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 探讨TXNIP、NLRP3在冠状动脉粥样硬化斑块中的表达及其与斑块继发病变、冠心病猝死的关系.方法 回顾性分析2019年1月至2022年3月贵州医科大学法医司法鉴定中心经尸体解剖提取的105例心脏冠状动脉标本及来源者相关资料.根据冠状动脉有无硬化斑块将其分为无病变组(n=20)和斑块组(n=85),再根据冠状动脉是否存在继发病变及其是否为冠心病猝死案例将斑块组分为非冠心病猝死组(n=25)、冠心病猝死无继发病变组(n=30)和冠心病猝死合并继发病变组(n=30).苏木素-伊红(HE)染色制片及利用IPP6.0图像分析软件测量冠状动脉内膜及病灶厚度、纤维帽厚度、坏死灶厚度及管腔狭窄程度.免疫组织化学法、Western blot和实时荧光定量逆转录-PCR(qRT-PCR)检测冠状动脉TXNIP、NLRP3分布特点及表达情况.结果 与无病变组比较,其余3组内膜及病灶厚度、纤维帽厚度、坏死灶厚度更厚,管腔狭窄程度更高,差异有统计学意义(P<0.05).与冠心病猝死无继发病变组比较,冠心病猝死合并继发病变组内膜及病灶厚度、坏死灶厚度更厚,管腔狭窄程度更高,差异有统计学意义(P<0.05).无病变组冠状动脉管壁未见TX-NIP、NLRP3蛋白表达.非冠心病猝死组TXNIP、NLRP3蛋白强阳性表达率为40.0%、36.0%,弱阳性表达率为32.0%、36.0%,较弱阳性表达率为28.0%、28.0%;冠心病猝死无继发病变组强阳性表达率为50.0%、43.3%,较强阳性表达率为33.3%、36.7%,弱阳性表达率为16.7%、20.0%;冠心病猝死合并继发病变组强阳性表达率为73.3%、76.7%,较强阳性表达率为26.7%、23.3%.冠心病猝死合并继发病变组冠状动脉TX-NIP、NLRP3蛋白、mRNA表达水平高于其余3组,差异有统计学意义(P<0.05).冠状动脉斑块内TXNIP与NLRP3表达的吸光度值、蛋白及mRNA水平呈正相关(P<0.05).TXNIP、NLRP3表达水平与内膜及病灶厚度呈正相关,与纤维帽厚度呈负相关(P<0.05);冠状动脉坏死灶厚度与TXNIP、NLRP3呈正相关(P<0.05).结论 TXNIP、NLRP3可作为冠心病猝死的诊断指标.

目的 探讨18F-氟代脱氧葡萄糖(fluorodeoxyglucose,FDG)正电子发射断层成像(positron emission tomography,PET)/MR影像组学特征与宫颈癌程序性死亡受体配体1(programmed death-ligand 1,PD-L1)表达的相关性.材料与方法 回顾性分析中国医科大学附属盛京医院2017年5月至2023年7月进行了18F-FDG PET/MR扫描的26例宫颈癌患者临床和影像资料,在PET,T1WI及T2WI的图像中对原发灶进行感兴趣区(region of interest,ROI)勾画,将每个患者的每个包含ROI横截面作为样本,以手术标本取样染色,将样本分为阳性组(n=233,73.97％)、阴性组(n=82,26.03％),并基于一阶统计量(Firstorder)从图像中提取影像组学特征.采用独立样本t检验或Mann-Whitney U检验比较两组间特征参数的差异,并分析图像特征参数与PD-L1表达的相关性.将样本按照7:3的比例随机划分为训练集和测试集,将差异有统计学意义的组学特征作为逻辑回归的参数建立PET影像组学模型、MR影像组学模型及PET/MR联合模型,通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的曲线下面积(area under the curve,AUC)分析评估各模型对PD-L1表达诊断的效能.