目的 深入探究T1全域灰度直方图分析在儿童后颅窝星形细胞瘤与室管膜瘤鉴别诊断中的实用价值.方法 本研究对我院数据库中记录的51例经MRI检查及病理确诊的儿童后颅窝肿瘤病例进行了详尽的回顾性剖析.在这51例病例中,星形细胞瘤占26例(男性12例,女性14例),室管膜细胞瘤占25例(男性13例,女性12例).患者年龄分布在1至12岁之间,平均年龄为(5.5±2.3)岁.我们运用Mazda软件,在两组MR增强T1矢状位图像的每一层肿瘤层面上,精确地勾画出感兴趣区域,并进行全面的灰度全域直方图分析.接着,我们对这两组直方图参数特征进行了详尽的统计学对比,旨在深入剖析各参数在鉴别诊断中的统计意义,以期为儿童后颅窝肿瘤的精确诊断提供更为有效的辅助手段.结果 在深入分析通过增强T1全域灰度直方图所提取的九个参数时,我们发现其中四个参数——变异度(Variance)、偏度(Skewness)、第一百分位数(Perc.01％)以及第10百分位数(Perc.10％)在统计学上具有显著差异(P均＜0.05),这一发现为我们的研究提供了强有力的数据支撑.特别是Variance这一参数,其灵敏度高达73.3％,特异度也达到了61.9％,且其曲线下面积(AUC)为0.731,展现出优秀的鉴别效能.进一步地,我们确定了Variance的最佳临界值为740.71,这一具体数值为我们的诊断提供了明确的参考标准.结论 增强的T1全域灰度直方图分析在儿童后颅窝星形细胞瘤和室管膜瘤的鉴别诊断中,展现出了不容忽视的价值.这一方法不仅能够为医生提供新的诊断视角,而且有望成为一种针对这两种儿童后颅窝肿瘤的有效辅助诊断工具,为我们的医疗实践带来积极的影响.

目的 探讨腰椎管狭窄症(LSS)伴马尾神经冗余征(RNRs)的MRI特征.方法 选取就诊的 210 例LSS患者,均行MRI检查,记录RNRs评估结果、RNRs分型结果及椎管狭窄参数(正中矢状径、有效矢状径、有效截面积)值.对比RNRs阳性和RNRs阴性LSS患者基线资料及椎管狭窄参数、不同分型RNRs阳性患者椎管狭窄参数及通过受试者工作特征曲线(ROC曲线)椎管狭窄参数评估LSS患者伴发RNRs的价值.结果 210 例LSS患者中RNRs阳性 52 例,其中"藤索型"28 例,"葡萄串珠"型 13 例,"蛇纹石"型 11 例;RNRs阴性158 例.RNRs阳性组年龄大于RNRs阴性组,多椎管狭窄占比高于RNRs阴性组,Pfirrmann分级高于RNRs阴性组,正中矢状径、有效矢状径、有效截面积值小于RNRs阴性组,差异有统计学意义(P<0.05).三种分型RNRs阳性患者正中矢状径、有效矢状径、有效截面积对比,差异有统计学意义(P<0.05).ROC曲线显示正中矢状径、有效矢状径、有效截面积单独及联合评估LSS患者伴发RNRs的曲线下面积(AUC)分别为 0.641、0.723、0.691、0.802,联合评估价值最高.结论 "藤索"型、"葡萄串珠"型、"蛇纹石"型为RNRs的特异性MRI征象,且年龄大、多椎管狭窄及Pfirrmann分级高的LSS患者发生RNRs风险较高.

目的:探讨隐形矫治器在上前牙内收过程中侧切牙上不同形状附件的生物力学表达,为改善临床设计提供思路.方法:通过三维有限元技术将CBCT数据进行体外仿真,分别在侧切牙上设计无附件(A1)、矩形附件(A2)、楔形附件(A3)和弯弧形附件(A4),利用Ansys计算相同载荷设计下侧切牙、牙列和隐形矫治器的三维变化及牙周膜等效应力(von Mises)分布.结果:侧切牙位移冠状向变化量A1＞A4＞A3＞A2,矢状向变化量A3＞A4＞A1＞A2,垂直向伸长量A4＞A3＞A1＞A2;各组牙列整体位移呈现弓形趋势;隐形矫治器不同部位形变存在差异.A1与A2组牙周膜von Mises分布大致相似,A3组仅在根1/3舌侧区域出现应力集中,A4组牙颈部应力远大于A1组与A2组.结论:矩形附件与弯弧形附件在冠状向控制上具有优势,矩形附件在垂直向的控制效果最佳,附件受力面积与实际位移效率并不存在绝对关联,其受力面的形状会大幅度干扰具体力学表达效果.

