目的 研究人工智能医学影像辅助诊断系统对肺磨玻璃结节(GGN)良恶性及判断病理成份的临床应用价值.方法 从行胸部CT检查发现GGN的患者中随机选取符合条件的44例纳入研究.根据病理结果分成腺癌组GGN与炎性病变组GGN,然后根据贴壁成份的占比不同将腺癌组GGN分成高占比组和低占比组,记录2组测量参数(包括病灶长径、平均CT值、CT值标准差、紧凑度、球形度及患者年龄).采用SPSS 20.0软件统计分析2组间差异,对有统计学意义的定量参数进行受试者工作特征曲线(ROC)分析,评价各测量参数鉴别良恶性GGN及判断恶性GGN病理成分的能力,同时根据最大约登指数(YI)计算该测量参数的最佳诊断阈值,获得曲线下面积(AUC)、敏感度和特异度,P＜0.05被认为差异具有统计学意义;最后根据二元Logistic回归模型得出鉴别良恶性GGN及判断恶性GGN组织成分的独立危险因素.结果 ①在腺癌组GGN与炎性病变组GGN测量数据对比中,腺癌组GGN病灶长径、平均CT值、CT值标准差大于炎性病变组GGN(P＜0.05),腺癌组GGN紧凑度、球形度均小于炎性病变组GGN(P＜0.05),而2组GGN患者年龄差异无统计学意义(P＞0.05).②在高占比腺癌组GGN和低占比腺癌组GGN测量数据对比中,仅发现高占比腺癌组GGN平均CT值小于低占比腺癌组GGN(P＜0.05),其他无差异.③二元Logistic回归模型分析显示,鉴别腺癌GGN与炎症GGN的独立因素为病灶长径;鉴别高占比腺癌GGN和低占比腺癌GGN的独立因素为平均CT值.结论 基于人工智能医学影像辅助诊断系统CT特征定量分析有助于鉴别良恶性GGN,以各项指标联合诊断的效能最佳;但在判断恶性GGN的病理成份方面能力有限,但仍需结合临床其他各项指标进行综合判断才能做出更准确的诊断.人工智能医学影像辅助诊断系统对GGN良恶性及判断病理成份有较大的临床应用价值,以各项指标联合诊断的效能最佳.

目的 探究磁共振成像(MRI)联合乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)分类在乳腺癌鉴别诊断中的应用价值.方法 回顾性选取2020年9月～2023年1月我院收治的乳腺结节患者94例为研究对象,所有患者均接受MRI和BI-RADS检查,分析良恶性结节的一般资料和不同影像学特征,采用受试者工作(ROC)曲线分析乳腺结节良恶性的鉴别效能.结果 94例患者中37例患者乳腺肿瘤为恶性,纳入恶性组,其余57例患者乳腺肿瘤纳入良性组,恶性组最大肿瘤直径大于良性组(P＜0.05).通过BI-RADS分类发现,恶性组患者BI-RADS分类为4b、4c和5类的患者占比分别为32.43％、37.84％、16.22％,均高于良性组(P＜0.05).恶性组患者ADC值小于良性组,其肿瘤形态不规则患者有29例(78.38％),边界模糊患者33例(89.19％),均高于良性组(P＜0.05).MRI诊BI-RADS分类的准确率为89.36％(84/94),BI-RADS分类诊断的准确率为87.23％(82/94).经ROC曲线分析发现,MRI检查、BI-RADS分类诊断乳腺肿瘤的AUC分别为0.893、0.871,联合诊断的AUC为0.929,灵敏度和特异度分别为94.6％和91.2％.结论 MRI检查和BI-RADS 分类能够鉴别乳腺肿瘤良恶性,将两者进行联合应用,能够提升其对乳腺癌的诊断效能,可以为临床诊断鉴别提供理论依据.

目的 探讨卵巢-附件影像报告和数据系统(O-RADS)联合经阴道三维超声鉴别附件肿瘤良恶性的价值.方法 回顾性分析2022年1月至2023年4月在我院行经阴道二维及三维超声检查并进行手术的214个附件肿瘤,分析肿瘤的二维及三维超声图像并采用O-RADS分类,以病理结果为金标准,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,评估二维及三维经阴道超声鉴别附件肿瘤良恶性的效能.结果 214个附件肿瘤中,病理诊断为良性180个,恶性34个,经阴道三维超声的曲线下面积(AUC)、灵敏度、特异度及准确率分别为 0.920(Z=2.72,P=0.006)、91.2％(P=0.003)、92.8％(x2=72.01,P＜0.001)、92.5％(x2=111.57,P＜0.001),均高于经阴道二维超声,差异有统计学意义.结论 与经阴道二维超声相比,O-RADS联合经阴道三维超声鉴别附件肿瘤良恶性的价值更高.

