目的 基于功能磁共振成像(fMRI)技术,对比太极拳训练前后患者大脑镜像同伦功能连接(VMHC)的变化,探讨太极拳治疗慢性疲劳综合征(CFS)的中枢效应机制.方法 招募CFS患者25例(试验组)及健康受试者27例(对照组),均接受1个月的太极拳训练,比较2组36项健康调查简表(SF-36)得分变化及VMHC改变.结果 训练前,试验组SF-36各项得分均显著低于对照组(P<0.001),双侧枕下回、中央旁小叶、舌回、岛叶、颞上回等脑区的VMHC减弱.训练后,试验组SF-36各项得分均显著升高(P<0.001),双侧枕下回、颞上回、楔前叶、中央旁小叶等脑区的VMHC显著增强且全脑VMHC差值与SF-36中精力得分差值呈正相关(r=0.456,P=0.025);对照组SF-36中部分得分显著升高(P<0.05),未见VMHC显著变化的脑区.结论 太极拳能够有效提升CFS患者的生活质量,这种改变可能与枕下回、颞上回、楔前叶、中央旁小叶等脑区的功能连接增强有关.

目的 本研究基于半监督算法残差网络(semi-supervised algorithm Residual network,SMRNet)的深度学习方法,探索其在计算机辅助自主分析膝关节MRI诊断前交叉韧带(anterior cruciate ligament,ACL)损伤方面的应用.方法 使用100名经过关节镜确认的ACL损伤患者和100名关节镜确认无ACL损伤的患者的术前MRI图像.在选取适当层面后,裁剪并用于SMRNet的训练.SMRNet对单个MRI切片上ACL损伤的概率进行最终判断.4名临床医师对相同图像进行读片诊断.结果 SMRNet分类的敏感性、特异性、准确性、阳性预测值和阴性预测值分别为97.00％、94.00％、95.50％、94.17％和96.91％.医师的整体阅片情况类似,敏感性区间91.00％～96.00％、特异性区间90.00％～94.00％、准确性区间90.50％～95.00％、阳性预测值区间90.09％～94.12％、阴性预测值区间90.90％～95.92％,二者差异无统计学意义(P＞0.05).结论 经过训练的SMRNet模型在ACL损伤检测上超越部分临床医师,为膝关节MRI诊断提供高效可靠方法,展现深度学习在医学影像的潜力.未来,SMRNet有望成为膝关节MRI诊断的重要工具,为患者提供更精准的诊疗方案.

目的 探讨基于DCE-MRI影像组学联合临床特征在术前鉴别诊断luminal型与非luminal型乳腺癌的价值.方法 回顾性纳入2014年1月～2023年8月内蒙古自治区人民医院行DCE-MRI检查并获得病理结果的212例乳腺癌患者的图像,根据病理分子分型,将患者分为luminal型乳腺癌114例,非luminal型98例.按7:3的比例148例为训练组,64例为验证组.采用3D-slicer软件手动勾画病灶体积兴趣区(VOI),经LASSO回归及T检验批量提取影像组学特征并进行筛选,筛选出有价值的影像组学特征及临床特征,分别构建2个预测模型:单一影像组学模型及影像组学联合临床特征模型.采用ROC曲线下面积、准确率、敏感度、特异度以及校准曲线评价训练集中影像组学联合临床特征鉴别luminal型与非luminal型乳腺癌的诊断效能.结果 单一影像组学模型的AUC值0.850、准确率0.790、敏感度0.820、特异度0.765;影像组学联合临床特征模型AUC值0.856、准确率0.783、敏感度0.791、特异度0.776.临床特征中,如绝经状态(P=0.009)、淋巴结转移(P=0.012)有统计学意义,年龄(P=0.165)、病理类型(P=0.687)无统计学意义.结论 基于DCE-MRI的影像组学联合临床特征在术前鉴别luminal型与非luminal型乳腺癌方面具有较大价值.

