目的:通过生物信息学方法,揭示肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)的异质性,探讨铁死亡相关基因与HCC肿瘤微环境(tumor microenvironment,TME)的关系,并构建基于铁死亡相关基因的预后模型,为预防HCC患者复发提供新的思路.方法:基于TCGA数据库和NODE数据库,利用非负矩阵分解聚类分析鉴定分子亚型,通过ESTIMATE算法和CIBERSORT算法用于构建免疫评分,利用Cox回归进行拟合风险评估模型并计算风险得分,并基于风险得分及临床信息构建列线图,利用体外实验验证mRNA的表达水平.结果:HCC的异质性体现为两种不同铁死亡相关的免疫分子亚型,其免疫评分差异显著(P＜0.001).筛选出G6PD、KIF20A、RRM2和TXN四个最佳候选铁死亡相关基因,并进行拟合构建风险评估模型,列线图对HCC患者的复发具有良好的预测能力.体外实验提示四个最佳候选基因均在人肝癌细胞表达水平增高(P＜0.05).结论:HCC可分为两种分子亚型,分子亚型与HCC的复发有关,铁死亡在TME中可能起着关键作用.四个铁死亡相关基因可能是预防HCC复发的潜在因素,预后模型对HCC复发有一定的预测价值.

目的 建立针对云南省多民族人群的产后抑郁风险预测模型并识别预测因子.方法 于云南省某多民族聚居县对处于产后42天～1年的女性采用爱丁堡产后抑郁量表(Edinburgh Postnatal Depression Scale,EPDS)进行产后抑郁筛查.以是否存在产后抑郁症状(EPDS ≥9分)为结局指标,基于随机森林算法纳入人口经济学、社会心理学、产科学、新生儿、配偶及家庭、其他特征因素共52个影响因素,在训练集上构建云南多民族人群产后抑郁风险预测模型,在测试集上采用准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic Curve,ROC曲线)下面积(Area Under Curve,AUC)评价该模型性能.结果 本研究纳入分析的女性为459名,产后抑郁检出率为11.55％,其中汉族7.56％、壮族13.94％、其他少数民族13.92％.重要性评分位于前14的变量为:焦虑、既往不良情绪史、夫妻感情、家人支持水平、照顾新生儿身心疲惫、妊娠风险分级、母婴同室、喂养模式、文化程度、配偶文化程度、夜间照顾新生儿次数、民族、孕次、年龄.该模型准确率为92.74％,特异度为95.50％,灵敏度为69.23％,阳性预测值为64.29％,阴性预测值为96.36％,AUC值为0.925.同时,分别以汉族、壮族和其他少数民族人群作为验证集进行内部验证,显示模型稳定性好.结论 基于随机森林算法建立的云南多民族人群产后抑郁风险预测模型性能良好,可用于预测少数民族地区女性产后抑郁风险因子,从而采取针对性干预措施.

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 采用XGBoost机器学习算法构建一个临床影像模型,预测肺结节病理浸润性,并在一个外部验证组中对模型进行泛化性验证.方法 回顾性纳入CT诊断为孤立性肺结节患者248例,分别提取肺结节区域和结节周围3mm、5mm区域的放射组学特征.经过从粗到细的特征选择后,使用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)方法计算Radscore.采用单因素和多因素Logistic回归分析筛选与肺结节浸润性相关的临床放射学因素.然后,利用Logistic和XGBoost算法构建临床-放射组学联合模型,在一个独立的外部验证组(n=147)中评估模型的泛化性能.结果 综合Radscore、CT值、肺结节长度、月牙征的临床放射学XGBoost联合模型对肺结节浸润性的预测效果优于放射组学模型、临床放射学Logistic联合模型,在训练队列中的曲线下面积AUC为0.889(95％CI,0.848～0.927),在外部验证组中曲线下面积AUC为0.889(95％CI,0.823～0.942).结论 我们采用XGBoost机器学习算法构建了一种预测肺结节浸润性的临床放射学模型,结果显示出令人满意的预测效能,并在一个独立外部验证组中得到了良好的泛化性验证,可以帮助临床医生指导肺结节的诊疗并制定评估策略.