目的 探讨软组织肿瘤特殊MRI形态学表现及其临床意义.方法 选取 43 例经病理证实的软组织肿瘤MRI资料,分析肿块大小、信号均匀性、深筋膜完整性、肿瘤长轴两端是否具有特殊的征象与肿瘤良恶性的关系.结果 良性肿瘤最大径(5.29±2.31)cm,恶性肿瘤最大径(8.78±3.53)cm,两者比较差异有统计学意义(P<0.05);良恶性肿瘤信号均匀性比较差异无统计学意义(P>0.05);恶性肿瘤深筋膜破坏明显,而良性肿瘤无明显深筋膜破坏,两者比较差异有统计学意义(P<0.01);恶性肿瘤长轴方向三角形特殊征象明显,良性肿瘤少见,两者比较差异有统计学意义(P<0.01).结论 肿块大小、深筋膜完整性、肿瘤长轴方向类似三角形特殊征象对软组织肿瘤良恶性鉴别诊断有重要意义.

目的 探讨乳腺癌超声多模态成像参数与糖类抗原 153(CA153)、125(CA125)表达相关性及诊断价值.方法 选取我院收治的女性乳腺单发结节患者 260 例,根据术后病理结果分为恶性组和良性组,其中乳腺癌患者 109 例为恶性组,乳腺良性肿瘤 151 例为良性组,分析应用超声多模态成像参数联合血清肿瘤标志物对乳腺肿瘤良恶性的鉴别诊断价值.结果 恶性组肿块的最大血流速度、血流阻力指数及搏动指数均高于良性组,差异均有统计学意义(P<0.05);恶性组肿块超声造影时间-强度曲线的峰值强度、上升支斜率及梯度均高于良性组,而达峰时间则短于良性组,差异均有统计学意义(P<0.05);恶性组CA153 及CA125 水平均高于良性组,差异有统计学意义(P<0.05);恶性组患者除达峰时间与血清CA153及CA125均呈负相关外,其余超声指标均与血清CA153及CA125呈正相关(P<0.05);多因素Logistic回归分析,结果发现最大血流速度、血流阻力、搏动指数、峰值强度、上升支斜率、达峰时间、梯度、CA153、CA125 是乳腺恶性结节独立危险因素(P<0.05);ROC曲线结果显示超声血流参数、超声造影、CA153、CA125 及联合应用的AUC分别为 0.812、0.890,0.712、0.634 及 0.953;联合应用的诊断效能明显高于超声血流参数、超声造影、CA153、CA125(P<0.05).结论 超声多模态成像参数联合血清肿瘤标志物对乳腺肿瘤良恶性的鉴别诊断性能较高,具有很好的临床应用价值.

目的 探讨血管瘤样纤维组织细胞瘤(angiomatoid fibrous histiocytoma,AFH)的临床病理特征及分子学改变,分析其诊断、鉴别诊断及预后.方法 收集14例AFH的临床、病理及随访资料,并文献复习.结果 14例AFH患儿中,男童11例,女童3例;年龄11个月～12岁11个月,平均5.9岁.肿瘤位于四肢3例,躯干5例,头颈部5例,颅内1例.镜下肿瘤细胞核呈空泡状,合体样、漩涡状排列,可见纤维性假包膜及淋巴细胞鞘.9例可见假血管腔隙,2例可见钙化,2例核分裂活跃(活跃处11 个/10 HPF).3 例镜下见硬化、黏液样间质.免疫表型:desmin(10/14)、EMA(12/14)、CD99(12/14)、SMA(9/12)、ALK(7/8)阳性,Ki67平均增殖指数16％.分子检测EWSR1基因断裂7例、EWSR1-ATF1融合2例、EWSR1-CREB1融合2例.14例患儿平均随访46个月,均无复发、转移.结论 AFH是一种交界性或低度恶性肿瘤,儿童患者预后良好,很少复发或转移.诊断及鉴别诊断需要结合临床特点、组织形态、免疫组化及EWSR1、FUS基因检测综合分析.

