先天性左心耳缺如临床及影像学分析

目的探讨先天性左心耳缺如的临床及CT影像表现,以提高对先天性左心耳缺如的诊断认识水平。方法回顾性分析43405例心脏冠状动脉检查患者原始影像资料,通过横断面(CS)、多平面重建(MPR)、曲面重建(CPR)、最大密度投影(MIP)及容积再现(VR)图像等后处理,最终发现11例先天性左心耳缺如患者。结果11例患者先天性左心耳缺如中男8例,女3例,其中7例近期内行心脏彩超检查,5例患者心脏射频消融术中造影。结论先天性左心耳缺如CT影像表现具有一定特征性。

能谱CT及影像组学在食管癌诊断中的应用进展

能谱CT的虚拟平扫、单能量成像、能谱曲线、有效原子序数和碘图等,可提供多参数的信息以便定性定量分析。影像组学可深层次挖掘病灶的内部特征,已广泛应用于食管癌的分化分期、疗效评估及预后预测等。两者的应用可为提升食管癌诊断的准确性、为临床开展个体化治疗提供帮助。

影像组学在腮腺肿瘤中的应用进展

腮腺是人体唾液腺中形态最大的一对,其生长的肿瘤类型较多,常见的有多形性腺瘤(Pleomorphic adenoma,PA)、腺淋巴瘤(Adenolymphoma,AL)、基底细胞腺瘤、黏液表皮样癌、腺样囊性癌、涎腺导管癌等。手术治疗是腮腺肿瘤的常规治疗方法,肿瘤所在部位、性质对手术方案选择及预后影响较大,因此肿瘤的术前定性诊断尤为重要。由于细针穿刺活检易产生瘤细胞种植,且细胞学检查有时难以区分一些良恶性病变[1,2],影像学检查成为了术前诊断的重要手段。传统的医学影像诊断从图像上获取的信息有限,并且由于腮腺肿瘤的病理分型复杂、部分肿瘤影像学表现不典型或互有重叠,容易造成误诊[3]。近年来随着人工智能技术的发展,影像组学作为一种将人工智能与临床及影像资料结合的方法,越来越多地被应用于腮腺肿瘤的鉴别诊断和预后方面。现将影像组学的相关概念及其在腮腺肿瘤中的应用进展综述如下。

基于双参数MRI影像组学机器学习鉴别前列腺癌Gleason评分分级分组中的应用

目的探讨基于双参数MRI影像组学机器学习模型对前列腺癌(PCa)Gleason评分分级分组中的价值。方法回顾性收集经病理证实为PCa的患者138例,其中GG>2患者83例,GG≤2患者55例。所有病人术前均进行MRI检查。按7∶3将患随机分为训练集和测试集,分别用于影像组学模型的机器学习和验证,采用RF、SVM和XGboost构建3组模型(ADC、T_(2)WI、ADC+T_(2)WI),采用受试者操作特征(ROC)曲线评估析各模型鉴别GG≤2与GG>2PCa的诊断效能。结果测试集中应用SVM算法的T_(2)WI+ADC模型诊断效能最高,AUC为0.896。其次为T_(2)WI+ADC中的RF模型,AUC为0.871。在各特征集中,RF和SVM算法的模型的AUC均高于XGboost算法。结论基于双参数MRI影像组学机器学习模型可较好地鉴别GG≤2与GG>2PCa。

基于IVIM影像组学模型对前列腺癌和前列腺增生的鉴别诊断价值

目的探讨基于体素内不相干运动(IVIM)中真性扩散系数(D)、伪扩散系数(D*)及灌注分数(f)图影像组学模型对前列腺癌和前列腺增生的鉴别诊断价值。资料与方法回顾性分析南京医科大学附属泰州市人民医院2019年1月—2021年5月经穿刺活检或手术病理证实的前列腺癌患者106例、前列腺增生患者100例的影像资料,患者均行常规MRI检查及IVIM检查。首先应用Firevoxel软件获得IVIM序列D、D*及f图,将所得伪彩图导入ITK-SNAP软件勾画感兴趣区。采用Pyradiomics软件进行高通量特征提取,最后采用最大相关最小冗余及最小绝对收缩和选择算子稀疏约束法算法筛选影像组学特征并构建模型。采用随机抽样方法将患者按7∶3分成训练组144例与验证组62例,通过受试者工作特征曲线对3个模型的诊断效能进行验证,用决策曲线分析评估影像组学模型的临床预测效能。结果基于D、D*及f图像组学模型预测前列腺癌和前列腺增生,训练组中曲线下面积分别为0.987、0.978、0.992,验证组中曲线下面积分别为0.985、0.975、0.985。决策曲线显示D、D*及f图影像组学模型在临床上可以获得较好的净获益,其中D图组学模型最高。结论基于IVIM序列D、D*及f图的影像组学模型对前列腺癌和前列腺增生具有较高的鉴别诊断效能。

