目的 探讨联合体素内不相干运动(intravoxel incoherent motion,IVIM)、扩散峰度成像(diffusion kurtosis imaging,DKI)和动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)、参数图构建影像组学模型预测乳腺癌患者人类表皮生长因子受体2(human epidermal growth factor receptor 2,HER-2)的表达状态.材料与方法 回顾性分析192例乳腺癌患者病例资料,根据患者的病理结果 分为HER-2表达阳性组(48例)和HER-2表达阴性组(144例),术前均行IVIM、DKI及DCE-MRI.并按照8:2的比例将病例随机分为训练集(154例)和测试集(38例).在灌注分数(perfusion fraction,f)、灌注相关扩散系数(perfusion related diffusion coefficient,D)、真实扩散系数(real diffusion coefficient,D)、平均扩散率(mean diffusivity,MD)和平均扩散峰度值(mean kurtosis,MK)参数图和第2期DCE-MRI(DCE-2)图像中勾画出病变区域的三维感兴趣区(region of interest,ROI),并提取其中的影像组学特征.采用Z分数归一化对特征进行标准化处理,并使用K最佳、最小冗余最大相关(max-relevance and min-redundancy,mRMR)、最小绝对收缩与选择算子回归(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法依次对特征进行降维和选择,通过logistic逻辑回归(logistic regression,LR)分类器分别建立参数图模型及联合模型,并采用5折交叉验证法验证模型的稳定性.通过受试者工作特征(receive operating characteristic,ROC)曲线和曲线下面积(area under the curve,AUC)对不同参数图像模型及联合模型的诊断效能进行分析,使用DeLong检验对各模型间ROC曲线进行比较,使用决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)对模型的临床价值进行评估.结果从每个ROI中提取了2286个MRI特征,在f、D、D、MD、MK参数图、第2期DCE-MRI和联合序列中分别筛选得到7、6、7、6、7、12、10个特征与HER-2表达状态相关.f、D、D、MD、MK参数图模型及第2期DCE模型在测试集中的AUC分别为0.693、0.679、0.586、0.682、0.661、0.732;联合模型在测试集中的AUC为0.861(95％CI:0.775～0.958),敏感度和特异度分别为100.0％和71.4％,经DeLong检验,训练集中联合模型与f、D、D、MD、MK参数图模型及DCE-2模型之间AUC差异均有统计学意义(P均<0.05).结果表明联合模型对预测HER-2的表达状态优于单一模型.结论 基于DCE-MRI、IVIM和DKI的影像组学联合模型可以在术前有效预测乳腺癌患者的HER-2表达状态,有助于临床对乳腺癌进行诊断、分型、制订治疗方案及预后.

