基于血清学标记物和CT特征模型预测肝细胞癌组织分化程度

目的探讨基于联合血清学标记物和CT特征模型在评估肝细胞癌(HCC)组织分化程度中的应用价值。方法回顾性收集梅州市人民医院2015年11月~2023年10月共206例HCC患者的临床及CT资料,其中训练组144例(包括42例低分化HCC和102例中高分化HCC),验证组62例(包括21例低分化HCC和41例中高分化HCC)。比较低分化HCC和中高分化HCC组间血清学标记物及CT特征差异。采用多因素筛选HCC分化程度独立危险因素并构建模型。结果相比中高分化HCC,低分化HCC的AFP阳性率(P=0.001)、乙肝发生率(P=0.003)、低密度环征(P=0.015)和癌栓发生率(P=0.001)较高,平扫CT值较低(P=0.010)。多因素分析显示AFP(OR=0.269,P=0.027)、低密度环征(OR=0.273,P=0.047)、癌栓(OR=0.191,P=0.005)和肿瘤平扫CT值(OR=1.091,P=0.009)是HCC组织分化程度的独立危险因素。基于联合AFP、低密度环征、癌栓和肿瘤平扫CT值的联合模型诊断效能最高,其在训练组和验证组中的曲线下面积分别为0.780和0.620。结论AFP、低密度环征、癌栓和肿瘤平扫CT值是HCC组织分化程度的独立危险因素,基于上述特征构建的联合模型对HCC组织分化程度具有较好诊断价值。

联合ADC组学标签和激素受体预测乳腺癌新辅助化疗病理完全化解

目的探讨使用联合ADC图组学标签和激素受体模型来预测乳腺癌新辅助化疗(NC)病理完全缓解的价值。方法共收集了165例NC前行DWI检查女性乳腺癌患者资料,年龄在28-70岁之间。基于ADC共提取了396个组学特征并进行特征筛选。比较病理完全缓解和病理部分缓解组间临床特征的差异。将有差异临床特征和最优影像组学特征纳入logistic回归以建立模型。使用ROC曲线和决策曲线来评估模型的效能。结果在训练集和测试集中,激素受体表达状态在病理完全缓解和病理部分缓解组间的差异均具有统计学意义(P<0.05)。基于ADC图组学标签模型在训练集和测试集中预测乳腺癌NC病理完全缓解的曲线下面积(AUC)分别为0.785和0.639。基于联合ADC图组学标签和激素受体建立的联合模型在训练集和测试集中预测乳腺癌NC病理完全缓解的AUC分别为0.904和0.789。联合模型的临床获益高于基于ADC图组学标签模型。结论联合ADC图学标签和激素受体建立的联合模型对预测乳腺癌NC病理完全缓解具有较好的价值。

cT2期直肠癌术前MRI分期的价值

目的探讨早期直肠癌术前磁共振成像(MRI)分期的准确性。方法回顾性分析2015年12月～2018年9月在我院行根治性手术治疗的47例分期为cT2N0-1M0期和c T2NxM0期的早期直肠癌患者,所有患者术前均行盆腔MRI检查,且在检查后2周内行根治性手术,术前均未行新辅助治疗。分析比较术后病理分期与术前MRI分期的差异。结果 MRI检查T分期准确率为53.2%,T分期低估比例为27.7%,高估比例为19.1%;中段直肠癌MRI的T分期准确率最低(38.1%);MRI检查N分期准确率为54.2%。MRI对N分期诊断的灵敏度为63.2%,特异度为20.0%。Kappa检验显示MRI的N分期和病理N分期的一致性差(κ=-0.138,P=0.477);MRI对下段直肠癌N分期准确率最低(50.0%)。结论研究结果提示MRI在鉴别早期直肠癌T2期和判断淋巴结是否转移的准确性均较低,特别是在中下段直肠癌患者,准确性更低。