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基于MRI影像组学预测宫颈癌淋巴血管间隙浸润

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中国医学影像技术 2022年第3期38卷 421-426页

作者：喻泓清翟建刘晨露肖国庆李庆祝皖南医学院弋矶山医院影像中心安徽芜湖241001

目的评估基于MRI影像组学模型术前预测宫颈癌淋巴血管间隙浸润(LVSI)的价值。方法回顾性分析123例经病理证实宫颈癌患者,根据病理结果分为LVSI+(n=61)及LVSI-(n=62)。基于_(T2WI)及动脉期对比增强_(T1WI(CE-T1WI))提取影像组学特征,按7... 详细信息

目的评估基于MRI影像组学模型术前预测宫颈癌淋巴血管间隙浸润(LVSI)的价值。方法回顾性分析123例经病理证实宫颈癌患者,根据病理结果分为LVSI+(n=61)及LVSI-(n=62)。基于_(T2WI)及动脉期对比增强_(T1WI(CE-T1WI))提取影像组学特征,按7∶3比例将数据分为训练集(n=87)和验证集(n=36),以最大相关最小冗余(mRMR)和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归对训练集数据进行特征降维,筛选最佳影像组学特征,构建预测宫颈癌LVSI的单一序列影像组学模型(模型_(T2WI)、模型_(CE-T1WI));应用多因素logistic回归分析构建基于_(T2WI+CE-T1WI)的影像组学模型(模型_(T2WI+CE-T1WI))及临床影像组学模型;分别以受试者工作特征(ROC)曲线及决策曲线分析(DCA)评估其预测效能及临床效益。结果基于_(T2WI)和_(CE-T1WI)各提取1316个影像组学特征,最终分别获得13、15个最佳特征,用于构建模型_(T2WI)及模型_(CE-T1WI)。共筛选出13个影像组学特征用于构建模型_(T2WI+CE-T1WI),其在训练集和验证集数据中的曲线下面积(AUC)分别为0.79及0.78;临床影像组学模型在训练集和验证集中的AUC分别为0.88及0.83,与模型T2W1+_(CE-T1WI)差异均无统计学意义(P均>0.05)。DCA提示,阈值取0.08~0.68时,临床影像组学模型的净收益高于模型_(T2WI+CE-T1WI)。结论基于_(T2WI+CE-T1WI)的临床影像组学模型术前预测宫颈癌LVSI的效能较高。

关键词：子宫颈肿瘤磁共振成像影像组学淋巴血管间隙浸润

基于胰腺周围脂肪间隙CT影像组学预测早期急性胰腺炎进展的价值

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放射学实践 2022年第6期37卷 683-689页

作者：范海云陈基明陈亮亮吴敬医吴莉莉周慧皖南医学院弋矶山医院影像中心安徽241001 皖南医学院弋矶山医院重症医学科安徽241001

目的:探讨基于胰周脂肪间隙CT影像组学预测早期急性胰腺炎(AP)进展的价值。方法:回顾性分析123例根据新修订的亚特兰大分类诊断为AP的患者(进展组39例,非进展组84例),所有患者均接受腹部平扫及增强CT扫描。采用完全随机方法将患者按7:3... 详细信息

目的:探讨基于胰周脂肪间隙CT影像组学预测早期急性胰腺炎(AP)进展的价值。方法:回顾性分析123例根据新修订的亚特兰大分类诊断为AP的患者(进展组39例,非进展组84例),所有患者均接受腹部平扫及增强CT扫描。采用完全随机方法将患者按7:3的比例分为训练组和验证组。对各期手动勾画距炎症胰腺前缘3~5 mm范围的单层感兴趣区(ROI),采用AK软件提取CT纹理特征,使用最小冗余最大相关(mRMR)和最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)回归分析对纹理特征降维、建立影像组学标签,并运用100次留组交叉验证(LGOCV)对模型的可靠性进行验证。将临床资料、CT特征及影像组学标签采用多因素Logistic回归分析建立影像组学模型。利用受试者工作特征(ROC)曲线评价模型的预测效能,应用决策曲线分析(DCA)评估模型的临床应用价值。结果:临床模型、平扫序列影像组学标签、联合序列影像组学标签、平扫序列个性化模型及联合序列个性化模型在训练组中的AUC分别为0.70、0.94、0.94、0.94及0.97,在验证组中的AUC分别为0.83、0.95、0.96、0.99、0.98。DCA显示平扫、联合序列影像组学标签及平扫、联合序列个性化模型均具有较好的净收益。结论:基于胰周脂肪间隙CT影像组学模型预测早期AP患者病情进展具有较高的诊断效能,明显优于临床模型,平扫序列影像组学标签简便有效,是有潜在应用前景的生物标志物。

