目的以丘脑为种子点观察无先兆偏头痛(MwoA)患者接受针刺前后丘脑动态功能连接(dFC)变化,并以治疗前dFC差异脑区为特征构建机器学习(ML)模型以预测MwoA患者对针刺治疗的反应。方法搜集50例确诊为MwoA的患者,根据治疗前后临床指标变化分为针刺应答组(AR)30例与非应答组(NR)20例。使用3.0 T MRI采集其T 1WI和BOLD-fMRI图像,通过梯度提升(GBM)、支持向量机(SVM)及随机森林(RF)机器学习算法对其dFC进行分析。结果AR组针刺前丘脑与枕中回、眶内额上回、颞下回动态功能连接较NR组强,中央沟盖、颞中回、距状裂周围皮层、梭状回动态功能连接较NR组弱;与治疗前相比,治疗后丘脑与岛盖部额下回、颞横回、额中回动态功能连接增强;丘脑与背外侧额上回、颞中回、中央前回动态功能连接减弱;训练集中GBM表现较好,权重绝对值排名前三的脑区为眶内额上回、颞中回、左侧距状裂周围皮层。结论调节丘脑与默认模式网络(DMN)、感觉运动环路的dFC是针刺治疗MwoA的可能作用机制;基线状态丘脑与DMN、视觉通路的功能连接强度可能是针刺效果的关键,是针刺疗效的潜在预测因子。
1背景卵巢癌是中国女性生殖系统中发病率较高的恶性肿瘤之一。由于卵巢位于盆腔深处，妇科检查难以发现早期病变，加之早期卵巢癌患者通常没有特异性症状，导致大多数患者在就诊时已经处于临床晚期，其5年生存率较低。因此，开展卵巢癌的早期筛查（以下简称“早筛”）有助于其早诊断、早治疗，并降低死亡率。本共识由中国老年保健协会妇科肿瘤专业委员会和中国医师协会妇产科医师分会共同讨论后，参考了美国国立综合癌症网络（National Comprehensive Cancer Network,NCCN）[1-3]、美国妇产科医师学会(The American College of Obstetricians and Gynecologist,
目的：通过光谱计算机体层成像（computed tomography,CT）图像评估乳腺癌骨转移病灶的大小和内部变化，探讨这些多参数对患者无进展生存期（progression-free survival,PFS）的预测价值，克服常规CT和现有标准在骨转移灶评估中的局限性。方法：回顾并分析2019年6月—2022年12月在复旦大学附属肿瘤医院接受治疗的乳腺癌伴骨转移患者的临床和影像学资料。所有患者均接受两次光谱CT增强检查，并在静脉期图像上记录骨转移灶的大小指标：长径、短径、长短径之和、感兴趣区面积；骨转移灶内部指标：常规图像（骨窗）CT值（CT value,CTv）、单能级图像CT值(CT40keV、CT80keV、CT120keV)、钙抑制（calcium-suppressed,CaSupp）图像CT值(CTCaSupp30、CTCaSupp50、CTCaSupp70、CTCaSupp90)。对患者所有测量的骨转移目标病灶的每项指标分别求和，然后计算每项指标的变化率和月变化率。采用单因素和多因素Cox比例风险回归分析，结合逐步回归法，确定PFS的独立风险因素。采用Cox比例风险回归模型进行模型构建，采用时间依赖性受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线的曲线下面积（area under curve,AUC）评估其预测性能。采用DeLong检验比较AUC。采用X-tile方法确定阈值，以阈值为界分为高、低风险组。Kaplan-Meier（KM）生存曲线和log-rank检验分析组间预后差异。结果：共纳入30例乳腺癌伴骨转移患者，患者骨转移灶的长短径之和月变化率和CTCaSupp70月变化率是乳腺癌骨转移患者PFS的有效预测指标。长短径之和月变化率-9.75%的患者PFS显著延长。长短径之和月变化率模型、CTCaSupp70月变化率模型、联合模型(长短径之和月变化率+CTCaSupp70月变化率)和美国MD安德森癌症中心（MD Anderson Cancer Center,MDA）骨转移疗效评估标准（简称“MDA标准”）预测1年PFS的AUC分别为0.751、0.702、0.827、0.600。联合模型的预测性能显著优于MDA标准（P=0.003）。高风险组在长短径之和月变化率模型、CTCaSupp70月变化率模型以及联合模型中的PFS显著低于低风险组（P<0.05）。相比之下，MDA标准在高风险组和低风险组之间的PFS生存曲线差异无统计学意义（P=0.091）。结论：骨转移灶长短径之和月变化率和CTCaSupp70月变化率是乳腺癌骨转移患者预后的有效预测指标，联合应用能提高预测性能。
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