卵巢-附件肿块的良恶性鉴别诊断对妇科管理策略和患者预后有重大影响。尽管超声可以将大多数卵巢-附件病变正确分类,但对于10%~30%的卵巢-附件病变超声并不能明确诊断。MRI能够为超声不确定的病变提供更准确的诊断,从而改善患者的临床...卵巢-附件肿块的良恶性鉴别诊断对妇科管理策略和患者预后有重大影响。尽管超声可以将大多数卵巢-附件病变正确分类,但对于10%~30%的卵巢-附件病变超声并不能明确诊断。MRI能够为超声不确定的病变提供更准确的诊断,从而改善患者的临床管理及预后。2022年美国放射学会(American College of Radiology, ACR)发布了卵巢-附件影像报告和数据系统(Ovarian-Adnexal Reporting and Data System, O-RADS)MRI风险分层系统的指南,用于准确评估卵巢-附件病变。然而,作为一种新方法,该风险分层系统存在挑战:需要制订标准化的MRI协议以及专业的灌注曲线分析软件,此外,对于O-RADS MRI的临床应用,还可能需要对放射科医生进行专业培训。未来需要进一步进行前瞻性队列研究,以制订针对每个O-RADS MRI风险类别的临床管理建议。目前,尚缺乏对O-RADS MRI相关研究进展的系统总结,本文就O-RADS MRI的提出、临床意义及应用价值、相关研究热点、不足及未来发展方向等方面研究进展进行综述,以期帮助放射科医生在临床工作中应用该风险分层系统,并尝试寻找该风险分层系统潜在的提升点,进而不断提升该风险分层系统的鉴别诊断效能。展开更多
高光谱成像技术的飞速发展给非侵入式医学成像带来新的契机,但高光谱医学图像具有高维度、高冗余以及“图谱合一”的特点,亟需针对上述特点设计智能诊断算法。近年来,Transformer已经在高光谱医学图像处理领域得到广泛应用。然而,不同...高光谱成像技术的飞速发展给非侵入式医学成像带来新的契机,但高光谱医学图像具有高维度、高冗余以及“图谱合一”的特点,亟需针对上述特点设计智能诊断算法。近年来,Transformer已经在高光谱医学图像处理领域得到广泛应用。然而,不同仪器设备、不同采集操作所获得的高光谱医学图像差异较大,这给现有Transformer诊断模型的实际应用带来了巨大挑战。针对上述问题,本文提出了一种空-谱自注意力Transformer(S3AT),自适应挖掘像素与像素间、波段与波段间的内蕴联系,并在分类阶段融合多个视野下的预测结果。首先,在Transformer编码器中,设计一种空-谱自注意力机制,获取不同视野下高光谱图像上的关键空间信息和重要波段,并将不同视野下所获得的空-谱自注意力进行融合。其次,在模型分类阶段,将不同视野下的预测结果根据可学习权重进行加权融合,对图像进行综合预测。在In-vivo Human Brain和BloodCell HSI两个数据集上,本文算法总体分类精度分别达到82.25%和91.74%。实验结果表明,所提出的算法有效改善高光谱医学图像分类性能。展开更多
目的:探讨氨基质子转移成像(amide proton transfer imaging,APT)定量参数对初诊前列腺癌患者骨转移风险的预测价值。方法:回顾并分析2019年7月—2022年3月于重庆大学附属肿瘤医院行APT检查的42例未经治疗的初诊前列腺癌患者的影像学及...目的:探讨氨基质子转移成像(amide proton transfer imaging,APT)定量参数对初诊前列腺癌患者骨转移风险的预测价值。方法:回顾并分析2019年7月—2022年3月于重庆大学附属肿瘤医院行APT检查的42例未经治疗的初诊前列腺癌患者的影像学及临床资料,患者均经前列腺穿刺活检或手术后病理学检查确诊,其中无骨转移组27例,骨转移组15例。采用独立样本t检验或秩和检验分析各参数在预测前列腺癌骨转移风险方面的差异。通过logistic回归模型测算参数联合应用的预测概率,并绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线进行分析。结果:年龄、睾酮、黄体生成素、卵泡刺激素、泌乳素、雌二醇、前列腺影像报告和数据系统(Prostate Imaging Reporting And Data System,PIRADS)评分在两组之间的差异无统计学意义(P>0.05),而总前列腺特异性抗原(prostate-specific antigen,PSA)、APT平均值(APTw)、表观弥散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)、前列腺病理学Gleason评分及血清碱性磷酸酶在预测前列腺癌骨转移风险方面差异有统计学意义(P<0.05),前列腺癌骨转移阳性组的APTw(2.989±1.018)高于阴性组(2.273±1.015)。ROC曲线分析结果显示,APTw独立预测前列腺癌骨转移风险的特异度较高(88.46),所有参数联合应用的预测能力最佳(曲线下面积为0.866)。结论:APT定量参数与前列腺癌骨转移密切相关,对初诊前列腺癌患者转移风险有较好的预测价值。展开更多