目的:评估循环微小RNA-1（miR-1）对稳定性冠心病（SCAD）患者早期发生冠状动脉（冠脉）斑块破裂的诊断价值。方法:采用前瞻性队列研究方法，纳入苏州大学附属第三医院心血管内科2019年1月至6月收治住院的67例SCAD患者，入选患者均完善冠脉造影（CAG），根据CAG结果进行经皮冠脉介入治疗（PCI）单支架植入或仅行CAG。分别于患者术前（0 h）、术后3 h取静脉血，通过实时定量反转录-聚合酶链反应（RT-PCR）检测血浆miR-1表达量，用电化学发光法检测心肌肌钙蛋白I（cTnI）水平。比较PCI或CAG患者术前与术后miR-1、cTnI水平的差异，评估其早期诊断SCAD患者冠脉斑块破裂的潜力，以受试者工作特征曲线（ROC曲线）评价其诊断效能。结果:CAG组38例，PCI组29例。两组患者性别、年龄、既往史（除外高血压史）、心功能基线资料比较差异均无统计学意义。PCI组术后miR-1表达量显著高于术前〔2 -ΔΔCt：2.11（1.56，2.73）比1.26（1.07，1.92）， P<0.01〕，术前与术后cTnI水平差异无统计学意义〔μg/L：0.00（0.00，0.02）比0.00（0.00，0.02）， P>0.05〕；而CAG组术前与术后miR-1和cTnI水平差异均无统计学意义〔miR-1（2 -ΔΔCt）：1.09（1.00，1.40）比1.21（1.00，1.71），cTnI（μg/L）：0.00（0.00，0.02）比0.00（0.00，0.02），均 P>0.05〕。ROC曲线分析显示，术后miR-1诊断冠脉斑块破裂的ROC曲线下面积（AUC）和95%可信区间（95% CI）为0.794（0.687~0.900）， P<0.01，敏感度为82.8%，特异度为68.4%，最佳截断值为1.51；术前与术后miR-1差值（ΔmiR-1）诊断冠脉斑块破裂的AUC和95% CI为0.704（0.567~0.842）， P＝0.004，敏感度为62.1%，特异度为84.2%，最佳截断值为0.39；术后miR-1与ΔmiR-1诊断SCAD患者冠脉斑块破裂的能力相当（ Z＝1.287， P＝0.198）；而术前miR-1不能预测SCAD患者是否需要行PCI（AUC＝0.630， P>0.05）。多因素二元Logistic回归分析显示，术后miR-1表达升高是SCAD患者发生冠脉斑块破裂的独立危险因素〔优势比（ OR）＝2.887，95% CI为1.044~7.978， P＝0.041〕。 结论:循环miR-1可能具备早期诊断SCAD患者冠脉斑块破裂的潜力。

目的:评估基于静脉期增强CT影像组学特征的机器学习模型术前预测局部进展期胃癌脉管侵犯（VI）的价值。方法:回顾性分析2011年7月至2020年12月郑州大学第一附属医院经病理证实的296例局部进展期胃癌患者，VI阳性213例、阴性83例，采用分层抽样方法按7∶3的比例将数据分为训练集（207例）和测试集（89例）。记录患者临床特征，采用多因素logistic回归筛选胃癌VI的独立危险因素。利用Pyradiomics软件提取肿瘤静脉期CT影像组学特征，采用最小绝对收缩和选择算法（LASSO）进行特征筛选，得到最优特征子集，建立影像组学标签。使用极端梯度提升（XGBoost）、逻辑回归（logistic）、朴素贝叶斯（GNB）和支持向量机（SVM）4种机器学习算法，对影像组学标签和筛选出的临床独立危险因素构建预测模型。采用受试者操作特征曲线评估模型预测胃癌VI的效能。结果:分化程度（OR=13.651，95%CI 7.265~25.650， P=0.003）、Lauren分型（OR=1.349，95%CI 1.011~1.799， P=0.042）和CA199（OR=1.796，95%CI 1.406~2.186， P=0.044）是预测局部进展期胃癌VI的独立危险因素。基于静脉期增强CT图像提取了864个影像组学特征，经LASSO筛选出18个最优特征构建组学标签。训练集中，XGBoost、logistic、GNB和SVM模型预测胃癌VI的曲线下面积（AUC）分别为0.914（95%CI 0.875~0.953）、0.897（95%CI 0.853~0.940）、0.880（95%CI 0.832~0.928）和0.814（95%CI 0.755~0.873），测试集中分别是0.870（95%CI 0.769~0.971）、0.877（95%CI 0.788~0.964）、0.859（95%CI 0.755~0.961）和0.773（95%CI 0.647~0.898）。logistic模型在测试集中AUC最大且稳定性高。 结论:基于静脉期增强CT影像组学特征的机器学习模型术前预测局部进展期胃癌VI均具有较高的效能，其中logistic模型的诊断效能最佳。