前列腺癌分子影像学研究进展

前列腺癌是男性生殖系最常见的恶性肿瘤,严重威胁患者生命健康。随着人口老龄化及人们生活方式的改变,前列腺癌的发病率不断升高,同时关于前列腺癌的诊断方法也在不断改进。分子影像学是一门将分子生物学技术与现代医学影像相结合的新兴边缘学科,可准确、及时诊断前列腺癌,在提高患者的健康水平方面具有巨大潜力。目前,用于前列腺癌诊断的分子影像学技术主要包括正电子发射断层成像、单光子发射计算机断层成像、磁共振成像以及超声分子影像学等。相信随着分子影像学的不断发展,其将在前列腺癌的诊断中发挥更重要的作用。

能谱CT在肺癌中的应用进展

常规CT是评估肺癌的一种重要成像方式,但其成像方式单一。目前,能谱CT的多参数成像技术(如虚拟单能量成像、能谱衰减曲线、物质分解图像和有效原子序数)在提高病灶检测率、肺良、恶性结节鉴别、评估肺癌淋巴结转移、病理分型、疗效及预后等方面有一定价值。本文总结能谱CT成像方法及上述4种技术在肺癌方面的相关研究结果并进行综述。

心脏CT血管造影在左心耳封堵术后随访中的研究进展

目前左心耳封堵术(LAAC)已成为预防房颤脑卒中的主要策略,但封堵术后并发症发生率仍然较高,因此封堵术后的定期随访对于并发症的检出极为重要。与经食管超声心动图(TEE)相比,心脏CT血管造影(CCTA)具有分辨高、无需镇静和非侵入性的优势,是目前LAAC后随访的首选检查方式。本文就CCTA在左心耳封堵术后并发症检出及内皮化的研究进展进行综述。

松果体区菊形团形成性胶质神经元肿瘤1例

病例女,19岁,因“右侧持续性耳鸣伴头痛、头晕”入院。查体及实验室检查均未见异常。MRI表现:松果体区、双侧丘脑区及第三、四脑室见大小约3.5 cm×3.0 cm×2.0 cm不规则囊实性异常信号灶,T1WI呈低信号,T2WI呈高及极低信号,第三、四脑室及中脑导水管受压变形,侧脑室稍扩张,中线结构居中(图1)。病理及免疫组化:(松果体区肿瘤)菊形团形成性胶质神经元肿瘤(Rosette-forming glioneuronal tumor,RGNT),WHOⅠ级。免疫组化示CD34(-);CK{pan}(-);EMA(-);GFAP(+);Ki-67(1%阳性);S-100(-);Olig-2(部分+);Neun(-);P53(2%+);ATRX(+);BRAF{V600E}(-);Syn(部分+);IDH1(-)。讨论RGNT是脑内罕见的低级别胶质神经元肿瘤,具有惰性过程,主要发生于年轻女性,平均年龄为23.57岁(范围为4~49岁)[1]。最初因肿瘤较罕见,多发生于第四脑室,2007年WHO将其命名为第四脑室形成菊形团的神经胶质肿瘤。而最近的报道发现RGNT也可以发生在四脑室之外,如小脑、脊髓、视交叉、顶盖、松果体、第三脑室、桥小脑角和下丘脑等[2-4]。小脑是第二大受累区域,脊髓、第三脑室和松果体区域紧随其后。2016年WHO再次将其组织学分类定义为Ⅰ级,属于良性肿瘤。尽管将其定义为良性,但是有病例报道表明RGNT存在恶性转化的潜能[5]。

影像组学在肺癌中的应用进展

肺癌包括非小细胞肺癌和小细胞肺癌,吸烟或长期暴露于二手烟环境、长期肺部感染、粉尘环境等均是其诱发因素。作为世界上癌症死亡的主要原因,肺癌的早期诊断对治疗方案的选择具有重要意义。影像组学是指从CT、正电子发射断层显像或磁共振成像获得的医学图像中获取大量先进的定量影像特征,并选择最有价值的影像组学特征分析临床信息。影像组学有助于肿瘤的诊断和鉴别,对肿瘤分型分期、疗效评估以及预测预后均具有重要价值。