文摘卵巢-附件肿块的良恶性鉴别诊断对妇科管理策略和患者预后有重大影响。尽管超声可以将大多数卵巢-附件病变正确分类,但对于10%~30%的卵巢-附件病变超声并不能明确诊断。MRI能够为超声不确定的病变提供更准确的诊断,从而改善患者的临床管理及预后。2022年美国放射学会(American College of Radiology, ACR)发布了卵巢-附件影像报告和数据系统(Ovarian-Adnexal Reporting and Data System, O-RADS)MRI风险分层系统的指南,用于准确评估卵巢-附件病变。然而,作为一种新方法,该风险分层系统存在挑战:需要制订标准化的MRI协议以及专业的灌注曲线分析软件,此外,对于O-RADS MRI的临床应用,还可能需要对放射科医生进行专业培训。未来需要进一步进行前瞻性队列研究,以制订针对每个O-RADS MRI风险类别的临床管理建议。目前,尚缺乏对O-RADS MRI相关研究进展的系统总结,本文就O-RADS MRI的提出、临床意义及应用价值、相关研究热点、不足及未来发展方向等方面研究进展进行综述,以期帮助放射科医生在临床工作中应用该风险分层系统,并尝试寻找该风险分层系统潜在的提升点,进而不断提升该风险分层系统的鉴别诊断效能。
文摘高光谱成像技术的飞速发展给非侵入式医学成像带来新的契机,但高光谱医学图像具有高维度、高冗余以及“图谱合一”的特点,亟需针对上述特点设计智能诊断算法。近年来,Transformer已经在高光谱医学图像处理领域得到广泛应用。然而,不同仪器设备、不同采集操作所获得的高光谱医学图像差异较大,这给现有Transformer诊断模型的实际应用带来了巨大挑战。针对上述问题,本文提出了一种空-谱自注意力Transformer(S3AT),自适应挖掘像素与像素间、波段与波段间的内蕴联系,并在分类阶段融合多个视野下的预测结果。首先,在Transformer编码器中,设计一种空-谱自注意力机制,获取不同视野下高光谱图像上的关键空间信息和重要波段,并将不同视野下所获得的空-谱自注意力进行融合。其次,在模型分类阶段,将不同视野下的预测结果根据可学习权重进行加权融合,对图像进行综合预测。在In-vivo Human Brain和BloodCell HSI两个数据集上,本文算法总体分类精度分别达到82.25%和91.74%。实验结果表明,所提出的算法有效改善高光谱医学图像分类性能。
文摘目的:探讨氨基质子转移成像(amide proton transfer imaging,APT)定量参数对初诊前列腺癌患者骨转移风险的预测价值。方法:回顾并分析2019年7月—2022年3月于重庆大学附属肿瘤医院行APT检查的42例未经治疗的初诊前列腺癌患者的影像学及临床资料,患者均经前列腺穿刺活检或手术后病理学检查确诊,其中无骨转移组27例,骨转移组15例。采用独立样本t检验或秩和检验分析各参数在预测前列腺癌骨转移风险方面的差异。通过logistic回归模型测算参数联合应用的预测概率,并绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线进行分析。结果:年龄、睾酮、黄体生成素、卵泡刺激素、泌乳素、雌二醇、前列腺影像报告和数据系统(Prostate Imaging Reporting And Data System,PIRADS)评分在两组之间的差异无统计学意义(P>0.05),而总前列腺特异性抗原(prostate-specific antigen,PSA)、APT平均值(APTw)、表观弥散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)、前列腺病理学Gleason评分及血清碱性磷酸酶在预测前列腺癌骨转移风险方面差异有统计学意义(P<0.05),前列腺癌骨转移阳性组的APTw(2.989±1.018)高于阴性组(2.273±1.015)。ROC曲线分析结果显示,APTw独立预测前列腺癌骨转移风险的特异度较高(88.46),所有参数联合应用的预测能力最佳(曲线下面积为0.866)。结论:APT定量参数与前列腺癌骨转移密切相关,对初诊前列腺癌患者转移风险有较好的预测价值。