目的:探讨 99Tc m-二乙撑三胺五乙酸(DTPA)SPECT/CT显像对脑脊液漏(CSFL)的诊断效能及其临床应用价值。 方法:回顾性分析2018年4月至2020年1月间于上海交通大学附属第六人民医院行手术治疗的CSFL疑似患者23例[男11例，女12例，年龄(44.2±15.1)岁]。患者术前均行 99Tc m-DTPA SPECT/CT脑脊液显像、副鼻窦高分辨率CT(HRCT)和副鼻窦MRI检查，以手术结果为"金标准"，采用 χ2检验分析3种影像学检查结果对CSFL的定性、定位诊断效能。 结果:23例患者中，手术确诊21例为CSFL并明确漏口24个，2例患者术中未见明显CSFL及漏口。 99Tc m-DTPA SPECT/CT、MRI、HRCT诊断CSFL的灵敏度和准确性分别为100%(21/21)和95.7%(22/23)、85.7%(18/21)和82.6%(19/23)、76.2%(16/21)和69.6%(16/23)；定位漏口的准确性分别为79.2%(19/24)、50.0%(12/24)和45.8%(11/24)。3种影像学检查对CSFL的定性诊断差异无统计学意义( χ2值：0.451~3.453，均 P>0.05)；但 99Tc m-DTPA SPECT/CT的定位准确性优于MRI及HRCT( χ2值：4.463，5.689，均 P<0.05)。 结论:99Tc m-DTPA SPECT/CT显像对CSFL具有良好的定性诊断价值，在定位诊断更具有优势，有助于指导手术。

目的:探讨盆底MRI在女性压力性尿失禁（SUI）诊疗中的应用价值。方法:前瞻性收集2017年1月至2019年1月首都医科大学附属北京朝阳医院的SUI组和对照组受试者，部分SUI患者行尿道中段悬吊带术（TVT）治疗。受试者均行盆底动态MRI检查（静息相及力排相），对SUI组尿道、膀胱颈功能及盆腔器官脱垂进行定性、定量诊断，分析SUI组TVT术后尿道移动角度、膀胱颈及尿道开放、盆底器官脱垂程度变化。采用独立样本 t检验（正态分布）或秩和检验（偏态分布）比较对照组和SUI组患者计量资料的差异，采用χ 2检验比较计数资料的差异。 结果:对照组25例，SUI组33例，31例行TVT治疗，其中12例于术后3~ 6个月复查盆底MRI，纳入术后观察。力排相下，SUI组较对照组，功能尿道长度、尿道移动角度、H线、M线、膀胱漏斗征、尿道开放和膀胱脱垂的差异有统计学意义（ P<0.05）。膀胱漏斗征及尿道开放征术前、后的差异有统计学意义（ P<0.05）。TVT术后SUI患者的膀胱脱垂程度减小，子宫脱垂程度增大，但差异无统计学意义（ P>0.05）；TVT术后SUI患者的尿道长度增加，尿道移动角度减小，但差异无统计学意义（ P>0.05）。 结论:盆底MRI能准确评估SUI盆底功能；TVT术后对尿道支持结构薄弱及盆底器官脱垂无明显改善。