冠状动脉起源异常的双源CT冠状动脉成像影像表现分析

目的:探讨非先天性心脏病患者行双源CT(dual-source computed tomography,DSCT)冠状动脉成像检查显示冠状动脉起源异常的诊断价值。材料与方法:回顾性分析我院2012全年行冠状动脉双源CT检查的2406例成人影像资料。结果:2406例冠状动脉CTA中,检查出冠状动脉起源异常42例,检出率为1.7%;其中右侧冠状动脉开口异常24例,两支冠状动脉同时开口异常2例;左侧冠状动脉开口异常16例。结论:双源CT冠状动脉成像检查可以清晰显示冠状动脉起源异常及走形。

胃肠道间质瘤的影像表现与鉴别诊断

目的:探讨胃肠道间质瘤的影像表现和鉴别诊断。方法:回顾性分析明确诊断的胃肠道间质瘤57例影像表现。结果:57例患者中胃间质瘤44例,十二指肠间质瘤3例,小肠间质瘤7例,结肠间质瘤3例。57例中共有2例误诊,诊断准确率96.5%。结论:大部分胃肠道间质瘤采用双期薄层CT扫描能够正确诊断。

胰腺实性-假乳头状瘤的影像学表现

目的:探讨胰腺实性-假乳头状瘤(SPTP)的CT及MRI影像表现。方法:回顾分析经手术和病理证实的19例SPTP患者的CT及MRI影像学表现。结果:(1)SPTP多见于年轻女性,临床表现多为腹部不适、腹痛或无明显临床症状;(2)肿瘤内为实性和囊性结构,按实性和囊性结构比例分3型:囊性、实性、囊实性;影像学特征性表现为"浮云征",实性部分平扫呈低或等密度,动脉期轻度强化,门脉期中度或明显强化,囊性部分无强化;(3)SPTP为交界性肿瘤,与胰腺分界清楚,预后良好;(4)胆总管和胰管不扩张;(5)肿瘤内可有钙化。结论:SPTP虽然罕见,但其CT及MRI表现有一定特征性。

原发性脑淋巴瘤的CT、MRI影像表现与鉴别诊断

目的分析原发性脑淋巴瘤的CT与MRI的影像学表现,提高对该病的诊断与鉴别诊断率。方法回顾性分析13例经病理证实的原发性脑淋巴瘤的CT与MRI影像学资料。结果 13例患者中,单发病灶11例,多发2例;幕上12例;幕下1例,共20个病灶,病理类型均为B细胞型非霍奇金淋巴瘤,CT多表现为等密度或稍高密度肿块,MRI表现为T1WI为稍低信号,T2WI为近等信号,病灶内无明显坏死囊性变,瘤周水肿相对较轻,占位效应轻,中线结构移位不明显。CT和MRI增强扫描,病灶大多呈明显均匀性强化。结论原发性脑淋巴瘤的CT和MRI表现有一定的特征性,但与其它颅内肿瘤有相似之处,确诊主要依靠病理检查。

骨巨细胞瘤的影像学诊断

目的探讨骨巨细胞瘤的X线平片、CT、MRI影像学表现。方法回顾分析经手术病理证实17例骨巨细胞瘤的影像学表现。结果 10例发生于长骨骨端(胫骨上端3例、股骨下端7例),以偏心性、膨胀性骨质破坏为主,周围无明显骨质硬化,内无钙化;7例发生于脊柱(颈椎1例、胸椎2例、骶椎4例),以膨胀性骨质破坏为主,发生于骶椎者,多位于骶椎1～2水平(2例位于骶1,2例位于骶2)。结论 X线平片结合CT、MRI能显著提高骨巨细胞瘤诊断准确率,对临床制定手术方案有重要意义。

