目的:探讨集成磁共振成像(syMRI)定量参数对乳腺良恶性病变的鉴别诊断价值。方法:2018年9月至2019年3月因乳腺肿物在中国医学科学院肿瘤医院就诊并经手术病理诊断的患者43例，除常规T2加权成像、扩散加权成像和增强扫描外，增强前后均行syMRI序列扫描。使用GE AW4.7工作站生成syMRI T1图、T2图和质子密度(PD)图，使用ITK-SNAP软件进行感兴趣区勾画，得出增强前后T1、T2和PD值，并计算各参数增强前后的变化值ΔT1、ΔT2和ΔPD，同时得到病变的表观弥散系数(ADC)和时间信号强度曲线(TIC)。比较良恶性病变间各参数值的差异，并采用受试者工作特征(ROC)曲线评估参数的诊断效能。结果:43例患者中，良性组13例，恶性组30例。syMRI参数中，良性组的增强前参数T1pre(中位数为1 663.07 ms)、T2pre(中位数为103.33 ms)、增强后参数ΔT1(中位数为1 022.68 ms)、ΔT2(中位数为27.67 ms)均高于恶性组(中位数为分别为1 141.74、92.53、664.95和16.19 ms)，差异均有统计学意义(均 P<0.05)；良性组ADC值(中位数为1.66×10 -3mm 2/s)高于恶性组(中位数为1.00×10 -3mm 2/s， P<0.05)；良性组TIC曲线类型Ⅰ型6例、Ⅱ型5例、Ⅲ型2例，恶性组TIC曲线类型Ⅰ型2例、Ⅱ型17例、Ⅲ型11例，两组差异有统计学意义( P<0.05)。增强前T1pre的ROC曲线下面积(AUC)为0.869，高于ADC(AUC＝0.806)和TIC曲线类型(AUC＝0.697)，诊断效能最高。当T1pre取最佳界值为1 282.94 ms时，诊断的灵敏度为76.9%，特异度为93.3%，将T1pre和T2pre联合能够进一步提高诊断效能(AUC＝0.908)。 结论:syMRI定量参数中T1pre、T2pre、ΔT1和ΔT2对乳腺良恶性病变的鉴别诊断具有一定价值，其中T1pre诊断效能最佳，将T1pre和T2pre联合能进一步提高诊断效能。

本研究回顾性分析了198例女性患者的乳腺动态增强磁共振成像（DCE-MRI）图像序列，年龄21~79（45.5±13.7）岁。以病理检查为金标准，采用深度学习方法建立CBAM-ResNet自动分类模型，统计图像级别的分类结果，同时结合集成学习思想得到患者个体的分类结果。基于残差网络的CBAM-ResNet分类模型在单张图像层面对乳腺肿瘤的分类准确率达到82.69%，灵敏度为85.67%。采用投票机制后，在患者层面的分类准确率为88.24%，灵敏度为87.50%。试验结果表明该分类算法具有较高的诊断准确率。

