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基于腹部CT探讨Ⅱ型糖尿病首发急性胰腺炎患者肌脂分布特点的临床研究

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临床放射学杂志 2025年第2期44卷 300-307页

作者：倪艳辉张小明肖波川北医学院附属医院放射科南充637000 医学影像四川省重点实验室四川南充637000 重庆医科大学附属璧山医院医学影像科 402760

目的通过早期腹部CT定量评估L 3椎体水平肌脂成分联合临床实验室检查对Ⅱ型糖尿病(T2DM)首发急性胰腺炎(AP)患者进行研究,旨在筛选出其危险因素。方法回顾性纳入T2DM首发AP患者241例,未发生AP的T2DM患者57例。搜集患者的性别、年龄、体... 详细信息

目的通过早期腹部CT定量评估L 3椎体水平肌脂成分联合临床实验室检查对Ⅱ型糖尿病(T2DM)首发急性胰腺炎(AP)患者进行研究,旨在筛选出其危险因素。方法回顾性纳入T2DM首发AP患者241例,未发生AP的T2DM患者57例。搜集患者的性别、年龄、体重指数(BMI)、血脂、血糖等临床资料。使用Slice-O-Matic半自动分割腹部肌脂参数。分析T2DM患者首发AP的危险因素,绘制各危险因素及联合多因素的受试者工作特征(ROC)曲线,比较各危险因素及联合多因素的特异度、敏感度及受试者工作特征曲线曲线下面积(AUC)值。结果T2DM首发AP组患者年龄、低密度脂蛋白胆固醇(LDL-C)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)、肌间脂肪面积(IMAT)更低,糖尿病病程更短,合并T2DM慢性并发症以及高血压的比例更低(P均0.05)。多因素Logistic回归分析BMI、TG、VAT是T2DM患者首发AP的独立危险因素(P均<0.05)。ROC曲线分析结果显示,BMI、TG以及VAT联合预测T2DM患者首发AP的AUC为0.937高于BMI、TG、VAT单独预测的AUC(0.841、0.814、0.831)。结论基于CT检查的腹部体脂分析联合实验室检查是早期评估T2DM首发AP的危险因素,T2DM患者应降低VAT,有助于降低其并发AP的风险。

关键词：急性胰腺炎 Ⅱ型糖尿病 CT 内脏脂肪

基于多序列磁共振成像U-net模型在脑胶质瘤预后评估中的应用价值

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临床放射学杂志 2025年第4期44卷 606-610页

作者：段金辉刘苏娟张梦周凤梅李自强闫瑞芳新乡医学院第一附属医院磁共振科卫辉453100 新乡医学院第一附属医院放射科卫辉453100

目的探索基于磁共振T_(1)WI和对比增强T_(1)WI序列(CE-T_(1)WI)的U-net模型对脑胶质瘤患者的预后评估价值。方法回顾性分析316例脑胶质瘤患者的T_(1)WI、CE-T_(1)WI影像数据和临床资料,其中,低风险组163例,高风险组153例。采用U-net深... 详细信息

目的探索基于磁共振T_(1)WI和对比增强T_(1)WI序列(CE-T_(1)WI)的U-net模型对脑胶质瘤患者的预后评估价值。方法回顾性分析316例脑胶质瘤患者的T_(1)WI、CE-T_(1)WI影像数据和临床资料,其中,低风险组163例,高风险组153例。采用U-net深度学习算法建立预测模型。受试者工作特征曲线下面积(AUC)被用于评价预测性能。结果基于U-net算法的T_(1)WI模型、CE-T_(1)WI模型和多序列联合模型均可用于预测脑胶质瘤患者的生存风险,且与前两者相比,多序列联合模型有最高的诊断效能,训练集中AUC为0.913(95%CI:0.871~0.944),敏感度和特异度分别为90.16%和91.54%,验证集中AUC为0.883(95%CI:0.778~0.950),敏感度和特异度分别为90.32%和93.94%。DeLong检验显示,训练集中多序列联合模型与T_(1)WI模型之间AUC的差异具有统计学意义(Z=1.983,P<0.05)。结论基于T_(1)WI和CE-T_(1)WI的U-net深度学习模型能够预测脑胶质瘤患者的预后生存率。

关键词：脑胶质瘤预后评估磁共振成像深度学习

深度学习图像重建算法对冠状动脉周围脂肪组织评估的影响

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中华放射学杂志 2025年第1期59卷 91-94页

作者：肖华伟王相权杨盼峰王铃徐健浙江省人民医院(附属人民医院)放射科杭州医学院杭州310014

回顾性分析2023年12月至2024年1月行冠状动脉CT血管成像(CCTA)检查的135例患者的影像学资料,探讨深度学习图像重建(DLIR)算法对冠状动脉周围脂肪组织(PCAT)衰减值的影响,并探索基于脂肪阈值调整校正其影响的可行性。采用滤波反投影重建(... 详细信息