目的:基于临床和MRI特征构建预测侵袭性胎盘植入和严重产后出血的列线图模型并验证.方法:对2019年1月1日—2022年12月31日在深圳市妇幼保健院因产前检查疑有胎盘前置或胎盘植入性疾病(PAS)而行MRI检查的236例孕晚期患者的临床和MRI资料进行回顾性分析.按8︰2的比例将患者随机分入训练集(189例)或验证集(47例).通过单因素和多因素logistics回归分析筛选临床和MRI特征,分别构建侵袭性胎盘植入和严重产后出血的列线图预测模型.采用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线和决策曲线分析(DCA)评估预测模型的区分度、校准度和诊断效能.结果:剖宫产史(OR=2.835,P=0.022)、胎盘局部膨隆(OR=3.526,P=0.044)、胎盘-子宫界面不连续(OR=7.97,P=0.006)、胎盘床异常血管(OR=4.16,P=0.013)和胎盘陷窝流空信号(OR=6.229,P=0.006)是预测侵袭性胎盘植入的独立危险因素,联合上述征象构建预测模型并绘制其列线图,其在训练集和验证集中的AUC分别为0.955(95％CI:0.928～0.983)和0.866(95％CI:0.752～0.980).胎盘局部膨隆(OR=4.033,P=0.033)、胎盘床异常血管(OR=4.585,P=0.01)、胎盘内异常血管(OR=3.684,P=0.034)和胎盘陷窝流空信号(OR=8.154,P=0.002)是预测严重产后出血的独立危险因素,联合上述征象构建严重产后出血预的测模型并绘制其列线图,其在训练集和验证集中的AUC分别为0.945(95％CI:0.912～0.977)和0.899(95％CI:0.806～0.993).结论:基于临床和MRI特征构建的预测侵袭性胎盘植入和严重产后出血列线图预测模型对临床诊治能提供一定帮助.

目的:探讨基于多序列MR图像所构建的影像组学模型在预测脑胶质瘤Ki-67表达水平中的价值.方法:回顾性分析2017年1月—2023年5月经病理检查证实的114例胶质瘤患者的MRI图像和临床特征.根据肿瘤标本检测获得的Ki-67表达水平,将患者分为高表达组(n=54)和低表达组(n=60).将所有患者按7︰3的比例随机分为训练集79例(高表达组37例,低表达组42例)和测试集35例(高表达组17例,低表达组18例).使用ITK-SNAP软件,在CE-T1WI图像上沿胶质瘤边缘逐层勾画ROI,获取肿瘤全域容积ROI(VOI).然后使用"Pyradiomics"软件包,分别自T1WI、CE-T1WI、T2WI和T2-FLAIR图像上提取肿瘤VOI的影像组学特征.采用t检验和递归特征消除法进行特征筛选,利用随机森林方法建立预测Ki-67表达水平的临床-影像模型、影像组学模型及联合模型.采用ROC曲线下面积(AUC)和DeLong检验来评估和比较上述模型的效能.使用校准曲线和Hosmer-Lemeshow检验分析模型的拟合优度,并通过决策曲线分析(DCA)评估各个模型的临床应用价值.结果:临床-影像模型、影像组学模型和联合模型在训练集和测试集中的AUC分别为0.791(95％CI:0.685～0.874)和0.716(95％CI:0.538～0.855)、0.907(95％CI:0.820～0.961)和0.866(95％CI:0.708～0.957)、0.964(95％CI:0.896～0.993)和0.908(95％CI:0.760～0.979),以联合模型的的AUC最大.Delong检验结果显示,联合模型的预测效能优于临床影像模型(训练集P<0.001;测试集P=0.018),但与影像组学模型之间的差异无统计学意义(P>0.05).Hosmer-Lemeshow检验结果显示联合模型校准曲线的拟合度良好(P>0.05).DCA结果显示,当风险阈值为0.11～0.89时,联合模型的临床净效益高于影像组学模型.结论:基于临床、影像特征及多序列MRI影像组学特征构建的联合模型对术前预测胶质瘤Ki-67表达水平具有一定价值.