结果 PET图像参数10Percentile(P<0.01)、90Percentile(P<0.01)、Energy(P<0.01)、Interquartile Range(P<0.01)等15个一阶统计量特征与PD-L1表达具有较强的相关性,T1WI图像参数10Percentile(P<0.01)、90Percentile(P<0.05)、Maximum(P<0.05)、Mean(P<0.01)等9个一阶统计量特征与PD-L1表达具有较强的相关性,T2WI图像参数Entropy(P<0.05)、Skewness(P<0.01)、Energy(P<0.05)、Interquartile Range(P<0.01)等9个一阶统计量特征与PD-L1表达具有较强的相关性.在影像组学模型中,训练集PET组学模型、MR组学模型及PET/MR联合模型AUC值分别为0.478[95％置信区间(confidence interval,CI):0.389～0.565]、0.806(95％CI:0.728～0.874)、0.850(95％CI:0.784～0.909).测试集PET组学模型、MR组学模型及PET/MR联合模型AUC值分别为0.528(95％CI:0.381～0.669)、0.737(95％CI:0.623～0.843)、0.817(95％CI:0.715～0.902).结论 18F-FDG PET/MR影像组学特征与宫颈癌PD-L1表达差异有较强的相关性,PET/MR影像组学模型在预测宫颈癌PD-L1表达上具有更好的效能,能在临床上为宫颈癌患者评价PD-L1的表达以优化个体诊疗方案,改善患者预后.

目的:探讨细胞图像DNA倍体分析（DNA-ICM）在恶性胸腔积液病理诊断中的应用价值。方法:回顾性病例系列研究。回顾性分析山西白求恩医院2021年10月至12月101例胸腔积液患者的临床资料，对胸腔积液标本进行液基细胞学检查（LBC）和DNA-ICM，结合患者的临床诊断、影像学检查、活组织检查和随访结果，比较两种方法的灵敏性和特异性。结果:101例患者的胸腔积液中，恶性胸腔积液39例，良性胸腔积液62例。LBC和DNA-ICM诊断胸腔积液中恶性肿瘤细胞的灵敏度分别为74.7%和94.9%，特异度分别为98.4%和83.9%；二者联合比单独LBC诊断阳性率提高[36.6%（37/101）比28.7%（29/101）]。对7例DNA-ICM阳性但LBC结果为阴性病例进行随访，其中1例诊断为小细胞肺癌。结论:DNA-ICM可有效提高胸腔积液细胞学阳性检出率，DNA-ICM和LBC联合检测可降低细胞学漏诊率，对恶性胸腔积液病理诊断具有重要的临床价值。

内镜技术的发展为诊断恶性胆管狭窄提供了新手段，通过消化内镜不仅能获得高质量的胆道结构图像，还能有针对性地获取组织标本。本文就目前内镜在诊断恶性胆管狭窄中的应用和进展做一总结。

目的:评价人工智能图像分析技术对骨髓细胞形态的识别效能。方法:回顾性研究。2019年12月1日至2020年12月31日在河北医科大学第二医院就诊患者的骨髓标本。选取骨髓标本100份，患者来源包括慢性髓系细胞白血病23例、骨髓增生异常综合征4例、慢性淋巴细胞白血病8例、多发性骨髓瘤5例、急性白血病7例、慢性贫血患者32例、感染患者6例及正常骨髓象15名。其中男45例，女55例，年龄52（37，66）岁，骨髓涂片经瑞-姬染色后，应用AI分析系统和人工审核对13种骨髓有核细胞进行分类，以人工审核结果为金标准，比较两种方法的结果差异，应用统计学软件绘制混淆矩阵，人工审核结果与AI分析系统预分类结果符合度采用Kappa一致性检验方法进行统计；应用Pearson检验分析AI系统预分类和手工镜检分类结果的一致性。选取临床已确诊的MDS和AML骨髓标本各30例，比较AI分析系统人工审核与手工镜检2种方法分类计数原始细胞百分比结果的差异性，以评估AI分析系统的临床应用价值。