目的:探讨磁共振神经成像（magnetic resonance neurography, MRN）技术在骨盆骨折合并腰骶丛损伤中的应用价值。方法:回顾性分析2014年1月至2020年6月，采用MRN辅助诊断并且手术治疗的9例骨盆骨折合并腰骶丛损伤患者资料，男8例，女1例；年龄（40.6±11.0）岁（范围18~54岁）；3周以内的新鲜骨折2例，陈旧性骨盆骨折7例。骨盆骨折AO分型：C1.3型6例，C3型3例；骶骨骨折Denis分型：Ⅱ型8例，Ⅲ型1例；术前神经损伤Gibbons分级：Ⅱ级2例，Ⅲ级4例，Ⅳ级3例；根据英国医学研究会神经损伤委员会（Nerve Injuries Committee of the British Medical Research Council, BM-RC）提出的肌力评价标准评定：M1级2例，M2级3例，M3级2例，M4级2例。术前通过MRN技术，准确定位腰骶神经损伤部位及程度，采用神经探查松解术或内固定物置入联合神经探查松解术进行治疗。结果:9例患者均顺利完成手术，手术时间（217.8±63.8）min（范围150~360 min）；术中出血（388.9±293.4）ml（范围200~1 100 ml）。所有患者均获得随访，随访时间（21.6±19.3）个月；骨折均获骨性愈合，愈合时间（12.7±2.2）个月（范围10~18个月）。末次随访时，神经损伤Gibbons分级：Ⅰ级3例，Ⅱ级5例，Ⅲ级1例；根据BMRC标准评定术后肌力恢复情况：M5级6例，M4级2例，M3级1例。1例患者出院后2个月发生泌尿系统感染，经治疗后痊愈。结论:MRN技术可辅助术者术前充分了解骨折对腰骶丛压迫、牵拉损伤情况，对神经损伤进行精确定性及诊断，使手术操作更加精准化、微创化，是对传统腰骶丛损伤诊断方法的一种补充。

目的:探讨小切口徒手置钉微创分离手术治疗脊柱转移瘤患者的安全性以及有效性。方法:收集2019年5月至2019年12月共49例进行小切口徒手置钉微创分离手术的脊柱转移瘤患者资料，其中男21例，平均年龄（55.62±2.97）岁（范围：26~75岁），女28例，平均年龄（52.50±1.76）岁（范围：34~72岁）。对于术前有原发肿瘤病史，出现多发转移患者不进行术前常规活检诊断；对于原发灶不明、没有肿瘤病史的患者，需术前进行穿刺活检明确诊断。术前用卡氏功能状态评分（Karnofsky performance status，KPS）评估患者一般情况、脊柱肿瘤脊柱不稳评分（spinal instability neoplastic score，SINS）评估患者脊柱稳定性、硬膜外脊髓受压（epidural spinal cord compression, ESCC）评估脊髓神经受压程度、Frankel脊髓损伤分级评估神经功能情况。对符合纳排标准的患者采取经后路小切口徒手置钉微创分离手术进行减压及内固定。分别收集患者一般资料、围手术期临床资料、神经功能恢复情况和并发症，包括术前神经功能评价、手术时间、术中失血、术后引流量、引流管拔除时间、切口并发症、住院时间、术后4周评价神经功能恢复情况等，并对其进行分析研究。结果:术前对1例(2.04%)肾癌脊柱转移患者进行了肿瘤栓塞，术中平均失血量为（748.60±79.39）ml，12例富血供脊柱转移瘤（肝癌、肾癌、甲状腺癌）术中出血量为970.80 ml，37例非富血供脊柱转移瘤为676.50 ml，差异无统计学意义（ P>0.05）。49例的手术时间为（213.40±9.87）min。41例手术涉及1节段（83.67%），8例涉及2个以上节段（16.33%）。49例术后引流量为（494.02±63.30）ml，引流管保留时间为（4.50±0.26）d，平均住院天数为（7.35±0.38）d，术后平均住院时间（5.31±0.29）d。术前神经功能Frankel分级以C和D级为主，占79.59%；术后4周评价神经功能保持稳定或改善的患者占95.92%，与术前相比，差异有统计学意义（ P<0.05）。手术并发症包括硬膜破裂1例、感染1例、血肿1例。 结论:小切口徒手置钉微创分离手术对患者创伤小，并发症发生率低，术后恢复快，脊柱固定和神经功能改善效果显著，是脊柱转移瘤手术患者有效的治疗方案。

