,两名评分者评分结果为:T1WI、T2WI和T2WI-FS评分均达到4分以上,DWI-STIR和DWI-FOCUS序列均达到3分以上,二者对T1WI、T2WI、T2WI-FS、DWI-STIR和DWI-FOCUS各序列评分一致性分别为0.92、0.94、0.96、0.93和0.89。基于客观评价,T1WI、T2WI、T2WI-FS、DWI-STIR和DWI-FOCUS各序列甲状腺组织信号强度分别为1246.39、1345.03、860.88、236.91和569.06,左右叶一致性分别为0.957、0.937、0.924、0.871和0.848。各序列甲状腺组织信噪比分别为17.56、33.18、42.82、27.99和19.53,左右叶一致性分别为0.945、0.957、0.885、0.825和0.773。各序列甲状腺组织对比噪声比分别为0.20、5.36、3.07、16.01和9.91,左右叶一致性分别为0.577、0.704、0.740、0.710和0.589。结论使用甲状腺专用表面线圈扫描图像主观评分高,信号均匀,信号强度、信噪比以及对比噪声比高,可以满足诊断要求。

CT影像组学联合CT特征预测肺亚实性结节侵袭性

目的 观察CT影像组学联合CT特征预测肺亚实性结节侵袭性的价值。方法 回顾性分析170例肺亚实性结节患者资料,包括6例非典型腺瘤样增生(AAH)、12例原位腺癌(AIS)、58例微浸润性腺癌(MIA)及94例浸润性腺癌(IAC),将AAH、AIS和MIA归为非侵袭组、IAC归为侵袭组。按7∶3比例将患者分为训练集(n=119,含5例AAH、9例AIS、36例MIA及69例IAC)和验证集(n=51,含1例AAH、3例AIS、22例MIA及25例IAC)。采用单因素及logistic回归分析训练集患者一般资料及病灶CT表现,筛选预测肺亚实性结节侵袭性的独立危险因素并建立CT模型;基于训练集提取及筛选病灶最佳影像组学特征,以之构建影像组学模型。基于CT模型及影像组学模型构建联合模型,并以列线图将其可视化。绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),基于验证集评估各模型诊断效能;以校准曲线评价联合模型的校准程度。结果 CT所示结节长径和最大CT值为预测肺亚实性结节为IAC的CT相关独立危险因素,以之构建CT模型。基于训练集筛选出6个最佳影像组学特征并构建影像组学模型。CT模型、影像组学模型及联合模型预测验证集肺亚实性结节侵袭性的AUC分别为0.772、0.785及0.869;联合模型的AUC高于CT模型(Z=2.336,P=0.019)而与影像组学模型差异无统计学意义(Z=1.925,P=0.054),其预测结果与实际结果的一致性较高。结论 CT影像组学联合CT特征可有效预测肺亚实性结节侵袭性。

磁共振定量分析在直肠癌新辅助放化疗疗效评估中的研究进展

新辅助放化疗已经成为局部进展期直肠癌患者的标准治疗模式。新辅助放化疗后准确的疗效评估有利于指导患者的个性化治疗,改善预后与生存质量。MRI是目前直肠癌新辅助放化疗疗效评估的主要影像学方法,基于常规、功能学及影像组学的MRI定量分析可提供形态学评估以外的大量信息,不仅有望提高准确性,还有利于大样本、多中心研究的开展,为实现影像研究的临床转化奠定基础。笔者对常规MRI、功能学MRI及影像组学的定量参数在评估直肠癌新辅助放化疗疗效中的主要进展及存在的问题进行综述。

中国城市乳腺癌高危人群筛查依从性及其相关因素分析

目的评价中国城市乳腺癌高危人群筛查依从性并分析与其相关的因素。方法以2013—2018年中国20个省份开展的城市癌症早诊早治项目中,获得的399869例乳腺癌高危人群资料用于数据分析。所有符合城市癌症早诊早治项目研究条件的参与者均接受风险评估问卷调查以评估患癌风险,并推荐评估结果为乳腺癌高危的人群在项目指定医院进行相应筛查(乳腺超声和/或乳腺钼靶)。采用χ2检验比较不同特征人群的乳腺癌筛查参与率差异;采用多因素Logistic回归模型研究与乳腺癌筛查参与率相关的因素。结果399869例乳腺癌高危人群中,221268例接受了乳腺癌筛查,参与率为55.3%。根据国家统计局地区分类标准,中国东部(55.7%,81999/147209)、中部(59.9%,76368/127594)、西部(50.3%,62901/125066)地区乳腺癌筛查参与率差异显著(χ^(2)=2347.3,P<0.001)。多因素Logistic回归分析结果显示,50~59岁、目前仍在吸烟、目前戒烟、具有高中以上学历、二手烟暴露、绝闭经、曾分娩、曾患良性乳腺疾病、有血缘亲属曾患乳腺癌、有血缘亲属曾患卵巢癌的高危人群更易接受乳腺癌筛查;60~74岁、少数民族、经常参加体育锻炼、有哺乳史的高危人群更不易接受乳腺癌筛查。结论中国20个省份乳腺癌高危人群筛查总体参与率较低。年龄、受教育程度、民族、吸烟史、二手烟暴露史、体育锻炼、绝闭经、分娩史、哺乳史、良性乳腺疾病史、血缘亲属乳腺癌史和血缘亲属卵巢癌史是与乳腺癌筛查依从性相关的重要因素。

多模态MRI在肝内肿块型胆管细胞癌诊疗中的研究进展

肝内胆管细胞癌(intrahepatic cholangiocarcinoma,ICC)是仅次于肝细胞癌的肝脏原发恶性肿瘤,近几年发病率逐渐增加。根据大体形态和生长方式,可将ICC分为肿块型、胆管内生长型和沿胆管浸润型,其中以肝内肿块型胆管细胞癌(intrahepatic mass-forming cholangiocarcinoma,IMCC)最常见。由于治疗方式和预后表现有别于其他肝脏恶性肿瘤,因此,较早且较准确的诊断对选择最佳的治疗具有重要意义。MRI目前是治疗前对ICC进行诊断、分期和预后评估的首选影像检查方法。尤其是多模态MRI技术,可以综合各模态的优点,反映肿瘤组织微观结构的改变,有助于肿瘤的定性诊断及肿瘤微环境的评估,从而间接反映肿瘤的恶性程度、浸润范围等与预后相关的一系列特征。常用的多模态MRI技术包括扩散加权成像、动态对比增强磁共振成像等。现对多模态MRI的不同技术及其在ICC的研究进展进行综述。