目的:应用建立的全自动AI牙体分割算法,从CBCT影像中实现牙体的快速自动化分割,以口内扫描真实离体牙获得的三维数据作为金标准,验证算法的准确性.方法:从上海交通大学医学院附属第九人民医院收集30套CBCT数据及相应的59颗离体牙,通过建立的算法,分割出CBCT中的牙体三维数据.将离体牙处理后扫描获得的数字化信息作为金标准.为了比较算法分割结果以及扫描结果之间的差异,选取骰子系数(Dice)、灵敏度(sensitivity,Sen)以及平均表面距离(average symmetric surface distance,ASSD)评价算法的分割准确性.选用组内相关系数(ICC)评价AI系统获得单个牙与数字化离体牙的长度、面积和体积差异.由于存在不同体素大小的CBCT,使用ANOVA单因素方差分析不同体素组间的差异,同时通过SNK法对其进行两两比较.采用SPSS 25.0软件包对数据进行统计学分析.结果:算法分割结果与离体牙扫描结果对比后,得到平均Dice值为(94.7±1.88)％,平均Sen为(95.8±2.02)％,平均ASSD为(0.49±0.12)mm.比较数字化离体牙与AI系统获得的单个牙的长度、面积和体积的组内相关系数ICC值,分别为0.734、0.719和0.885,AI系统分割出的单个牙与数字化模型在评价长度、面积和体积时有着较好的一致性,但分割结果在具体数值上与真实情况仍有差异.CBCT体素越小,即分辨率越高,分割结果表现更好.结论:本研究建立的CBCT牙体分割算法能够准确实现各分辨率下CBCT中全牙列的牙体分割.CBCT分辨率提高,能让算法结果更准确.相比目前的分割算法,本研究的算法性能更好.但与实际情况相比,仍有一定差异,需对算法继续改进及验证.

目的:分析输尿管软镜钬激光碎石术治疗输尿管上段复杂性结石后双J管附壁结石形成的原因.方法:选择2015年1月至2023年8月于首都医科大学附属北京潞河医院收治的105例输尿管上段复杂性结石患者,其中男58例,女47例,根据结石评估结果分为结石组(n=40)与非结石组(n=65).通过随机森林算法分析患者双J管附壁结石形成的影响因素.通过单因素和多因素分析双J管附壁结石形成的独立影响因素,并构建分类树模型.结果:结石组和非结石组CT值、术中出血量、双J管留置时间、白细胞计数(WBC)、C反应蛋白(CRP)、尿酸(UA)、血钙、尿pH值、尿蛋白、尿红细胞、尿白细胞、尿结晶比较差异均有统计学意义(t/χ2 值分别为4.361、2.502、6.815、12.176、24.398、15.595、6.517、2.069、6.881、4.524、3.883、4.699,均P<0.05).双J管留置时间、尿蛋白阳性、尿结晶阳性、UA为双J管附壁结石形成的独立危险因素(P<0.05).分类树模型显示,双J管留置时间是双J管附壁结石形成的重要预测因素,收益图和索引图显示模型预测良好.结论:双J管留置时间、尿蛋白阳性、尿结晶阳性、UA为双J管附壁结石形成的独立危险因素.临床应重点关注相关因素,及时制定预防策略,以期降低双J管附壁结石的发生风险.

目的 建立并验证基于CCTA影像组学和临床特征的列线图在鉴别易损斑块的临床应用价值.方法 选取接受CCTA检查的冠状动脉疾病(coronary artery disease,CAD)患者 102 例共 108 个斑块的临床资料,其中易损斑块 35个,稳定斑块 73 个.以 8∶2 比例随机划分为训练集(n=87)及测试集(n=21).在CCTA图像中手动勾画斑块感兴趣区并提取影像组学特征.采用Mann-Whitney U检验、Pearson相关系数及LASSO算法进行特征筛选,构建影像组学模型并计算影像组学评分(Radscore).结合临床特征和Radscore构建列线图模型.最后通过ROC曲线、校准曲线和决策曲线评估模型的效能及临床应用价值.结果 最终筛选得到 8 个最优影像组学特征.结合临床和影像组学特征的列线图模型在训练集及测试集中的曲线下面积值(area under the cure,AUC)分别为 0.999、0.929.校准曲线显示列线图预测结果与实际结果之间具有良好的一致性.决策曲线显示列线图具有更好的临床益处.结论 结合CCTA影像组学特征和临床特征的列线图模型能够客观、准确地鉴别易损斑块,具有较高的诊断效能,为后续临床决策提供建议.