结果:应用AI分析系统扫描共获得76 630张13种骨髓有核细胞的高清单一彩色图像；13种骨髓有核细胞分类计数的加权平均实验诊断效率参数为：敏感度95.82%，特异度99.19%，准确度98.89%，假阳性率81.00%，假阴性率4.18%；AI分析系统预分类结果和手工镜检分类结果的相关性显示：原始细胞、早幼粒细胞、中性中幼粒细胞、中性晚幼粒细胞、中性杆状核粒细胞、中性分叶核粒细胞、嗜酸性粒细胞、嗜碱性粒细胞、中幼红细胞、晚幼红细胞及淋巴细胞均具有较好的正相关性（ r>0.70， P<0.001）；AI分析系统与手工镜检2种方法对MDS原始细胞的计数结果差异无统计学意义（ P>0.05），对AML原始细胞计数差异有统计学意义（ P<0.01），但由于原始细胞计数均≥20%，符合AML的分型诊断标准。 结论:AI分析系统对13种骨髓有核细胞分类计数有较好的敏感度、特异度和准确度。

目的:探讨多视角融合以及主动轮廓约束的深度学习算法在10 μm级耳科专用CT图像上对听小骨分割的效果。方法:回顾性收集2019年10月至2020年12月北京友谊医院放射科10 μm级耳科专用CT检查的受试者数据共79侧耳（56侧来自志愿者，23侧来自标本）。对锤骨、砧骨和镫骨进行标注，将其划分为训练集（55侧）、验证集（8侧）和测试集（16侧）。采用感兴趣区域快速定位结合精准分割算法，分别从冠状面、矢状面和横断面3个视角对锤骨、砧骨和镫骨进行分割与融合。针对镫骨，同时设计了基于主动轮廓损失的镫骨分割方法。分割实验采用客观指标Dice相似系数（DSC）作为判别标准，比较本方法与基础方法、本方法与其他分割方法的组间DSC差异。结果:多视角融合分割算法对锤骨、砧骨和镫骨的平均DSC值分别为94.2%±2.7%、94.6%±2.6%和76.0%±5.5%；结合主动轮廓损失的约束方法后，对镫骨的平均DSC值进一步提升（76.4%±5.4%比76.0%±5.5%），且可视化结果显示镫骨结构的分割结果更加完整。结论:基于10 μm级耳科专用CT数据的多视角融合算法可实现对锤骨和砧骨结构的精准分割，结合主动轮廓损失约束方法，可进一步提升对镫骨结构的分割精度。

目的:观察Ⅰ型小肠闭锁肠腔隔膜组织黏膜Toll样受体4(toll-like receptor-4，TLR4)和髓样分化蛋白88(myeloid differential protein-88，MyD88)信号通路分子表达，并探索胚胎期TLR4/MyD88依赖性信号通路与肠管再通过程的相关性。方法:收集16例术中证实为Ⅰ型小肠闭锁患儿的肠腔隔膜组织。其中，空肠闭锁13例(男5例，女8例)，回肠闭锁3例(男1例，女2例)；手术年龄为出生后1~3 d。以同一患儿行肠切除肠吻合过程中钳取收集的正常肠壁组织为对照组。组织标本转入快速组织处理系统进行组织标本连续切片。采用常规HE染色进行定位，采用免疫组织化学染色和观察TLR4和MyD88，以及该信号通路下游的肿瘤坏死因子受体相关分子6(tumor necrosis factor receptor-associated factor 6，TRAF6)和白细胞介素-1受体相关激酶4(interleukin-1 receptor associated kinase-4，IRAK4)在正常新生儿肠壁组织黏膜层内、隔膜组织黏膜层内的表达。各组分别随机取4个视野(非肌肉区域)，应用图像分析软件Image pro plus 6.0测量积分光密度(IOD)值和面积(Area)并计算出平均光密度(OD)值。OD＝IOD/Area。采用双盲法分析比较免疫组织化学平均光密度值并进行统计学分析。结果:免疫组织化学结果显示，正常肠壁组织黏膜层TLR4、MyD88、TRAF6和IRAK4分子表达不明显，但上述指标在隔膜组织黏膜层表达显著。半定量结果显示，TLR4、MyD88、TRAF6和IRAK4分子在新生儿正常肠壁黏膜层的相对表达量分别为0.010、0.0122、0.1008和0.0102，而其在隔膜组织黏膜层的相对表达量分别为0.048、0.1072、0.0887和0.0468，两相比较，差异均有统计学意义( P＝0.001、0.0046、0.0016和0.001)。 结论:Ⅰ型肠闭锁隔膜黏膜层TLR4、MyD88、TRAF6和IRAK4分子表达相对正常肠壁组织增多，提示TLR4/MyD88信号通路可能与Ⅰ型肠闭锁隔膜组织的形成或发展具有相关性。