目的:运用超声剪切波弹性成像(SWE)的声触诊组织弹性成像与量化(VTIQ)技术定量评估胰腺实质与病灶的质地，并探讨其在预测胰腺切除术后并发临床相关术后胰瘘(CR-POPF)中的潜在价值。方法:前瞻性地纳入2021年3－12月拟于复旦大学附属中山医院行胰腺切除术的患者。在计划手术前1周内应用VTIQ对患者进行SWE定量评估，测量胰腺病灶内及门静脉前方胰体部正常腺体实质的剪切波速度值(SWV)。外科医师术中直接触诊胰腺并定性评估其软硬度。术后根据2016年国际胰瘘研究小组(ISGPF)的标准，经3周的随访，评估是否发生胰瘘并对其进行分级。将并发B/C级胰瘘患者归为CR-POPF阳性组，并发A级胰瘘(生化瘘)或未并发者归为CR-POPF阴性组。通过ROC曲线分析，确定预测胰腺切除术后并发CR-POPF的临界SWV值，并评估其诊断效力。结果:共有72例患者被纳入本研究，包括胰十二指肠切除术47例(65.3%，47/72)，胰体尾切除术25例(34.7%，25/72)。术后随访3周显示，共有22例(30.6%，22/72)患者并发CR-POPF。CR-POPF阳性组门静脉前方胰体部实质SWV值显著低于CR-POPF阴性组( P<0.001)，而胰腺病灶内部的SWV值在两组之间差异无统计学意义( P＝0.664)。两组之间通过术中触诊定性的胰腺质地分类(软/中等－硬)的比例差异无统计学意义( P＝0.689)。以门静脉前方胰体部实质SWV值>1.16 m/s作为预测CR-POPF的临界值，ROC曲线下面积为0.816，敏感性为0.760，特异性为0.634，阳性预测值为67.5%，阴性预测值为72.5%。 结论:VTIQ技术通过术前无创、定量评估胰腺实质软硬度，有助于提高胰腺切除术后并发CR-POPF预测的客观性与准确性，具有潜在的临床应用价值。

特发性正常压力性脑积水(iNPH)多见于老年人，特点是脑室扩大但脑脊液压力正常，以步态障碍、认知障碍及尿失禁三联征为主要症状，脑脊液分流术后症状可出现逆转。其中步态障碍是三联征中最先出现且最突出的症状，故术前步态评估将有助于临床医生诊断iNPH。近年来，国外对iNPH患者步态的客观定量评估研究有了很大进展，而国内依然以主观定性评估为主。本文主要对国外iNPH患者步态评估方法的进展及步态参数的特点进行综述。

目的:近年来甲状腺癌发病率显著提高，超声和细针穿刺活检等术前检查不断完善，但仍存在诊断性手术及过度诊疗的现象。本研究旨在探讨利用生物阻抗及深度学习技术对甲状腺组织进行分类的可行性。方法:为了提高分类的准确性，我们设计一套适合甲状腺组织的电阻抗测量系统，采集来自321例患者的331个离体甲状腺标本共1 340项数据集。随后，建立一个基于多特征的一维卷积神经网络（one dimensional convolution neural, 1D-CNN）结合长短期记忆网络（long short-term memory, LSTM）混合模型对甲状腺组织进行分类。其中80%（1 072/1 340）的数据用于训练，另外20%（268/1340）用于测试。采用受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC）、宏平均ROC、微平均ROC及曲线下面积（area under the curve，AUC）等指标对甲状腺组织分类模型进行评价。此外，用敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值和约登指数比较该分类模型与超声的诊断价值。结果:甲状腺组织两分类（恶性/非恶性组织）模型的ROC-AUC=0.94，总体准确率达到91.4%。进一步建立三分类（恶性/良性/正常组织）模型，其中正常、良性和恶性组的ROC-AUC分别为0.91、0.85和0.92，微平均ROC-AUC和宏平均ROC-AUC分别为0.91和0.90。且与超声相比，甲状腺组织分类模型具有更高的特异性。结论:本研究基于生物阻抗及CNN-LSTM建立的甲状腺组织分类模型具有较高的准确率和较好的稳定性，该技术有望在未来的临床应用中提供有用的补充信息，从而有助于甲状腺疾病的治疗决策和管理。