关键词：胰腺炎,急性疾病恶化体层摄影术,X线计算机

CT影像组学特征预测非小细胞肺癌同步脑转移的价值

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放射学实践 2022年第4期37卷 419-425页

作者：陈亮亮陈基明丁俊范海云周慧刘晨皖南医学院弋矶山医院影像中心安徽241001

目的:探讨CT影像组学特征预测非小细胞肺癌(NSCLC)同步脑转移的价值。方法:回顾性分析2015年12月-2020年12月本院110例经穿刺活检或手术病理证实的NSCLC患者的临床和影像资料。根据头颅MRI平扫和增强扫描表现,将患者分为脑转移组50例和... 详细信息

目的:探讨CT影像组学特征预测非小细胞肺癌(NSCLC)同步脑转移的价值。方法:回顾性分析2015年12月-2020年12月本院110例经穿刺活检或手术病理证实的NSCLC患者的临床和影像资料。根据头颅MRI平扫和增强扫描表现,将患者分为脑转移组50例和无脑转移组60例。采用完全随机的方法将所有患者按7:3的比例分为训练集(77例)和验证集(33例)。使用ITK-SNAP软件,分别在平扫、动脉期和静脉期图像上逐层手动勾画病灶的感兴趣区(ROI)并进行三维融合获得病灶的容积ROI(VOI),然后导入AK软件中提取每个病灶的纹理特征。采用最小冗余最大相关(mRMR)和最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)分别对平扫、动脉期、静脉期及多序列(平扫+动脉期+静脉期)的组学特征进行筛选用于脑转移的预测,采用logistic回归分析建立影像组学模型并计算每例患者的分值(rad-score),采用100次留P交叉验证法判定其可靠性。通过logistic回归分析将临床和影像资料中组间差异有统计学意义的变量建立常规模型,并与预测效能最高的影像组学模型联合建立综合诊断模型,并绘制其诺模图来分析预测概率。采用受试者工作特征(ROC)曲线评价模型的预测能力,应用决策曲线分析(DCA)评估模型的临床应用价值。结果:平扫、动脉期、静脉期及多序列影像组学模型在训练组和验证组中预测脑转移的曲线下面积(AUC)分别为0.82和0.83、0.78和0.77、0.79和0.82、0.84和0.84,以多序列组学模型的预测效能最高。常规模型、综合诊断模型在训练组和验证组中AUC分别为0.68和0.76、0.86和0.88。综合诊断模型预测NSCLC患者同步脑转移的效能更高,明显优于常规模型(P=0.004),多序列rad-score为独立因子(OR=2.4,P影像组学模型的净收益均高于常规模型。结论:影像组学模型的预测效能均高于常规模型,综合诊断模型明显优于常规模型,影像组学有望成为一种全新的生物学指标帮助临床预测同步脑转移的风险。

关键词：肺肿瘤非小细胞肺癌脑转移体层摄影术,X线计算机影像组学

基于CT密度联合纹理参数建模预测垂体大腺瘤质地

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中国医学影像技术 2019年第8期35卷 1190-1194页

作者：万强陈基明邢涛邵颖皖南医学院弋矶山医院医科影像中心

目的探讨基于CT平扫图像密度联合纹理参数预测垂体大腺瘤质地的价值。方法收集50例经手术病理证实的垂体大腺瘤,根据术中垂体质地分为质软组(n=30)与质硬组(n=20)。于CT图像肿瘤最大层面手动勾画ROI,测量病变CT值,并提取纹理特征参数。... 详细信息