目的本研究旨在评估瘤内和瘤周影像组学模型对肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)微血管侵犯(microvascular invasion,MVI)的预测价值.材料与方法回顾性分析2016年至2023年间在三家医院经手术病理证实为HCC患者的钆塞酸二钠(Gd-EOB-DTPA)增强MRI图像,以及性别、年龄、肿瘤最大径、甲胎蛋白(alpha-fetoprotein,AFP)、丙氨酸转氨酶(alanine aminotransferase,ALT)、天冬氨酸转氨酶(aspartate aminotransferase,AST)和有无乙肝7项临床信息.在动脉期、门静脉期和肝胆期图像中勾画瘤内及瘤周5 mm、10 mm感兴趣区域(region of interest,ROI),从中提取影像组学特征;训练集中,运用多因素logistic回归分析筛选MVI的独立临床预测因素;应用支持向量机(support vector machine,SVM)建立瘤内模型、瘤周模型、瘤内联合瘤周模型、临床模型和临床影像组学模型共10种模型,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估模型的预测能力,以DeLong检验比较各模型ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)的差异.结果肿瘤最大直径[优势比(odds ratio,OR):1.449,95％置信区间(confidence interval,CI):1.212～1.733]及AFP(OR:1.645,95％CI:0.665～4.071)是基于训练集的MVI独立临床预测因子.验证集中,临床模型、瘤内模型、瘤周模型、瘤内+瘤周模型及临床影像组学模型预测HCC MVI的AUC值分别为0.728、0.764～0.820、0.791～0.795、0.804～0.828和0.747,瘤内+瘤周5 mm模型、瘤内+瘤周10 mm模型的AUC值分别为0.828(95％CI:0.728～0.929)、0.804(95％CI:0.696～0.913).各模型中,瘤内+瘤周5 mm模型与临床模型、临床影像组学模型的AUC差异具有统计学意义(P=0.039,0.028),其余模型间的AUC差异均无统计学意义(P>0.05).结论基于Gd-EOB-DTPA增强MRI影像组学模型可用于术前预测HCC MVI,其中瘤内+瘤周5 mm模型对HCC MVI有较高的预测能力,可为临床制订个体化治疗方案提供依据.

目的建立一个基于矢状位T2加权图像(T2 weighted imaging,T2WI)的瘤内结合不同瘤周区域影像组学特征和临床危险因素的列线图,评估其术前预测宫颈癌ⅠB期和ⅡA期的价值.材料与方法回顾性分析120例两家医院术前接受MRI检查和根治性子宫切除术加盆腔淋巴清扫并经术后病理证实的ⅠB和ⅡA期宫颈癌患者的实验室检查资料和MRI图像,分为训练组和外部验证组,对矢状位T2WI图像瘤内感兴趣区(region of interest,ROI)和1～6 mm的瘤周环(ROI-1、ROI-2、ROI-3、ROI-4、ROI-5和ROI-6)分别提取影像组学特征,采用Pearson分析和最小绝对收缩和选择算子(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归进行特征选择.以最佳者绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线,构建0～6 mm瘤周影像组学模型,并筛选出最佳影像组学模型,基于以上最佳影像组学模型评分与临床独立危险因素构建联合模型,并绘制列线图,以校准曲线评估模型校准度,以决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评价模型的应用价值.结果由瘤内结合瘤周3 mm区域得到6个有效特征建立的影像组学模型预测效能最佳,在训练组和外部验证组,其曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.972和0.857.由肿瘤最大径、红细胞计数(red blood cell,RBC)的临床独立危险因素建立的临床模型预测效能次之,在训练组和外部验证组AUC分别为0.940和0.847.基于肿瘤最大径、RBC、瘤内结合瘤周3 mm的6个有效特征构建的列线图预测效能更稳定,在训练组和外部验证组AUC分别为0.952和0.939,经校准曲线和DCA分析,列线图的校准度较高,临床净收益较大.结论基于T2WI瘤内和瘤周3 mm组学特征构建的影像组学列线图可以较好地术前预测ⅠB期和ⅡA期宫颈癌,对指导患者个体化治疗有着重要临床意义.

目的探讨酰胺质子转移加权成像(amide proton transfer weighted imaging,APTw)的影像组学术前预测宫颈癌淋巴血管间隙侵犯(lymphovascular space invasion,LVSI)的价值.材料与方法回顾性分析经手术病理证实的宫颈癌患者病例及影像资料66例.所有患者均行盆腔3.0 T MRI检查,包括轴位T2WI、矢状位T2WI、动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)和3D-APTw序列扫描.在APTw-T2WI融合图像上对肿瘤实质区域进行感兴趣区(region of interest,ROI)勾画并记录APT值.在APT重建图像上进行肿瘤病灶分割并提取影像组学特征.采用组内相关系数(intra-class correlation coefficient,ICC)选取观察者内和观察者间复测信度好的影像组学特征(ICC>0.900).采用递归特征消除法(recursive feature elimination,RFE)及最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法进行特征降维和筛选.基于logistic回归分类器构建临床模型、APTw影像组学模型和联合组学模型.采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线和决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评估模型的诊断效能和临床价值,采用DeLong检验比较不同模型的预测效能.结果在训练集中,APTw影像组学模型预测宫颈癌LVSI的效能高于临床模型(AUC=0.826 vs.0.675),差异有统计学意义(DeLong检验P<0.05).联合组学模型在训练集和测试集中的AUC值分别为0.838和0.825.DeLong检验结果显示,联合组学模型在训练集中术前评估LVSI的效能显著高于临床模型和APTw影像组学模型(P均<0.05).决策曲线显示APTw影像组学模型和联合组学模型在训练集和测试集中均具有较高的临床价值.结论基于APTw的影像组学模型在术前预测宫颈癌LVSI方面具有较高的潜力,联合临床因素能进一步提高预测效能,有望为宫颈癌患者的个体化治疗和预后评估提供重要的支持.

