基于CT影像特征术前预测肺腺癌气道播散研究进展

气道播散(STAS)是肺腺癌侵袭性行为中的一种,是亚肺叶切除术后肺腺癌复发和预后较差的危险因素。基于计算机断层扫描(CT)的特征与STAS之间的关联,可以预测肺腺癌患者STAS状态,从而帮助临床选择合适的手术类型。本文就肺腺癌STAS的侵袭性以及基于CT特征及其新技术在术前预测STAS的研究现状进行综述。

磁共振灌注成像技术在脑小血管病中的应用及研究进展

脑小血管病是一种由于神经血管单元功能异常引起的全脑功能紊乱性疾病,是卒中和痴呆的重要原因。慢性脑缺血与低灌注、内皮功能障碍及血脑屏障(blood-brain barrier,BBB)破坏被认为是较重要的致病机制。磁共振灌注成像技术可以提供多参数的灌注信息,观察BBB通透性和血管反应性的改变,使脑小血管病有望得到早期诊断与早期逆转,也可以为潜在保护性药物的效果评估提供技术支持。本文就三种不同的磁共振灌注成像技术在脑小血管病中的实践运用及相关研究的进展情况进行综述,以期为脑小血管病的早期诊断及预后评估等提供客观依据,为未来的脑小血管病研究提供更多的视角。

CT影像组学模型预测CNLCⅠ~Ⅱ期肝细胞癌切除术后早期复发的研究

目的建立术前CT影像组学预测模型对中国肝癌分期(CNLC)Ⅰ~Ⅱ期肝细胞癌(HCC)切除术后早期复发进行预测。方法回顾性分析接受手术切除的CNLCⅠ~Ⅱ期HCC患者153例的资料。用3D slicer软件勾画肿瘤感兴趣区(ROI),用pyradiomics包提取影像组学特征。基于LASSO算法进行特征筛选、并建立影像组学标签(Rad-score)。采用单因素Logistic回归和多因素Logistic逐步回归法确立独立预测因子,构建影像组学预测模型和临床预测模型。用受试者工作特征曲线(ROC)曲线下面积(AUC)来比较模型的区分度,用校准曲线评估模型的校准度,用临床决策曲线分析(DCA)评估模型的临床应用价值。结果Rad-score、瘤内供血动脉、肝功能白蛋白-胆红素分级(ALBI分级)、性别是独立预测因子。影像组学模型具有良好的预测效能(AUC:训练组0.900,验证组0.853),优于临床模型(AUC:训练组0.823,验证组0.741)。校准曲线显示影像组学模型具有良好的校准度。DCA显示阈值概率在0.1~1.0时,影像组学模型的净获益要高于临床模型。结论基于CT影像组学的预测模型对CNLCⅠ~Ⅱ期HCC患者手术切除后早期复发具有良好的预测能力,可为临床医师筛选高复发风险人群、制定个体化诊疗方案提供参考信息。