目的通过与并行采集(parallel imaging,PI)对比,探讨人工智能辅助压缩感知(artificial intelligence-assisted compressed sensing,ACS)技术对肩关节MRI扫描时间和图像质量的影响,并优化扫描方案.材料与方法前瞻性纳入2023年11月至2024年2月在我院行肩关节MRI检查的70例患者,扫描序列采用快速自旋回波序列包括斜冠状位T1加权成像(oblique coronal T1-weighted,OCor T1WI)、斜冠状位T2加权频率选择脂肪抑制成像(oblique coronal T2-weighted with fat saturation,OCor T2WI-fs)、斜矢状位质子密度(proton density,PD)加权频率选择脂肪抑制成像(oblique sagittal PD-weighted with fat saturation,OSag PDWI-fs)、横断面PD加权频率选择脂肪抑制成像(transverse PD-weighted with fat saturation,Tra PDWI-fs),分别采用ACS和PI两种加速采集技术.比较两种技术的扫描时间.测量冈上肌肌腹和肱骨头的信号强度及背景标准差,并计算信噪比(signal-to-noise ratio,SNR).采用李克特量表对图像质量进行评分.结果相较于PI,采用ACS缩短了33.5％的扫描时间.采用ACS采集的图像伪影更少,骨骼肌肉的噪声更小,在图像质量主观评分上均高于采用PI的图像,差异均有统计学意义(P均<0.05).OCor T1WI、OCor T2WI-fs和Tra PDWI-fs序列中采用ACS的图像在冈上肌和肱骨头的SNR均高于采用PI的图像,差异均有统计学意义(P均<0.001).OSag PDWI-fs序列中图像冈上肌的SNR采用ACS与PI差异无统计学意义(P>0.05),图像肱骨头的SNR采用ACS采集的图像高于PI的图像,差异有统计学意义(P均<0.001).结论与传统的PI相比,采用ACS在肩关节MRI中可实现更高效且稳定的快速成像方案,提高图像质量,缩短扫描时间,提高患者耐受程度,具有较好的临床应用价值.

目的通过分析儿童正常斜坡的MRI特点,探索儿童斜坡开始黄髓化的年龄界值,以利于更好地识别骨髓病变.材料与方法选取2022年4月至2023年10月在本院放射科行颅脑MRI检查的儿童作为研究对象,通过分析2141例儿童正常斜坡信号特点与年龄分布的关系,探讨儿童斜坡开始黄髓化的年龄界限.在T1WI序列正中矢状面观察斜坡的信号特点,分析未黄髓化及黄髓化年龄分布特点,计算Youden指数及绘制年龄预测斜坡黄髓化的受试者工作特征(receiver-operating chatacteristic,ROC)曲线,探索儿童斜坡开始黄髓化的年龄界值.结果2141例儿童中,男孩1339例,女孩802例.1339例男孩中,未黄髓化者521例(1个月～36个月),黄髓化者818例(4个月～180个月);802例女孩中,未黄髓化者326例(1个月～35个月),黄髓化者476例(5个月～201个月).男孩年龄为13.5个月时,Youden指数为0.814,ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.976,95％置信区间(confidence interval,CI):0.969～0.982;女孩年龄为11.5个月时,Youden指数0.836,AUC为0.980,95％CI:0.973～0.987.结论年龄>13.5个月可作为男孩斜坡开始黄髓化的年龄界值;年龄>11.5个月可作为女孩斜坡开始黄髓化的年龄界值;男孩开始黄髓化的年龄晚于女孩.

目的:探讨全栈式自动盆底超声与手动方式获取并测量最小肛提肌裂孔（LH）平面的一致性。方法:前瞻性选取2020年11月至2021年1月在深圳市第二人民医院进行盆底超声检查的产后6个月内的女性119例为研究对象。应用腹部容积探头经会阴采集患者在静息状态下和最大Valsalva动作下以盆底正中矢状切面为初始切面的三维容积数据，并存储于超声诊断仪中。由2名年轻医师（手动测量年轻医师组）、2名高年资医师（手动测量高年资医师组）分别调取三维容积数据手动获取并测量最小LH平面。由另一名年轻医师（自动测量组）调取三维容积数据利用FSPFU软件一键自动获取并测量最小LH平面，间隔2周后重复测量1次。测量参数为：最小LH的面积、周长、前后径、左右径、左侧肛提肌尿道间隙和右侧肛提肌尿道间隙。记录3组获取并测量最小LH平面所用的时间及测量的结果。采用组间相关系数（ICC）和Bland-Altman图评估3组测量结果的一致性。将3组获得的最小LH轮廓导出，离线计算组间的重合率。结果:静息状态和Valsalva动作下，均为自动测量组耗时最短[2.67（0.15）s和2.68（0.13）s]，与手动测量高年资医师组和年轻医师组相比，组间差异均有统计学意义（P均<0.001）。自动测量组与手动测量年轻医师组、高年资医师组间3个参数测值的一致性均好，静息状态下ICC范围0.795~0.931、Valsalva动作下ICC范围0.871~0.973（P均<0.001）。手动测量组与自动测量组间的最小LH面积、前后径、左右径的Bland-Altman图显示，大部分散点都在95%一致性界限内，表明一致性良好。自动测量组与手动测量组（年轻医师组、高年资医师组）的最小LH轮廓重合率分别为静息状态下：0.937、0.948，Valsalva状态下：0.934、0.945，自动测量组与手动测量高年资医师组间重合率高于与手动测量低年资医师组重合率，差异有统计学意义（P均<0.05）。结论:FSPFU软件能够在腹部三维容积数据中快速自动获取并测量最小LH平面，与手动测量结果一致性好，且操作简单、节省时间、测量结果可靠，可作为辅助诊断盆底功能障碍性疾病的有效方法。

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.