目的:探讨集成MRI（SyMRI）技术在冈上肌肌腱损伤分级中的定量价值。方法:前瞻性招募2021年7月至2022年7月宁夏医科大学总医院门诊确诊冈上肌肌腱损伤的97例患者（病例组），男54例，女43例，年龄29~56（37.4±9.6）岁。病例组患者根据肩关节镜结果分为3个亚组：肌腱病组（37例，Ⅱ级）、部分撕裂组（34例，Ⅲ级）及完全撕裂组（26例，Ⅳ级）。同期招募无冈上肌肌腱损伤的正常肩袖志愿者28名（对照组），男16名，女12名，年龄23~49（36.1±7.2）岁，分级为Ⅰ级。所有受试者均接受肩关节MRI轴位T 1加权像（T 1WI）快速自旋回波序列、轴位T 2加权像（T 2WI）脂肪抑制（FS）序列、斜冠状位T 2WI FS及斜矢状位质子密度加权（PDW）序列扫描，同时行SyMRI序列斜冠状位扫描。于T 2WI斜冠状位图像上根据冈上肌肌腱走形将其分为外侧、内侧及中间亚区，由2名放射科医生测量3个亚区的T 1、T 2及PD值。采用组内相关系数（ICC）评估观察者间及观察者内的一致性。采用单因素方差分析或Kruskal-Wallis H检验比较不同分级各定量参数的差异。采用多因素logistic回归模型分析冈上肌肌腱损伤分级的危险因素，并绘制受试者工作特征（ROC）曲线并计算曲线下面积（AUC），评价其诊断效能。采用Spearman 相关性分析各定量值与损伤分级的相关性。 结果:冈上肌肌腱3个亚区T 1、T 2及PD值的观察者间及观察者内ICC值均>0.700。外侧亚区的T 1值、外侧及中间亚区的T 2值在冈上肌肌腱损伤不同分级中的总体比较差异有统计学意义（均 P<0.001），中间及内侧亚区的T 1值、内侧亚区的T 2值及外侧、中间及内侧亚区的PD值在冈上肌肌腱损伤不同分级中的总体比较差异均无统计学意义（均 P>0.05）。多因素logistic回归模型分析结果显示外侧及中间亚区的T 2值是冈上肌肌腱损伤分级的相关因素［ OR值（95% CI） 分别为1.123（1.037~1.216）、0.122（1.151~1.197）；均 P<0.001］。外侧亚区T 2值诊断Ⅰ级与Ⅳ级、Ⅱ级与Ⅳ级及Ⅲ级与Ⅳ级冈上肌肌腱损伤的AUC值分别为0.891（95% CI：0.801~0.981）、0.797（95% CI：0.680~0.914）、0.723（95% CI：0.594~0.853）（均 P<0.001），中间亚区T 2值诊断Ⅰ级与Ⅳ级、Ⅱ级与Ⅳ级、Ⅱ级与Ⅲ级及Ⅰ级与Ⅲ级冈上肌肌腱损伤的AUC分别为0.946（95% CI：0.849~0.989）、0.886（95% CI：0.809~0.962）、0.746（95% CI：0.631~0.861）、0.843（95% CI：0.745~0.941）（均 P<0.001）。外侧及中间亚区的T 2值与冈上肌肌腱损伤分级呈正相关（ r=0.542、0.615，均 P<0.001），T 1值及内侧亚区的T 2值与冈上肌肌腱损伤分级无相关性（均 P>0.05）。 结论:SyMRI技术在冈上肌肌腱损伤程度分级中有很高的临床应用价值，尤其T 2值可作为损伤分级的有效量化参数。