目的探讨基于CT平扫图像密度联合纹理参数预测垂体大腺瘤质地的价值。方法收集50例经手术病理证实的垂体大腺瘤,根据术中垂体质地分为质软组(n=30)与质硬组(n=20)。于CT图像肿瘤最大层面手动勾画ROI,测量病变CT值,并提取纹理特征参数。比较2组间CT值及纹理特征差异,对有统计学意义的变量采用多因素Logistic回归分析建立预测垂体腺瘤质地的模型,绘制ROC曲线评价其预测效能。结果质软组与质硬组间CT值差异有统计学意义(P=0.031),其预测肿瘤质地的AUC为0.662。基于CT平扫图像共提取77个纹理参数,经筛选获得4个2组间差异有统计学意义的参数,包括第90百分位数、惯量、方差和对比度,其预测肿瘤质地的AUC分别为0.662、0.663、0.672和0.663。多因素Logistic回归分析建立的纹理特征模型预测垂体腺瘤质地的AUC为0.690,CT值结合纹理参数模型的AUC为0.782。结论CT值结合纹理参数建立的模型对于预测垂体腺瘤质地具有较高价值,可为临床选择手术方案提供帮助。

关键词：垂体肿瘤腺瘤纹理分析体层摄影术,X线计算机

MR体素内不相干运动弥散加权成像评估腰椎间盘退变程度

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中国医学影像技术 2023年第2期39卷 259-263页

作者：刘晨陈基明李勇谷士康孙陈陈亮亮皖南医学院弋矶山医院医学影像中心安徽芜湖241001

目的观察MR体素内不相干运动-弥散加权成像(IVIM-DWI)定量评估腰椎间盘退变程度的价值。方法对90例下腰痛患者采集共450个腰椎间盘常规MRI及IVIM-DWI,评估各椎间盘Pfirrmann分级,比较不同Pfirrmann分级椎间盘之间IVIM-DWI定量参数表观... 详细信息

目的观察MR体素内不相干运动-弥散加权成像(IVIM-DWI)定量评估腰椎间盘退变程度的价值。方法对90例下腰痛患者采集共450个腰椎间盘常规MRI及IVIM-DWI,评估各椎间盘Pfirrmann分级,比较不同Pfirrmann分级椎间盘之间IVIM-DWI定量参数表观弥散系数(ADC)、慢速弥散系数(D)、快速弥散系数(D*)及灌注分数(f)的差异;采用有序logistic回归分析及受试者工作特征(ROC)曲线评价IVIM-DWI定量参数诊断腰椎间盘退变Pfirrmann分级的效能。结果450个椎间盘中,21个PfirrmannⅠ级,168个Ⅱ级,152个Ⅲ级,87个Ⅳ级,22个Ⅴ级。PfirrmannⅠ与Ⅱ级之间髓核ADC、D值及前纤维环ADC,Ⅱ与Ⅲ级间髓核ADC、D和f值及前、后纤维环ADC、D值,Ⅲ与Ⅳ级间髓核ADC、D、f值、前纤维环ADC、D值及后纤维环ADC,Ⅳ与Ⅴ级间髓核ADC、D值及后纤维环D值差异均有统计学意义(P均0.05)。髓核ADC(OR=1.879)及D值(OR=2.212)均为腰椎间盘退变Pfirrmann分级的相关因素(P均<0.001)。髓核ADC及D值评估Pfirrmann分级的曲线下面积为0.80~0.92。结论IVIM-DWI可有效定量评估椎间盘退变程度。

关键词：腰椎椎间盘退变磁共振成像体素内不相干运动

术前腹部脂肪含量对胃癌根治术后远处转移的预测价值

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放射学实践 2023年第8期38卷 1033-1038页

作者：赵亚子翟建赵田英王钰璇皖南医学院弋矶山医院影像中心安徽芜湖241001

目的:探讨术前腹部脂肪含量与胃癌根治术后远处转移的相关性。方法:回顾性分析2015-2022年在本院行胃癌根治术且在术后进行长期随访的136例患者的临床和术前腹部CT检查资料。其中,47例在随访过程中发生远处转移,89例术后随访5年及以上... 详细信息