回顾性分析2023年12月至2024年1月行冠状动脉CT血管成像(CCTA)检查的135例患者的影像学资料,探讨深度学习图像重建(DLIR)算法对冠状动脉周围脂肪组织(PCAT)衰减值的影响,并探索基于脂肪阈值调整校正其影响的可行性。采用滤波反投影重建(FBP组)以及DLIR算法的3种强度等级低(DLIR-L组)、中(DLIR-M组)、高(DLIR-H组)重建4组图像。使用单因素方差分析比较4组间PCAT衰减值的差异,采用Bland-Altman图分析DLIR算法与FBP算法间PCAT衰减值的一致性。结果显示,以FBP算法为参照,DLIR算法的低、中、高强度均增加了脂肪的衰减值。脂肪阈值为-190~-30 HU时,相比于FBP算法,DLIR算法的低、中、高强度均增加了PCAT衰减值,并随等级强度的增加而增加。调整脂肪阈值为-200~-40 HU后,DLIR算法3组与FBP组间PCAT衰减值平均差值明显减小,尤其是DLIR-L组和DLIR-M组与FBP组间PCAT衰减值差异无统计学意义。相比于FBP算法,DLIR算法在不同强度等级上均增加了PCAT衰减值,通过调整脂肪阈值可以部分校正DLIR算法对PCAT衰减值的影响。

关键词：体层摄影术,X线计算机冠状动脉深度学习图像重建脂肪组织

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重视深度学习CT图像重建算法的临床应用

中华放射学杂志 2025年第1期59卷 5-8页

作者：张永高刘杰高剑波郑州大学第一附属医院放射科郑州450052

随着医学影像技术的快速发展,CT图像重建算法也在持续改进,以应对不断变化的临床需求。传统的滤波反投影(FBP)算法重建快速、图像质量好,但在低剂量条件下对图像噪声和伪影的抑制能力有限,因此已逐步被迭代重建(IR)算法取代。IR算法通... 详细信息

随着医学影像技术的快速发展,CT图像重建算法也在持续改进,以应对不断变化的临床需求。传统的滤波反投影(FBP)算法重建快速、图像质量好,但在低剂量条件下对图像噪声和伪影的抑制能力有限,因此已逐步被迭代重建(IR)算法取代。IR算法通过优化模型与多次迭代有效降低了图像噪声、改善了组织对比度,但缺点是图像可能会出现斑片状伪影或失真的蜡像感。深度学习图像重建算法(DLIR)在体模实验中被证实可以降低噪声、提高空间分辨率和检测能力而不改变噪声纹理。在临床应用上,DLIR能够提升图像质量,同时降低辐射剂量和对比剂用量,属于人工智能与医学影像深度融合的精准应用。笔者认为只有充分利用先进算法的优势和性能,拓展临床应用场景,才能不断提高诊断效能,使更多的患者获益。

关键词：体层摄影术,X线计算机人工智能深度学习图像重建算法

基于MRI深度迁移学习影像组学术前预测直肠癌脉管浸润的研究

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磁共振成像 2025年第1期16卷 54-60页

作者：袁权吴树剑范莉芳翟建皖南医学院第一附属医院(弋矶山医院)放射科芜湖241001 皖南医学院医学影像学院芜湖241002

目的探讨基于横轴位高分辨T2WI深度迁移学习影像组学术前预测直肠癌患者脉管浸润(lymphovascular invasion,LVI)的应用价值。材料与方法回顾性分析皖南医学院弋矶山医院2018年1月至2023年12月行MRI检查且术后病理证实为直肠癌的384例患... 详细信息