目的:探讨基于磁共振成像（MRI）检查的集成深度学习模型预测中低位直肠癌切除术应用直肠双吻合技术（DST）直线切割闭合器使用次数的临床价值。方法:采用回顾性队列研究方法。收集2018 年1月至2022年12月上海交通大学医学院附属瑞金医院收治的263例行低位前切除术（LAR）中低位直肠癌患者的临床病理资料（训练集）；男183例，女80例；年龄为63（55，68）岁。另收集128例中低位直肠癌患者的临床病理资料（验证集）；男83例，女45例；年龄为65（57，70）岁。训练集用于构建预测模型，验证集用于验证预测模型。观察指标：（1）训练集患者的临床病理特征。（2）影响训练集患者术中直线切割闭合器使用次数≥3次的因素分析。（3）预测模型的构建。（4）预测模型的效能评价。（5）预测模型的验证。偏态分布的计量资料以 M（ Q1， Q3）表示，组间比较采用Mann-Whitney U检验。计数资料以绝对数表示，组间比较采用 χ2检验。单因素分析采用Logistic回归模型，多因素分析采用Logistic逐步回归模型。绘制受试者工作特征（ROC）曲线并计算曲线下面积（AUC）。AUC>0.75表示模型可接受。AUC比较采用Delong检验。 结果:（1）训练集患者的临床病理特征。263例患者中，48例术中直线切割闭合器使用次数≥3次，215例≤2次。48例术中直线切割闭合器使用次数≥3次和215例≤2次患者术前血清癌胚抗原>5 μg/L、吻合口漏、肿瘤长径≥5 cm的例数分别为20、12、13例和56、26、21例，两者比较，差异均有统计学意义（ χ2 =4.66，5.29，10.45， P<0.05）。（2）影响训练集患者术中直线切割闭合器使用次数≥3次的因素分析。多因素分析结果显示：术前血清癌胚抗原>5 μg/L、肿瘤长径≥5 cm是影响术中直线切割闭合器使用次数≥3次的独立危险因素［优势比=2.26，3.39，95%可信区间（ CI）为1.15~4.43，1.50~7.65， P<0.05］。（3）预测模型的构建。根据多因素分析结果，纳入术前血清癌胚抗原和肿瘤长径建立临床预测模型Logit（P）=-2.018+0.814×术前血清癌胚抗原（>5 μg/L取1，≤5 μg/L取0）+1.222×肿瘤长径（≥5 cm取1，<5 cm取0）。将基于掩模区域的卷积神经网络（Mask R-CNN）分割的影像资料输入三维卷积网络（C3D），通过训练，完成影像预测模型的构建。将基于Mask R-CNN分割的影像资料及临床独立危险因素输入C3D神经网络，通过训练，完成综合预测模型的构建。（4）预测模型的效能评价。临床预测模型的灵敏度、特异度、准确度分别为70.0%、81.0%、79.4%，约登指数为0.51。影像预测模型的灵敏度、特异度、准确度分别为50.0%、98.3%、91.2%，约登指数为0.48。综合预测模型的灵敏度、特异度、准确度分别为70.0%、98.3%、94.1%，约登指数为0.68。临床预测模型、影像预测模型、综合预测模型的AUC分别为0.72（95% CI为0.61~0.83）、0.81（95% CI为0.71~0.91）、0.88（95% CI为0.81~0.95）。综合预测模型的效能分别与影像预测模型和临床预测模型比较，差异均有统计学意义（ Z=2.98，2.48， P<0.05）。（5）预测模型的验证。通过验证集对3个预测模型进行外部验证。临床预测模型的灵敏度、特异度、准确度分别为62.5%、66.1%、65.6%，约登指数为0.29。影像预测模型的灵敏度、特异度、准确度分别为58.8%、95.5%、92.1%，约登指数为0.64。综合预测模型的灵敏度、特异度、准确度分别为68.8%、97.3%、93.8%，约登指数为0.66。临床预测模型、影像预测模型、综合预测模型的AUC分别为0.65（95% CI为0.55~0.75）、0.75（95% CI为0.66~0.84）、0.84（95% CI为0.74~0.93）。综合预测模型的效能与临床预测模型比较，差异有统计学意义（ Z=3.24， P<0.05）。 结论:基于MRI检查的集成深度学习模型可以预测中低位直肠癌切除术DST直线切割闭合器使用次数≥3次的高危人群。