目的:探讨术前腹部脂肪含量与胃癌根治术后远处转移的相关性。方法:回顾性分析2015-2022年在本院行胃癌根治术且在术后进行长期随访的136例患者的临床和术前腹部CT检查资料。其中,47例在随访过程中发生远处转移,89例术后随访5年及以上未发现转移。采用QCT PRO软件在CT平扫图像上对腹部脂肪含量进行定量分析,测量L_(3)椎体中部层面皮下脂肪含量(SFA)、腹腔内脂肪含量(VFA)、椎后肌群肌内脂肪浸润程度(MFI),并计算VFA/SFA。采用独立样本t检验比较远处转移组与无转移组之间年龄、身高、体表面积(BSA)、L_(3)层面VFA/SFA的差异;采用Mann-Whitney U检验比较2组之间体重、BMI及L_(3)层面VFA、SFA和MFI的差异;采用χ^(2)检验比较2组之间性别构成及抽烟史、高血压史和糖尿病史出现率的差异;并将VFA、SFA、MFI和VFA/SFA纳入单因素及多因素二元logistic回归分析,筛选出胃癌发生远处转移的独立危险因素,并采用ROC曲线分析各指标预测胃癌发生远处转移的诊断效能并确定最佳截断值。结果:远处转移组L_(3)层面的VFA和VFA/SFA均较无转移组大,差异均有统计学意义(P0.05)。单因素logistic回归分析发现L_(3)层面VFA和VFA/SFA可能是影响胃癌根治术后远处转移的影响因素(P<0.05);多因素Logistic回归分析发现L_(3)层面VFA/SFA是影响胃癌根治术后远处转移的独立影响因素(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示VFA/SFA的AUC为0.710(0.618~0.803),临界值为1.71,相应的预测敏感度和特异度分别为51.1%和85.4%。结论:基于CT平扫图像测量的L_(3)层面VFA/SFA是胃癌根治术后远处转移的独立影响因素。

关键词：腹部脂肪肌内脂肪浸润胃癌远处转移

基于定量CT分析肝硬化患者肌少症、腰椎骨密度和肝脏脂肪含量的相关性

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放射学实践 2022年第8期37卷 1018-1022页

作者：李云成翟建吕磊李培刘艳赵亚子皖南医学院弋矶山医院影像中心安徽241001

目的:基于定量CT(QCT)探讨肝硬化患者中肌少症、腰椎骨密度(BMD)和肝脏脂肪含量的相关性。方法:将2019年7月-2021年12月在本院诊断为肝硬化的163例患者(肝硬化组)及年龄、性别相匹配的100例健康体检者(对照组)纳入本研究。所有被试者行... 详细信息

目的:基于定量CT(QCT)探讨肝硬化患者中肌少症、腰椎骨密度(BMD)和肝脏脂肪含量的相关性。方法:将2019年7月-2021年12月在本院诊断为肝硬化的163例患者(肝硬化组)及年龄、性别相匹配的100例健康体检者(对照组)纳入本研究。所有被试者行腹部CT平扫。采用QCT Pro软件测量在每例受试者L3椎体水平骨骼肌面积(SMA-L3)、腰椎BMD、肝脏脂肪分数(Fat%-QCT)。根据Child-Pugh评分,将肝硬化患者分为Child-Pugh A级、B级和C级三组。L3椎体水平骨骼肌指数(SMI-L3)为SMA-L3/身高^(2)。根据男性患者SMI-L3<50cm^(2)/m^(2),女性患者SMI-L3<39cm^(2)/m^(2)将肝硬化患者分为肌少症组和非肌少症组。结果:肝硬化组SMI-L3及腰椎BMD均低于对照组(P<0.05),Fat%-QCT高于对照组(P<0.001)。Child-Pugh A、B、C级肝硬化患者肌少症发生率逐渐增加(P<0.05),C级患者的Fat%-QCT高于A级和B级(P<0.001)。肝硬化患者肌少症组的年龄高于非肌少症组,腰椎BMD低于非肌少症组(P<0.001)。多元逻辑回归分析显示,女性、年龄及合并肌少症是肝硬化患者骨质疏松的独立危险因素(P<0.05)。结论:随着肝功能的下降,肝硬化患者肌少症发生率和肝脏脂肪含量逐渐增高;肝硬化伴肌少症患者更易发生骨质疏松。