目的基于治疗前多参数磁共振成像(multi-parametric magnetic resonance imaging,mpMRI)影像组学特征,结合临床变量构建模型,预测局部晚期宫颈鳞癌(locally advanced cervical squamous cell carcinoma,LACSCC)患者新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy,NACT)后淋巴结转移状况.材料与方法回顾性分析两个中心2013年1月至2022年2月的265例接受NACT并行根治性子宫切除术的LACSCC患者病例及影像,中心1的数据用于模型训练,中心2的数据用于模型验证.所有患者NACT治疗前行盆腔MRI检查.于矢状位T2加权成像(sagittal T2-weighted imaging,Sag_T2WI)、轴位弥散加权成像(axial diffusion-weighted imaging,Ax_DWI)和延迟期矢状位对比增强T1加权成像(sagittal T1-weighted contrast-enhanced imaging,Sag_T1C)勾画肿瘤感兴趣区(region of interest,ROI)并提取影像组学特征.通过K最佳(K-Best)及最小绝对值收缩与选择算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)降维并筛选出与淋巴结转移强相关影像组学特征.基于每个序列筛选后的组学特征构建三个单序列模型,在所有特征间作相关性分析,排除高度相关的组学特征,并对临床变量进行多变量回归分析,融合临床变量及筛选后的影像组学特征构建临床-影像组学的组合模型,比较模型间性能差异.利用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线及决策曲线(decision curve analysis,DCA)评估模型的诊断性能及临床效能.结果Sag_T2WI、Ax_DWI、Sag_T1C三个序列分别筛选出6、3、7个与淋巴结转移高度相关的组学特征,其中2个形状特征和10个纹理特征被纳入组合模型.多因素logistic回归分析显示MRI评估的淋巴结状态是淋巴结转移的预测因素(P<0.05).与单序列模型相比,组合模型具有更好的预测能力,在训练集和验证集的诊断能力最高,ROC曲线下面积、敏感度和特异度分别为0.848[95％(confidence interval,CI):0.785～0.912]、78.2％、74.4％和0.827(95％CI:0.737～0.917)、80.8％、69.4％.DCA显示如果风险阈值超过60％,则用组合模型预测LACSCC患者NACT后淋巴结状态可获得较大的临床效益.结论基于治疗前MRI,联合Sag_T2WI、Ax_DWI、Sag_T1C三个序列的组学特征及临床信息对LACSCC患者NACT后淋巴结转移具有较好的预测效能.

目的基于治疗前多参数磁共振成像(multi-parametric magnetic resonance imaging,mpMRI)影像组学特征构建模型预测局部晚期宫颈癌(locally advanced cervical cancer,LACC)新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy,NACT)后淋巴脉管间隙浸润(lymphovascular space invasion,LVSI)状态.材料与方法回顾性分析了300例于2013年至2022年来自于河南省人民医院(训练集187人,LVSI阳性73人)和河南省肿瘤医院(验证集113人,LVSI阳性31人)接受NACT并行根治性子宫切除术LACC患者的临床及影像资料.于轴位弥散加权成像(axial diffusion-weighted imaging,Ax_DWI)、矢状位T2加权成像(sagittal T2-weighted imaging,Sag_T2WI)和矢状位对比增强T1加权成像(sagittal T1-weighted contrast-enhanced imaging,Sag_T1C)上勾画肿瘤感兴趣区(region of interest,ROI)并提取特征,利用递归特征消除算法与最小绝对值收缩与选择算法筛选影像组学特征.随后,基于逻辑回归分类器分别建立单序列模型,双序列模型及基于三序列组学特征的联合序列模型.使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估各模型性能,使用DeLong检验比较曲线下面积(area under the curve,AUC),通过决策曲线评估模型的临床价值.结果在验证集中,基于Ax_DWI、Sag_T2WI及Sag_T1C构建的单序列模型的AUC分别为0.717[95％置信区间(confidence interval,CI):0.605～0.829]、0.734(95％CI:0.633～0.836)和0.733(95％CI:0.626～0.841);基于Ax_DWI+Sag_T2WI、Ax_DWI+Sag_T1C及Sag_T2WI+Sag_T1C构建的双序列模型的AUC值分别为0.763(95％CI:0.660～0.866)、0.786(95％CI:0.692～0.881)与0.815(95％CI:0.731～0.899);联合序列模型的AUC值为0.829(95％CI:0.740～0.914),高于各单序列模型与双序列模型,但联合序列模型与Ax_DWI模型、Sag_T2W1模型及Ax_DWI+Sag_T2W1模型之间AUC差异无统计学意义(P=0.015～0.047).决策曲线显示联合序列模型的临床净效益高于单序列模型与各双序列模型.结论基于治疗前mpMRI影像组学特征构建的联合序列模型可有效预测LACC患者NACT后的LVSI状态.