目的:探讨 18F-氟脱氧葡萄糖（FDG） PET/CT相关代谢参数预测鼻咽癌治疗前表皮生长因子受体（EGFR）表达水平的价值。 方法:回顾性分析2017年1月至2019年11月广西省柳州市工人医院收治的61例[男性44例、女性17例，年龄21~84(57.8±6.2）岁]经组织病理学检查确诊的鼻咽癌患者的临床资料及PET/CT显像资料。分析所有患者的 18F-FDG PET/CT图像，计算最大标准化摄取值（SUV max）、肿瘤代谢体积（MTV）、肿瘤糖酵解总量（TLG）。所有患者的肿瘤标本经链霉菌抗生物素蛋白-过氧化物酶连结（sp）法免疫组织化学染色法染色后，计算标本的EGFR阳性表达情况。采用 χ2检验或Fisher确切概率法分析性别、肿瘤T分期、最大径、病理分型等计数资料；SUV max、MTV、TLG两样本的组间比较采用Mann-Whitney U秩和检验；年龄的组间比较采用独立样本 t检验。采用单因素Logistic回归方程分析临床病理因素、代谢参数等因素对EGFR表达水平的影响，把单因素分析中差异有统计学意义的因素纳入多因素Logistic回归分析模型中，评估EGFR表达水平的独立影响因素。绘制鼻咽癌患者代谢参数的受试者工作特征（ROC）曲线，评估其诊断效能。 结果:61例鼻咽癌患者的EGFR阳性表达率为93%（57/61），EGFR高表达34例（高表达组），EGFR低表达27例（低表达组）。EGFR高表达组的SUV max、MTV、TLG明显高于低表达组（ U=-4.197、-2.273、-2.425，均 P<0.05 ）。EGFR高表达组与EGFR低表达组在肿瘤T分期、肿瘤最大径之间的差异均有统计学意义（ χ2=11.128、5.165，均 P<0.05），而在性别（ χ2=0.720 ）、年龄（ t=-0.087）、病理分型（ χ2=1.914）之间的差异均无统计学意义（均 P>0.05）。单因素回归分析结果显示，肿瘤T分期（ OR=0.103，95% CI：0.018~ 0.582， P=0.025）、肿瘤最大径（ OR=1.612，95% CI：1.090~2.385， P=0.017）、SUV max（ OR=1.270，95% CI：1.115~1.446， P<0.01）、MTV（ OR=1.008，95% CI：1.002~1.014， P=0.015）、TLG（ OR= 1.085，95% CI：1.015~1.160， P=0.016）是EGFR表达水平的影响因素。多因素回归分析结果显示，SUV max（ OR=1.340，95% CI：1.019~1.764， P=0.036）是预测EGFR高表达的独立影响因素。ROC曲线结果表明，SUV max[曲线下面积（AUC）=0.815，95% CI：0.709~0.921， P<0.01]对于预测EGFR高表达的诊断效能优于MTV （AUC=0.682 ，95% CI：0.548~0.816， P=0.015）、TLG (AUC=0.670，95% CI：0.535~0.805， P=0.023）。SUV max、MTV、TLG临界值分别为16.39、136.29 cm 3、19.28时诊断鼻咽癌的灵敏度分别为58.8%、50.0%、41.2%，特异度分别为96.3%、85.2%、96.3%。 结论:18F-FDG PET/CT代谢参数SUV max可作为预测鼻咽癌患者EGFR表达水平的独立影响因素。