关键词：体层摄影术,X线计算机肝硬化肌少症骨密度肝脏脂肪含量

基于增强CT影像组学的机器学习模型鉴别诊断低风险胃间质瘤

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中国肿瘤临床 2023年第8期50卷 411-417页

作者：范莉芳赵劲松吴树剑徐晓燕徐争元傅雨晨皖南医学院医学影像学院安徽省芜湖市241002 皖南医学院弋矶山医院影像中心

目的:探讨基于增强CT影像组学的机器学习(machine learning,ML)模型鉴别低风险胃间质瘤(gastric stromal tumor,GST)与良性胃黏膜下肿瘤(gastric submucosal tumor,GSMT)的价值。方法:回顾性分析2013年1月至2022年3月皖南医学院弋矶山医院84例低风险GST及51例良性GSMT患者的临床及影像资料。将患者随机分为训练集(n=94)和测试集(n=41)。基于增强CT静脉期利用ITK-SNAP软件分割图像,AK软件提取影像组学特征,mRMR、Spearman秩相关及LASSO回归对特征降维,建立影像组学标签评分(Radscore)。采用单因素及多因素Logistic回归筛选独立危险因素,使用支持向量机(suppor vector machine,SVM)建立预测模型,用测试集检测模型的泛化能力,受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under curve,AUC)评估模型效能。结果:多因素分析年龄、形态、生长部位、长径/短径(long diameter,LD/short diameter,SD)及Radscore为独立危险因素,SVM建立预测模型的AUC训练集为0.933、测试集为0.913。结论:基于增强CT影像组学的SVM算法构建的模型能够有效地鉴别低风险GST与良性GSMT,且模型具有较好的泛化能力。

关键词：影像组学机器学习鉴别诊断低风险胃间质瘤

基于常规MRI影像组学模型预测软组织肉瘤复发

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放射学实践 2022年第12期37卷 1561-1567页

作者：周慧陈基明吴莉莉邵颖范海云陈亮亮皖南医学院弋矶山医院影像中心安徽芜湖241001

目的:探讨基于常规MRI的影像组学模型对预测软组织肉瘤(STS)复发的价值。方法:回顾性分析2012年1月-2021年6月在本院经手术病理证实的92例STS患者的临床和影像资料。术后每3个月进行一次影像学检查,随访时间至少12个月以上,根据随访结... 详细信息

目的:探讨基于常规MRI的影像组学模型对预测软组织肉瘤(STS)复发的价值。方法:回顾性分析2012年1月-2021年6月在本院经手术病理证实的92例STS患者的临床和影像资料。术后每3个月进行一次影像学检查,随访时间至少12个月以上,根据随访结果有无复发或远处转移分为复发组(27例),无复发组(65例)。采用完全随机方法将所有患者按7:3的比例分为训练集(n=65)和验证集(n=27)。使用ITK-SNAP软件,分别在T_(1)WI和压脂T_(2)WI上逐层沿肿瘤边缘手动勾画ROI并进行三维融合(VOI),然后使用AK软件提取纹理特征,使用最小冗余最大相关(mRMR)和最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)回归分析方法分别对T_(1)WI序列、压脂T_(2)WI序列和联合序列的纹理特征进行降维和筛选,并建立影像组学模型,根据各个组学特征的权重系数计算影像组学评分(Radscore),运用100次留组交叉验证(LGOCV)方法来评估模型的可靠性。将临床病理、常规MRI特征与预测效能最高的影像组学模型的Radscore相结合,采用多因素logistic回归(LR)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)三种机器学习算法分别建立机器学习模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线评价各模型的预测效能,应用决策曲线分析(DCA)评估模型的临床应用价值。结果:临床模型在训练集和验证集中预测STS复发的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.71(95%CI:0.58~0.85)和0.74(95%CI:0.52~0.97)。基于T_(1)WI、压脂T_(2)WI和联合序列的影像组学模型在训练集中预测STS复发的AUC分别为0.81(95%CI:0.70~0.93)、0.92(95%CI:0.86~0.99)和0.91(95%CI:0.84~0.99),在验证集中分别为0.84(95%CI:0.63~1.00)、0.92(95%CI:0.81~1.00)和0.86(95%CI:0.72~1.00)。采用机器学习算法构建的LR、RF和SVM模型在训练集中预测STS复发的AUC分别为0.93(95%CI:0.87~0.99)、0.91(95%CI:0.84~0.99)和0.77(95%CI:0.63~0.91),在验证集中分别为0.93(95%CI:0.83~1.00)、0.86(95%CI:0.71~1.00)和0.83(95%CI:0.66~1.00)。DCA分析结果表明,压脂T_(2)WI和联合序列的影像组学模型、以及LR和RF模型的临床受益均较好。结论:基于常规MRI序列中的压脂T_(2)WI和联合序列构建的影像组学模型对预测STS复发具有较高的预测效能和较好的临床受益,基于不同机器学习算法构建的预测模型的预测效能并无明显提高。

关键词：软组织肉瘤肿瘤复发磁共振成像影像组学预测模型