目的探讨基于横轴位高分辨T2WI深度迁移学习影像组学术前预测直肠癌患者脉管浸润(lymphovascular invasion,LVI)的应用价值。材料与方法回顾性分析皖南医学院弋矶山医院2018年1月至2023年12月行MRI检查且术后病理证实为直肠癌的384例患者,收集临床及影像资料。根据病理LVI状态将患者分为LVI阳性(LVI+)组81例及LVI阴性(LVI-)组303例,按7∶3比例将患者随机分为训练组(n=269)与验证组(n=115)。以ResNet-34为深度迁移学习特征提取的基础模型,基于瘤体分别提取深度迁移学习特征与传统影像组学特征,通过Spearman秩相关和最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归的方法进行降维,消除冗余特征,保留最具预测价值的特征。使用自适应增强(adaptive boosting,AdaBoost)、朴素贝叶斯(na?ve Bayes,NB)、弹性网络(elastic net,Enet)、梯度推进机(gradient boosting machine,GBM)、神经网络(neutral network,NN)及支持向量机(support vector machine,SVM)共6种机器学习算法基于传统影像组学特征、深度迁移学习特征及组合特征分别构建预测模型。通过受试者工作特征(receiver operating characteristics curve,ROC)曲线评价各模型的诊断效能。结果通过Spearman秩相关及LASSO回归降维后共筛选出23个最优特征,其中传统影像组学特征6个,深度迁移学习特征17个,构建的所有模型中基于组合特征模型的曲线下面积(area under the curve,AUC)均高于单独特征模型,6种机器学习算法基于组合特征的AUC在训练组分别为0.956、0.802、0.879、0.966、0.973、0.944,验证组分别为0.924、0.868、0.901、0.892、0.817、0.905。结论基于组合特征的模型在预测直肠癌LVI状态方面具有高效能,可辅助术前个体化预测,改善患者预后。

关键词：直肠癌脉管浸润磁共振成像深度迁移学习影像组学

抗纤维化与促“H”型血管核壳结构生物支架修复临界骨缺损

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中国组织工程研究 2025年第16期29卷 3420-3431页

作者：李永航李文铭严才平王星宽向超张袁蒋科陈路川北医学院附属医院骨科四川省南充市637000

背景:在骨组织愈合过程中,促进新生骨的血管化是加速骨组织修复的常用策略,然而骨缺损修复过程中过快的纤维化进程常常被忽略。目的:设计并制备一种具有调节新生骨痂内纤维化及血管化进程的核壳结构仿生支架,表征其物理学特征,验证其体... 详细信息

背景:在骨组织愈合过程中,促进新生骨的血管化是加速骨组织修复的常用策略,然而骨缺损修复过程中过快的纤维化进程常常被忽略。目的:设计并制备一种具有调节新生骨痂内纤维化及血管化进程的核壳结构仿生支架,表征其物理学特征,验证其体内外抗纤维化与促成骨性能。方法:制备具有调节新生骨痂内纤维化及血管化进程的核壳结构仿生支架,外层壳结构由聚己内酯静电纺丝纳米纤维负载成纤维细胞活化蛋白抑制剂组成,内层核结构由甲基丙烯酸酐明胶水凝胶负载去铁胺组成,表征静电纺丝和水凝胶的物理学特征,利用活死染色与CCK-8实验验证材料的生物相容性。通过成纤维细胞体外实验分析支架壳结构的抗纤维化作用,通过MC3T3-E1细胞体外实验分析支架壳结构中成纤维细胞活化蛋白抑制剂的促成骨作用,通过人脐静脉内皮细胞分析支架核结构中去铁胺的促血管形成作用。通过大鼠临界骨缺损实验评估核壳结构仿生支架的骨修复作用。结果与结论:①核壳结构仿生支架具有良好的生物相容性,静电纺丝技术制备的聚己内酯电纺纤维具有疏水性,在物理层面上有效阻隔外源性纤维组织长入,电纺纤维膜在2周内可有效释放抗纤维化药物成纤维细胞活化蛋白抑制剂,释放的抗纤维化药物可以抑制骨缺损周围成纤维细胞的生长、黏附,有效降低成纤维相关蛋白的表达,同时可促进MC3T3-E1细胞成骨蛋白的表达,加快其矿化速度;支架核结构中的去铁胺可促进人脐静脉内皮细胞的迁移、成管能力,并促进其强烈表达“H”血管特征性蛋白。②在SD大鼠的股骨制造临界骨缺损模型中,相较于聚己内酯膜,核壳结构仿生支架实现了骨缺损的有效修复。③结果表明,核壳结构仿生支架在预防骨痂过度纤维化的同时促进新生骨痂内“H”血管形成,能有效避免骨不连的发生,加速临界骨缺损修复进程。

关键词：临界骨缺损核壳结构仿生支架静电纺丝聚己内酯水凝胶抗纤维化 “H”型血管

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颞叶癫痫记忆损伤的MRI研究进展

中华放射学杂志 2025年第2期59卷 225-229页

作者：李宏张敏鸣浙江大学医学院附属第二医院放射科杭州310017

颞叶癫痫(TLE)是临床常见的经典癫痫综合征,常伴随显著的记忆损伤,主要表现为情景记忆障碍。内侧颞叶(MTL)结构如海马是情景记忆的关键脑区,MTL内部及其与外部脑区之间的神经环路重构,可能在TLE记忆损伤中发挥着重要作用。近年来,随着TL... 详细信息