目的本研究旨在结合传统MRI序列及增强检查,提取多模态高通量影像组学特征并联合语义特征,使用不同的机器学习分类器构建不同的模型并绘制列线图来鉴别高级别胶质瘤(high-grade glioma,HGG)和单发性脑转移瘤(solitary brain metastasis,SBM).材料与方法本研究对101名患者的多参数MR图像进行了回顾性分析,由两位资深医师标定肿瘤感兴趣区,然后对每个序列分别提取影像组学特征后进行组合,共提取428组影像组学特征.为消除人为标定差异,进行组内相关系数一致性检验,并运用最大相关最小冗余算法选取最具相关性的特征,然后进一步通过最小绝对收缩和选择算子算法筛除冗余特征.本研究采用支持向量机、逻辑回归、随机森林及K近邻四种算法建立分类模型.结合放射科医生评估的七项语义特征,通过卡方检验和多因素分析去除差异无统计学意义的语义特征.然后结合组学特征建立综合模型并绘制列线图.最终,评价各模型的诊断能力,以确定最优分类器.结果HGG及SBM患者建立的影像组学模型中LR的受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)值最高,训练集与测试集分别为0.90和0.90.语义特征建立的模型中随机森林模型性能最好,训练集和测试集AUC分别为0.82和0.87.语义特征联合影像组学评分后采用逻辑回归建立的模型性能最好,训练集和测试集AUC分别为0.91和0.92.结论本研究使用影像组学机器学习分类器并联合其他图像语义特征绘制列线图对HGG及SBM进行鉴别,这是一种非侵入性方法,具有较好的准确性,为临床决策和实践提供了较大的帮助.

目的:探讨3.0T磁共振成像(MRI)弥散张量成像(DTI)评定四通道功能性电刺激(FES)治疗缺血性脑卒中后遗症患者的可行性.方法:收集2020年2月至2022年11月于山东省立第三医院收治的缺血性脑卒中后遗症患者(n=100),通过Excel产生的随机数字将其以1:1比例分为两组,均接受常规康复训练,观察组在此基础上给予四通道FES模仿正常人行走时肌肉收缩的时序刺激患侧下肢的股四头肌、胫骨前肌、腓肠肌及腘绳肌治疗,对照组在此基础上使用双通道FES治疗仪,将电极置于患肢胫前肌、腓骨长短肌两组肌群的肌肉点上进行刺激.两组患者于治疗前、后均接受脑部3.0T MRI检查,记录并对比两组患者经DTI检查的相关参数,同时使用Berg平衡量表(BBS)及Fugl-Meyer下肢功能评定量表(FMA-LE)评定两组缺血性脑卒中后遗症患者治疗后的临床效果.最后探讨观察组患者BBS、FMA-LE评分与DTI各参数的相关性.结果:对照组与观察组治疗后的FMA-LE、BBS评分均呈现上升趋势,且观察组升高显著(P<0.05);治疗2周后,观察组的FMA-LE、BBS评分高于对照组(P<0.05).治疗2周后,观察组的各向异性指数(FA)、平均弥散系数(DCavg)、容积比(VRA)显著高于对照组,衰减指数(Exat)显著低于对照组(P<0.05).经分析,观察组患者的FMA-LE评分与FA、DCavg、VRA呈正相关,与Exat呈负相关.观察组的BBS评分与FA、VRA呈正相关,与Exat呈负相关,与DCavg无明显相关性.结论:通过DTI可以对四通道FES治疗缺血性脑卒中后遗症患者的疗效进行评价,其各项参数与BBS、FMA-LE评分呈现明显相关性,提示可通过MRI协助医生认识神经功能缺损与神经病理学改变之间的相关性,为准确评估预后及制定个体化康复方法提供参考.