目的 探讨基于胸部CT影像组学特征构建的模型对Ⅰ期尘肺病的诊断价值.方法 选取 202 例诊断为尘肺Ⅰ期和 199 例健康体检者的临床及胸部CT资料,按照 7:3 的比例随机分为训练集组及验证集组,使用 3D-slicer软件在CT肺窗图像上勾画感兴趣区(ROI)并提取特征,利用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法对影像特征进行筛选,然后采用支持向量机(SVM)算法,建立CT组学模型并采用受试者工作特征曲线下面积(AUC)和决策曲线分析(DCA),评估预测模型的效能和临床实用性.结果 共提取出 851 个特征,最终筛选出 9 个特征建立CT影像组学模型,该模型训练集组的AUC为 0.930(95%CI 0.901～0.963),验证集组的AUC为 0.820(95%CI 0.742～0.895),DCA曲线显示该模型具有较好的净收益.结论 基于CT图像的影像组学模型能有效鉴别正常和Ⅰ期尘肺,对于Ⅰ期尘肺有重要的诊断价值.

目的 探讨基于最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归分析构建Nomogram模型预测原位腺癌(AIS)、微浸润腺癌(MIA)及浸润性腺癌(IAC)的价值.方法 选取本院 97 例经手术病理证实且病理亚型明确的肺腺癌患者,将AIS和MIA归为第 1 组,IAC为第 2 组,比较两组患者年龄、性别、吸烟史、长径、短径及免疫组化Ki-67 等临床医学特征差异,采用 3D Slicer软件进行图像分割,特征提取与选择,通过LASSO算法对特征进行降维,筛选影像组学特征构建预测模型.再采用R软件的rms工具包构建Nomogram模型,计算ROC曲线下面积(AUC),以评价Nomogram模型鉴别肺磨玻璃结节病理亚型的效能.结果 1)性别、吸烟史、长径、短径及免疫组化Ki-67 等临床医学特征均差异无统计学意义(P>0.05);2)筛选 7 个 CT 影 像 组 学 特 征:平面度、大依赖低灰度强调、小波变换LHL第十百分位、小波变换HLL第十百分位、小波变换最小值、小波变换均值及小依赖低灰度强度比较,差异均有统计学意义(P均<0.05);3)基于CT影像组学特征建立预测肺磨玻璃结节病理亚型的Nomogram模型,训练集中AUC为 0.863,准确率为 87.9%,灵敏度为 67.9%,特异度为 91.1%;验证集中 AUC为 0.792,准确率为 75.0%,灵敏度为66.7%,特异度为 90.5%,可见此Nomogram模型具有较好的预测效能.结论 对于预测肺腺癌浸润程度,Nomogram 模型具有明显优势,可作为一种鉴别手段.

目的:探讨基于磁共振DWI的影像组学模型对子宫内膜癌(EC)微卫星不稳定(MSI)状态的预测价值.方法:回顾性分析2019年5月—2023年1月在本院确诊为EC的81例患者的DWI资料.其中,MSI组29例,微卫星稳定组(MSS)52例.在DWI图像上沿病变边缘逐层勾画ROI后生成容积ROI(VOI)并提取影像组学特征,并在生成的ADC图像上测量病灶的ADC值.采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)和SelectKBest算法进行组学特征的筛选,然后采用决策树(DT)分析方法构建组学预测模型.使用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的诊断效能,采用Delong检验比较影像组学模型与ADC之间诊断效能的差异.基于1000次采样的Bootstrap算法和校准曲线来验证预测模型的临床应用价值.结果:MSI组的ADC值小于MSS组(P=0.008).模型构建方面,共筛选出5个最优DWI影像组学特征(2个一阶统计特征、1个直方图灰度共生矩阵特征、1个灰度共生矩阵特征和1个灰度游程长度矩阵特征)用于建立预测模型.诊断效能方面,DWI组学预测模型的AUC为0.927(95％CI:0.847～0.973),较ADC值的诊断效能(AUC=0.771,95％CI:0.664～0.857)显著增加(Z=2.436,P=0.015).模型验证方面,在基于Bootstrap算法的验证中,DWI组学预测模型亦显示出较高的效能,AUC为0.904(95％CI:0.885～0.916);同时,校准曲线显示该模型的预测值与实际观测值之间有较好的一致性.结论:基于DWI影像组学特征构建的预测模型较ADC值能更好地对EC患者的MSI状态进行术前评估,有望为临床诊疗提供一种新的选择.