小细胞肺癌的CT分型与影像特征分析

目的探讨小细胞肺癌(SCLC)特征性CT表现。方法回顾性分析经病理证实的53例SCLC患者的CT图像,将SCLC分为肺门肿块(I型),肺门肿块伴同侧纵隔淋巴结肿大(II型),肿块与淋巴结分界清晰(IIa)或不清晰(IIb),肺门肿块伴双侧纵隔淋巴结肿大(III型),肿块与同侧淋巴结分界清晰(IIIa)、不清晰(IIIb)或与双侧淋巴结融合(IIIc),周围型肿块(IV型)。结果53例中IIb和IIIb与IIIc共22例,占41.5%。病变多累及支气管,伴有支气管狭窄或梗阻40例(75.5%),中央型SCLC常见病灶侵犯血管32例(60.4%)、胸膜22例(41.5%)、肺实质34例(64.2%)等表现。通过Pearson相关性分析得出血管受累、胸膜病变及肺内伴随表现均与肿瘤的位置及纵隔浸润程度呈正相关。结论小细胞肺癌特征性CT表现就是肺门肿块伴纵隔融合性肿块。中央型SCLC大多累及支气管、大血管与胸膜。

泰州地区2010-2019年肺癌构成比变化情况分析

目的了解泰州地区肺癌构成比的动态变化情况及其流行病学特征。方法收集泰州市人民医院2010年1月至2019年12月经组织病理学或细胞学确诊为原发性支气管肺癌并登记为泰州地区常住人口的病例,分析不同病理类型构成比变化及肺癌在性别、发病年龄、吸烟、手术情况等方面的变化趋势。结果近十年间肺癌的发病率呈逐年上升趋势;70%以上病例属于鳞癌和腺癌;其中鳞癌构成比由2010年的42.54%降至2019年的22.77%(P<0.001);腺癌由25.97%升至72.85%(P<0.001)。男性肺癌患者2166例(70.23%),女性肺癌患者918例(29.77%)。男性肺癌发病人数构成比由2010年的74.03%降至2019年的59.89%(P>0.05),女性由25.97%升至40.11%(P>0.05);男性以SCC最常见,女性以AD最常见。肺癌的首诊平均年龄无明显变化,各病理类型均以≥60岁老年人群多见。手术人数呈上升趋势,手术率2010~2017年无明显变化,2018~2019近两年有明显上升。结论泰州地区近十年肺癌发病人数呈逐年上升趋势,其中腺癌患者人数发病率超过鳞癌且女性肺腺癌患者人数上升趋势明显。

基于CT增强图像影像组学特征模型预测肺鳞癌和腺癌价值初探

目的评估基于CT增强图像的影像组学方法在肺腺癌(Lung Adenocarcinoma,ADC)和肺鳞状细胞癌(Squamous Cell Carcinoma,SCC)中的鉴别能力。方法回顾性分析泰州市人民医院2017年1月至2019年12月经病理证实的51例ADC患者和34例SCC患者,从CT增强图像感兴趣区中提取影像组学特征。按照7:3的比例,选取59个患者作为训练集,26个作为验证集。应用相关性检验、单因素方差分析或秩和检验、单因素Logistic回归分析、多随机森林算法交叉验证的方法选择特征及降维,采用多因素Logistic回归方法和贝叶斯网络构建预测模型进行比较,通过受试者操作特征(Receiver Operating Characteristic,ROC)曲线的曲线下面积(Area Under the Curve,AUC)评价模型效能(灵敏度、特异度、准确率)。结果8个特征通过Logistic回归分析方法建立模型,通过ROC曲线发现训练集AUC为0.97、灵敏度为83.3%、特异度为97.1%、准确率为91.5%。验证集AUC为0.89、灵敏度为80.2%、特异度为73.3%、准确率为84.6%。结论基于Logistic回归的影像组学方法在SCC与ADC的预测与鉴别中具有较高的应用价值,可为临床医师决策提供科学依据。

CT影像组学对食管鳞癌病理分化程度的预测价值

目的:讨论C T影像组学在食管鳞状细胞癌病理分化程度预测中的应用价值。方法:36例于2018年6月—2020年4月接受治疗的食管鳞状细胞癌患者随机划分成训练集与验证集,应用相关软件对图像实施特征提取及筛选处理,创建影像组学标签。结合获取的影像组学标签与临床资料展开多变量回归分析,建立影像组学模型并进行验证。通过受试者操作特征曲线评价模型术前预测食管鳞状细胞癌分化程度的效能。结果:应用影像组学构建的模型开展效能评价。在训练集中,AUC值为0.778,特异性为72.10%,灵敏度为80.37%;在验证集中,AUC值为0.755,特异性为73.38%,灵敏度为70.46%。结论:CT影像组学在食管鳞状细胞癌病理分化程度预测中的应用价值较为理想。