目的:探讨集成MRI弛豫时间定量技术在前列腺癌诊断及侵袭性评估中的应用价值。方法:回顾性搜集2020年3月至2021年3月宁夏医科大学总医院行前列腺MRI常规序列和磁共振图像编译（MAGiC）序列扫描的前列腺疾病患者119例［共122个感兴趣区（ROI）］，依据病理结果分为前列腺癌组（58例，61个ROI）和非前列腺癌组（61例，61个ROI）。前列腺癌组为前列腺癌患者，年龄48~85（69.8±5.9）岁，依据发生部位分为两个亚组：外周带癌组（43例，45个ROI）和中央腺体癌组（15例，16个ROI）。非前列腺癌组为良性前列腺增生或合并慢性前列腺炎患者，年龄41~81（68.6±7.0）岁，依据发生部位分为两个亚组：外周带非癌组（45例，45个ROI）和中央腺体良性前列腺增生组（16例，16个ROI）。前列腺癌病灶分为低危（GS≤6分）和中/高危（GS≥7分）。前列腺癌组和非前列腺癌组 MAGiC图像经过后处理后得到T 1、T 2、质子密度（PD）值，同时用相关软件进行后处理生成表观扩散系数（ADC）值，并采用独立样本 t检验或Mann-Whitney U检验分析两组间数据的比较，采用受试者工作特征（ROC）曲线分析各定量参数诊断前列腺癌和鉴别低危、中高危前列腺癌的诊断效能，采用Spearman相关分析评估各定量参数与Gleason评分的相关性。 结果:外周带癌组的T 1值和T 2值［ M（ Q1， Q3）］均低于外周带非癌组［1 201.3（1 103.5，1 298.2）ms比2 274.0（1 620.9，2 776.5）ms；78.0（74.0，83.8）ms比（160.6±54.9）ms］（均 P<0.001），两组PD 值差异无统计学意义（ P>0.05）。中央腺体癌组的T 1值和T 2值均低于中央腺体良性前列腺增生组［1 073.3（1 003.9，1 164.9）ms比1 340.8（1 208.5，1 502.8）ms；76.9（74.8，82.8）ms比95.1（82.8，103.4）ms］（均 P<0.001），两组PD值差异无统计学意义（ P>0.05）。区分外周带癌组与外周带非癌组时，T 2值显示出与ADC值相似的曲线下面积（AUC）（0.963比0.991， P=0.105），而区分中央腺体癌组与中央腺体良性前列腺增生组时，T 2值、T 1值与ADC值的AUC均相似（0.867、0.930 比0.938，两两之间均 P>0.05）。ADC值、T 2值均与 Gleason评分呈负相关（ r=-0.747、-0.453，均 P<0.001）。T 2值和ADC值在区分低危和中高危前列腺癌时的诊断效能相当，差异无统计学意义（AUC：0.787比0.943， P=0.069）。 结论:集成MRI获得的定量T 1和T 2值能够鉴别前列腺癌和其他良性病变，T 2值与ADC值诊断效能相当。集成MRI具有较高的临床应用价值，T 2值能够区分低危与中高危前列腺癌。

分子影像学是一个正在发展的研究领域，已成为目前研究热点，它融合了分子生物化学、数据处理、纳米技术、图像处理等技术，具有高特异性、高灵敏度和图像分辨率高的特点，可为临床诊断提供定性、定位、定量的资料。在临床上有30%的癫痫患者发展为难治性癫痫，而磁共振不能发现结构性病变，这部分患者需要进行精准定位，方能提高癫痫外科手术的有效性。由于目前的术前定位手段仍有一定的局限性，导致有一部分癫痫患者术后仍反复发作，为此，学者们不断探究特异性高、灵敏性强的靶向示踪剂，运用各种纳米技术，各种功能磁共振成像手段来研究癫痫的精准定位手段。本文总结分析国内外分子影像技术的最新研究，如单光子发射计算机断层成像、正电子发射断层成像的分子显像最新研究、各种纳米技术结合功能磁共振手段在癫痫精准诊治中的应用以及目前发现的各种靶向示踪剂，结果提示，定量图像分析的不断改进、多模式成像的集成、正电子发射断层成像放射性示踪剂的开发、纳米和功能磁共振的结合将使人们对癫痫的病理生理机制有更全面的了解，有望实现难治性癫痫的精准诊疗。

在磁共振检查中,植入物与射频场相互作用会引起周围人体组织发热,甚至造成组织损伤.评估植入物射频热效应需要进行植入物电磁建模、电磁模型验证和虚拟人体仿真.其中,构建用于电磁模型验证的测试环境是射频热效应评估的重要环节.研究建立了包括射频发生系统、电磁场量测系统和机械臂定位系统的硬件环境,使用基于Python的软件开发平台实现了自动化控制软件环境,形成了高精度、自动化的集成测试环境.研究结果表明,该测试环境形成的电场与计算机仿真得到的电场具有较好的一致性,可以用于植入物射频热效应评估.