颞叶癫痫(TLE)是临床常见的经典癫痫综合征,常伴随显著的记忆损伤,主要表现为情景记忆障碍。内侧颞叶(MTL)结构如海马是情景记忆的关键脑区,MTL内部及其与外部脑区之间的神经环路重构,可能在TLE记忆损伤中发挥着重要作用。近年来,随着TLE的临床MRI影像研究日益增多,深化了对TLE记忆损伤神经网络重构机制的认识,并发现了预测TLE术前和术后记忆损伤的潜在生物标记物。该文旨在对TLE记忆损伤的MRI研究进展进行综述。

关键词：癫痫,颞叶磁共振成像记忆损伤内侧颞叶

CTA对冠脉慢性完全闭塞病变侧支通道分型诊断价值

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中国医学计算机成像杂志 2025年第1期31卷 56-59页

作者：俞璐唐辉周华林涛袁明远吴启源上海交通大学医学院附属仁济医院放射科上海健康医学院附属周浦医院放射科上海200127

目的:以有创性冠状动脉造影(ICA)为金标准,评价CT血管成像(CTA)在诊断冠状动脉慢性完全闭塞病变(CTO)侧支通道(CC)分型的价值。方法:回顾性分析本院2019年1月至2022年10月经ICA证实冠状动脉慢性完全闭塞病变76例(共91支血管),均于来院... 详细信息

目的:以有创性冠状动脉造影(ICA)为金标准,评价CT血管成像(CTA)在诊断冠状动脉慢性完全闭塞病变(CTO)侧支通道(CC)分型的价值。方法:回顾性分析本院2019年1月至2022年10月经ICA证实冠状动脉慢性完全闭塞病变76例(共91支血管),均于来院后先行CTA检查后1个月内做ICA检查。侧支通道根据ICA结果分为三型:闭塞血管与侧支血管之间无明显连续性连接为CC0型;闭塞血管与侧支血管之间存在细线样连接为CC1型;闭塞血管与侧支之间有连续的边支血管样连接为CC2型。以ICA所示的CC分型作为金标准,比较CTA在CC分型方面的诊断价值。结果:基于CTA的总体CC分型具有很好的诊断准确性(90.1%,82/91,Kappa=0.848,P<0.001),CTA在CC0、CC1及CC2诊断准确性分别为100%(33/33)、81.1%(30/37)、90.5%(19/21)。另外,CTA对评价供血侧支血管来源也具有很好的诊断效能(84.5%,49/58),其中在诊断心外膜侧支及桥侧支时诊断效能较好,准确率分别为88%(44/50)和2/2,但是当侧支通道来自间隔支时诊断效能较低,结果为3/6。结论:CTA在冠状动脉慢性完全闭塞病变的CC分型中具有很好的诊断准确性,且在对心外膜侧支及桥侧支诊断准确率方面明显高于室间隔支侧支,可以给介入医生术前提供侧支路径的评估。

关键词：冠状动脉造影 CT血管成像慢性完全闭塞侧支通道

影像组学在非小细胞肺癌肿瘤微环境及免疫治疗中的研究进展

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安徽医药 2025年第2期29卷 238-243页

作者：郭黎杨朝凤李杨川北医学院附属医院放射科四川南充637000 岳池县人民医院放射科四川广安638300

非小细胞肺癌是肺癌中最常见的组织学类型。近年来,随着免疫治疗的兴起,部分无法手术或靶向治疗无效的非小细胞肺癌病人获得了延长生存时间的机会。但是,由于肿瘤微环境的影响,免疫治疗的效果存在不确定性。因此,急需一种新的方式来监... 详细信息

非小细胞肺癌是肺癌中最常见的组织学类型。近年来,随着免疫治疗的兴起,部分无法手术或靶向治疗无效的非小细胞肺癌病人获得了延长生存时间的机会。但是,由于肿瘤微环境的影响,免疫治疗的效果存在不确定性。因此,急需一种新的方式来监测肿瘤微环境的变化和免疫治疗效果。影像组学可以无创、实时和定量地分析医学图像,反映疾病更深层次的信息,已广泛应用于疾病诊断和鉴别诊断、肿瘤分期分级、疗效评价和预后预测等领域。现围绕影像组学在非小细胞肺癌肿瘤微环境及免疫治疗方面的研究进展进行综述。

关键词：癌,非小细胞肺影像组学肿瘤微环境免疫治疗

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