目的:探讨 18F-前列腺特异性膜抗原(PSMA)PET/CT PRIMARY评分联合多参数磁共振(mpMRI)前列腺影像报告和数据系统(PI-RADS)评分对有临床意义前列腺癌(CsPCa)的诊断价值。 方法:回顾性分析2019年1月至2023年12月北京医院收治的63例行根治性前列腺切除术的前列腺癌患者的病例资料。中位年龄70(64，75)岁，前列腺特异性抗原(PSA)8.46(5.40，14.80)ng/ml。所有患者术前均行 18F-PSMA PET/CT和mpMRI检查，术后前列腺标本制作病理大切片。2名影像科医生和1名病理科医生分别对前列腺病灶进行诊断和定位。根据病理大切片结果，Gleason评分≥3＋4分诊断为CsPCa，Gleason评分＝6分或阴性为非CsPCa。PSMA PET/CT图像采用PRIMARY评分(5分法)：1分为无以下对应的模式，2分为移行带或中央带非局灶性高摄取，3分为移行带局灶性高摄取，4分为外周带局灶性高摄取，5分为SUV max≥12.0。以前列腺病灶SUV max/邻近SUV max比值(LBR)半定量评价其对显像剂摄取的程度。mpMRI图像采用PI-RADS Version2.1进行评分。以患者作为研究对象比较CsPCa组和非CsPCa组的年龄、PSA、病灶数量的差异；以病灶作为研究对象比较CsPCa组和非CsPCa组的PRIMARY评分、LBR、PI-RADS评分、病灶分布构成的差异。采用多因素logistic回归分析CsPCa的独立预测因素。采用受试者工作特征(ROC)曲线确定各独立预测因素的最佳诊断阈值，分别构建PRIMARY评分、PI-RADS评分、二者联合应用的预测模型，比较各模型对CsPCa的诊断效能。 结果:本研究63例，CsPCa组54例(85.7%)，非CsPCa组9例(14.3%)，PSA分别为9.64(6.1，15.3)ng/ml和5.6(4.6，7.6)ng/ml，差异有统计学意义( P<0.05)，年龄[71(64，75)岁与65(63，69)岁]、病灶数量[2(1，2)个与2(1，3)个]差异均无统计学意义( P>0.05)。CsPCa组81个病灶，Gleason评分3＋4分49个、4＋3分16个、8分14个、9～10分2个。非CsPCa组28个病灶，良性前列腺病变14个，Gleason评分3＋3分14个。CsPCa组和非CsPCa组的PRIMARY评分分别为4(3，5)分和2(1，4)分、LBR分别为2.69(2.08，4.48)和1.89(1.45，2.48)，PI-RADS评分分别为4(3，5)分和2(2，3)分，差异均有统计学意义( P<0.05)。CsPCa组和非CsPCa组病灶位于移行带分别为15个(18.5%)和8个(28.6%)，位于外周带分别为66个(81.5%)和20个(71.4%)，差异无统计学意义( P>0.05)。多因素logistic回归分析结果显示，PRIMARY评分( OR＝2.134，95% CI 1.429～3.187， P<0.01)和PI-RADS评分( OR＝2.689，95% CI 1.618～4.469， P<0.01)是诊断CsPCa的独立预测因素。ROC曲线显示，PRIMARY评分和PI-RADS评分诊断CsPCa的最佳阈值均为3分。PRIMARY评分、PI-RADS评分、二者联合诊断CsPCa的准确性分别为72%、67%、83%，敏感性分别为72%、63%、91%，特异性分别为75%、79%、57%，阳性预测值分别为89%、89%、86%，阴性预测值分别为48%、42%、70%。PRIMARY评分、PI-RADS评分、二者联合预测CsPCa的ROC曲线的曲线下面积分别为0.733(95% CI 0.624～0.842)、0.708(95% CI 0.599～0.817)、0.743(95% CI 0.623～0.862)，二者联合的诊断效能高于单独应用PRIMARY评分或PI-RADS评分(均 P<0.01)。 结论:18F-PSMA PET/CT PRIMARY评分和mpMRI PI-RADS评分对CsPCa均具有良好的诊断价值，二者联合应用可提高诊断的准确性、敏感性和阴性预测值，诊断效能更高。