目的建立基于Kaiser评分(Kaiser score,KS)临床-多参数乳腺MRI影像诊断模型,并探讨其在乳腺良恶性病变诊断及鉴别中的价值.材料与方法回顾性分析2019年1月至2022年12月经病理证实乳腺肿瘤患者389名(共403例病灶)的术前MRI及临床病理资料,其中良性组100例及恶性组303例.记录基于KS中的MRI图像特征、表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)值及相关临床指标,单因素分析比较乳腺良恶性病变组间各指标之间的差异,多因素logistic回归分析筛选乳腺恶性病变的独立危险因素,建立临床-多参数MRI影像诊断模型,绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估其诊断效能,DeLong检验比较临床-多参数MRI影像诊断模型与单纯KS的诊断效能.结果乳腺良恶性病变组间根征、时间-信号强度曲线(time-signal intensity curve,TIC)类型、边缘、内部强化、水肿、ADC值、年龄、妇科肿瘤病史、绝经史差异有统计学意义(P<0.001),多因素logistic回归分析显示病灶根征阳性、TIC为Ⅲ型、边缘不光整、年龄大、存在妇科肿瘤史[比值比(odds ratio,OR)=7.889、7.707、4.398、1.122、0.239,P<0.05]是乳腺恶性病变的独立预测因子,基于KS相关特征、年龄、妇科肿瘤史建立临床-多参数MRI影像诊断模型.以乳腺良恶性为标准绘制KS及临床-多参数MRI影像诊断模型的ROC曲线,敏感度分别为97.4％、91.1％,特异度为69.3％、84.2％,曲线下面积(area under the curve,AUC)值为0.912、0.950;DeLong检验显示两者的AUC差异有统计学意义(P=0.006).腋窝淋巴结(axillary lymph node,ALN)转移阳性组与阴性组在乳腺癌根征(x2=6.477,P=0.011)、瘤周水肿(x2=12.241,P<0.001)、ADC值(Z=10.988,P=0.015)差异有统计学意义.多因素logistic回归分析显示瘤周水肿(OR=2.807,P=0.006)会增加ALN转移风险,存在瘤周水肿增加ALN转移的风险是无此特征患者的2.807倍.结论KS对乳腺病灶有较高的诊断价值,基于KS的临床-多参数MRI影像诊断模型有助于提高乳腺良恶性病变的诊断效能,且乳腺MRI原发灶存在瘤周水肿可作为乳腺癌ALN转移的独立预测因子.

目的 构建基于超声特征的列线图模型,探讨其鉴别诊断良、恶性膀胱隆起样病变的价值.资料与方法 回顾性分析2016年1 月—2022年 1月四川省人民医院经手术病理证实的膀胱隆起样病变 538 例(良性 84 例,恶性 454例)的超声资料,对膀胱病变超声特征(病灶部位、数目、最大径线、回声、形态、基底、钙化、彩色多普勒血流显像信号)及患者简要临床指标(性别、年龄、泌尿系恶性肿瘤史、肉眼血尿)行 Logistic 单因素及多因素回归分析,筛选出独立预测因子,并构建预测模型.通过Bootstrap重抽样进行内部验证.绘制受试者工作特征曲线、校正曲线、临床决策曲线评估模型.结果 单因素及多因素Logistic回归分析结果显示,性别(OR=1.822,P=0.038)、年龄(OR=1.044,P=0.000)、病灶部位(OR=0.359,P=0.000)、血流信号(OR=2.052,P=0.007)是预测恶性膀胱隆起样病变的独立因素,基于单因素结果构建的列线图预测模型的曲线下面积为0.780,敏感度为72.91%,特异度为71.43%,准确度为72.68%.校正曲线显示模型的一致性较好.临床决策曲线显示临床净获益良好.结论 基于超声特征和简要临床指标构建的列线图模型鉴别诊断良、恶性膀胱隆起样病变具有较高的准确度和潜在的临床应用价值.

目的 探讨多排螺旋CT(MSCT)在孤立性肺结节良、恶性鉴别中的价值.方法 回顾性分析73例孤立性肺结节患者的临床资料和MSCT征象.其中,病理确诊为良性结节24例(良性结节组),恶性结节49例(恶性结节组).比较两组患者临床资料和MSCT征象.结果 与良性结节组比较,恶性结节组结节直径＞10mm(89.8％vs.70.8％)、形态不规则(75.5％vs.33.3％)、结节-肺界面清楚不光整(83.7％vs.20.8％)、分叶征(83.7％vs.41.7％)、毛刺征(73.5％vs.16.7％)、胸膜凹陷征(57.1％vs.20.8％)、血管集束征(55.1％vs.25.0％)和空泡征或充气支气管征(63.3％vs.45.8％)、亚实性结节(63.3％vs.25.0％)占比较大,钙化(2.0％vs.16.7％)占比较小(P＜0.05).结论 恶性孤立性肺结节的许多MSCT特征与良性孤立性肺结节不同,结合临床资料综合分析,有利于提高MSCT在孤立性肺结节良、恶性鉴别中的价值.

乳腺癌已成为全世界女性发病率和致死率最高的恶性肿瘤.提供准确高效的诊断、风险分层和及时调整治疗策略是实现乳腺癌精准医疗的重要步骤.影像组学是一种新兴的、高通量的图像定量分析方法,旨在从临床医学图像中提取可挖掘的高维数据.目前来自影像医学不同领域的各种研究都展现出影像组学在提高乳腺癌临床决策方面的潜力.本文就近几年磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)影像组学在鉴别乳腺良恶性病变、预测乳腺癌分子分型、新辅助化疗疗效、腋窝淋巴结状态、Ki-67表达、预后评估及复发风险等方面的研究进展进行论述,并阐述目前存在的局限性和面临的挑战,以期为优化治疗决策、促进乳腺癌精准医学的发展提供新思路.