目的:探索不同分割方法构建的 18F－FDG PET/MR影像组学模型对鉴别帕金森病(PD)和多系统萎缩(MSA)诊断效能的影响。 方法:回顾性收集2017年12月至2019年6月间于华中科技大学同济医学院附属协和医院行 18F－FDG PET/MR检查的PD及MSA患者共90例[男37例、女53例，年龄(55.8±9.5)岁]，其中PD患者60例，MSA患者30例，按7∶3的比例随机分为训练集和验证集。采用自动标签功能解剖学(AAL)脑区模板匹配图像的自动脑区分割方法以及ITK－SNAP软件手动逐层分割方法勾画双侧尾状核及壳核作为ROI，分别从 18F－FDG PET和T 1加权成像(WI)中各提取1 172个影像组学特征。采用最小冗余最大相关性(mRMR)和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法对训练集进行特征降维并建立影像组学模型，同时采用十折交叉验证以减少模型过拟合。采用ROC曲线评价不同分割方法建立的影像组学模型在训练集及验证集中的鉴别诊断效能，并采用Delong检验比较其差异。 结果:训练集63例(42例PD，21例MSA)，验证集27例(18例PD，9例MSA)。采用自动分割和手动分割所建立的影像组学模型( 18F－FDG_Radscore和T 1WI_Radscore)在训练集和验证集中，其Radscore值在PD组和MSA组之间差异均有统计学意义( z值：－5.15~－2.83,均 P<0.05)。基于自动分割的 18F－FDG_Radscore和T 1WI_Radscore在训练集、验证集的ROC AUC分别为0.848、0.840和0.892、0.877；基于手动分割的两者的AUC分别为0.900、0.883和0.895、0.870；在训练集或验证集中，基于自动和手动分割方法所建立的影像组学模型的诊断效能之间的差异均无统计学意义( z值：0.04~0.77,均 P>0.05)。 结论:基于自动分割和手动分割方法的 18F－FDG PET/MR影像组学在鉴别PD和MSA中均有较好的诊断效能，但自动分割省时省力且可重复性较高，其在PD和MSA鉴别诊断中具有更大的潜力和实用价值。

目的:探讨混合现实技术在骨肿瘤精准外科治疗中的应用价值。方法:回顾性分析2018年9月—2019年3月辽宁省肿瘤医院14例骨肿瘤患者临床资料，其中男7例、女7例，年龄13～57岁、平均32岁。肿瘤部位股骨远端4例、胫骨近端3例、肩胛骨3例、骨盆2例、肱骨近端1例、锁骨近端1例。恶性肿瘤11例，其中骨肉瘤6例、软骨肉瘤2例、横纹肌肉瘤1例、转移癌2例；良性肿瘤3例，其中骨巨细胞瘤1例、骨母细胞瘤1例、嗜酸细胞肉芽肿1例。所有患者术前采用640层螺旋CT扫描仪行肿瘤部位增强三维重建，收集患者CT原始DICOM数据，将其导入到三维医学影像工作站进行分割、重建、材质设定，通过"星图"混合现实影像系统获得全息影像数据。术前应用全息影像制定个体化手术方案，术中采用全身麻醉，按照术前规划完成手术。观察患者手术时间、术中出血量、术后并发症发生情况、肿瘤安全外科边界，假体置换患者对比术前、术后双下肢肢体长度差，末次随访采用肌肉骨骼肿瘤学会(MSTS)93评分标准对患肢功能进行评价。结果:本组中14例患者在混合现实技术引导下准确定位，完整切除肿瘤组织。手术时间60～180 min，平均133 min。术中出血量50～1 100 mL，平均364 mL。术后均无切口感染、皮肤坏死等并发症发生。6例行膝关节肿瘤型假体置换患者术前测量双下肢长度差1.3～6.5(3.70±1.87)mm，术后测量双下肢肢体差为1.7～4.9(2.95±1.24)mm，术前、术后双下肢肢体长度差比较，差异无统计学意义( t＝0.672, P>0.05)。术后第3天复查MR检查或CT扫描评价外科手术边界，肿瘤完整切除，内固定物位置良好。14例患者均获随访，随访时间15～20个月，平均16个月。至末次随访MSTS评分为17～28分，平均23.9分；患肢功能优7例，良2例，可5例。随访期间14例患者无一例死亡，未见肿瘤复发及转移。 结论:通过混合现实技术提供的立体直观、全方位病变部位的解剖细节，可以辅助骨肿瘤患者术前手术规划，提高术中肿瘤切除精确性、安全性及组织重建的有效性，实现了骨肿瘤手术规划的可视化、个体化，具有临床推广价值。