目的:探讨MR集成(Magnetic resonance image compilation,MAGiC)序列联合非对称采集技术和迭代最小二乘估算法迭代水脂分离算法(IDEAL-IQ)在皮肌炎(Dermatomyositis,DM)/多发性肌炎(Polymyositis,PM)患者大腿肌肉定量诊断中的价值.资料与方法:回顾性收集宁夏医科大学总医院经临床及病理证实为PM/DM的患者67例(病例组),年龄、性别、体质量指数(BMI)相匹配志愿者23例(对照组),采用SIGNA Architect 3.0T扫描仪行双大腿MAGiC序列、IDEAL IQ序列及常规T1WI、T2WI、T2Flex序列扫描.由两名放射科医生以独立双盲法于各序列上测量 12块肌肉(阔筋膜张肌,缝匠肌,股四头肌,大收肌,长收肌,股薄肌,半膜肌,半腱肌,股二头肌)的T2值、T1值、PD值、FF值及R2*值.通过单因素方差分析比较不同组T2值、T,值、PD值、FF值及R2*值.通过受试者工作特征(ROC)曲线,分析T2值、PD值、FF值及R2*值、T2值与FF值两者联合及EMG对DM/PM的诊断效能.结果:①DM/PM病例组T2值高于对照组(Z=-19.818,P＜0.05);病例组FF值高于对照组(Z=-14.586,P＜0.05);病例组PD值低于对照组(Z=-6.803,P＜0.05);病例组R2*值低于对照组(Z=-5.475,P＜0.05);病例组T,值与对照组差异无统计学意义(Z=-0.936,P=0.349).②T2 值的 AUC 为 0.902(0.880～0.925),FF 值的 AUC 为 0.817(0.786～0.848),PD 值的 AUC为 0.653(0.613～0.694),R2*值的 AUC 为 0.712(0.674～0.750);P＜0.05;③T2 值联合 FF 值的 AUC 为 0.934(0.917～0.951),P＜0.05.结论:MAGiC定量图谱技术可定量DM/PM患者大腿肌肉水肿程度,IDEAL IQ序列能定量大腿脂肪浸润情况,两者联合应用明显提高了DM/PM的诊断效能.

目的 基于MRI时空异质性构建影像组学模型以早期预测三阴性乳腺癌(triple-negative breast cancer,TNBC)的病理完全缓解(pathological complete response,pCR).材料与方法 回顾性分析我院2017年9月至2022年3月接受新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy,NAC)的173 名 TNBC 患者资料,收集每位患者NAC 前(Pre-)和NAC 两疗程后(During-)的MRI图像.55名DUKE大学的患者构成外部验证队列.从瘤内亚区域和瘤周区域提取影像组学特征来表征空间异质性,计算NAC前后特征值的变化(Delta-)来表征时间异质性.分别使用Pre-、During-和Delta-的特征,应用最小绝对收缩选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归构建影像组学模型.采用多因素逻辑回归对单模态模型进行集成,构建纵向融合(Stacking)模型.通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、校准曲线和决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评价模型的诊断效能和临床应用价值.结果 分别从Pre-、During-和Delta-特征集中选取8个、4个和10个特征构建模型.基于空间异质性的Pre-模型具有预测pCR的性能,在训练集、内部验证集和外部验证集中的ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.74、0.71和0.71.在训练集和验证集中,纵向融合模型预测pCR的性能最佳,AUC均为0.86.DCA结果显示纵向融合模型在临床应用中价值是最高的.结论 基于MRI空间异质性特征可以有效预测TNBC的pCR,整合时空异质性构建的纵向融合模型可以进一步提高预测性能.

基于腰痛患者的MRI,通过图像预处理,提取能够反映腰痛患者功能障碍的MRI影像特征,并结合机器学习方法,提出了一种基于算法多样性的stacking模型集成算法,为腰痛患者的肢体功能障碍精准评估提供可靠方法和实现手段.