目的:初步探讨基于MR加速器的MR引导放疗在食管癌中的应用流程、疗效及安全性。方法:回顾性分析2021年9月至2022年7月于山东省肿瘤防治研究院应用MR加速器治疗的食管癌患者的临床数据，探讨食管癌应用MR加速器的治疗流程，分析患者的疗效及安全性。全组患者均接受MR引导放疗，接受CT和MR定位、靶区勾画、Monaco治疗计划系统计划设计，MR加速器下摆位并调整计划。全组患者中位分割次数25次，计划靶体积中位单次剂量1.8 Gy，中位总剂量50.2 Gy，中位随访时长为16个月。结果:全组12例患者包括颈部食管癌1例，胸上段食管癌3例，胸中段食管癌4例，胸下段食管癌4例。其中新辅助放疗3例，根治性放疗9例。所有患者治疗过程顺利，分次中位治疗时长为33 min，依从性良好。根治性放疗患者放疗后1个月客观有效例数为3例，疾病控制例数为9例，放疗后6个月客观有效例数为3例，疾病控制例数为6例。新辅助放疗的患者均在2个月内接受了手术，1例患者达病理完全缓解。最常见的急性不良反应为放射性食管炎（7例）和骨髓抑制中的白细胞计数减少（8例），晚期不良反应为放射性肺炎（1例），放疗不良反应轻微，未见4级及以上不良反应。结论:基于MR加速器的MR引导放疗应用于食管癌的临床治疗流程可行，疗效良好且不良反应轻微。

目的探究冠心病伴抑郁(coronary heart disease with depression,CHDD)患者脑结构磁共振成像(structure magnetic resonance imaging,sMRI)特点,并分析其与情绪、认知能力的相关性.材料与方法采用病例对照设计,共纳入22例CHDD患者,44例冠心病不伴抑郁(coronary heart disease without depression,CHD-nD)患者,以及30例健康对照(healthy control,HC)组.所有受试者的T1加权图像均通过MR脑结构分割辅助分析系统进行数据处理,并利用SPSS 26.0软件进行统计分析.首先对所有数据进行正态性检验.对符合正态分布的数据,使用One-way ANOVA进行三组间比较,并通过最小显著差异检验(least significant difference test,LSD)进行事后组间的比较.对于非正态分布数据进行Kruskal Wallis H非参数检验,并使用Mann-Whitney U检验进行事后比较,同时应用Bonferroni校正以控制多重比较的误差.此外,采用相关性分析来探究脑结构变化与情绪认知评分的相关性.结果(1)与HC组相比,CHDD组患者在右侧额中回前部、颞下回、枕外侧回皮层曲率显著降低(P<0.05),在左侧颞上回坡部的皮层表面积显著增加(P<0.05).(2)与HC组相比,CHD-nD患者在胼胝体后部体积显著增加,在左侧后扣带回、左侧盖部、右侧中央旁小叶、左侧海马下托、左侧海马伞的全脑体积占比以及左侧内嗅皮质的皮层曲率均显著降低(P均<0.05).(3)与HC组相比,CHDD组、CHD-nD组在双侧眶额叶内侧部、左侧楔叶的全脑体积占比及右侧中央前回皮层曲率均显著降低,在右侧海马裂的体积均显著增高(P<0.05).(4)相关性分析的结果显示,汉密尔顿抑郁量表(Hamilton Depression Scale,HAMD)评分与左侧眶额叶内侧部全脑体积占比(r=-0.228,P=0.025)、右侧中央前回(r=-0.239,P=0.019)及右侧枕外侧回皮层曲率(r=-0.256,P=0.012)呈负相关,与左侧颞上回坡部皮层表面积呈正相关(r=0.254,P=0.013);蒙特利尔认知评估量表(Montreal Cognitive Assessment,MoCA)评分与左侧眶额叶内侧部全脑体积占比呈正相关(r=0.342,P=0.007).结论CHDD患者在前额叶(额中回前部和中央前回)、颞叶(颞下回和颞上回坡部)、枕叶(枕外侧回和楔叶),以及海马裂的结构异常可能是CHDD患者的神经解剖基础,这些脑区与患者的情绪、认知障碍有关.

目的:应用深度学习和图像自动分割模型,建立基于腰椎MR影像的辅助诊断系统,实现腰椎间盘突出的自动化定量诊断.方法:回顾性纳入590例腰椎间盘突出症患者,随机分为训练组(n=456)和测试组(n=134),标注腰椎MR图像上椎间盘突出区域(训练组1 157个,测试组395个).构建基于Unet的深度学习模型,分割及检测矢状和横断位上椎间盘突出区域,并评估模型的病灶检测效能和病灶分割的准确率.结果:模型对测试组数据的检测效能良好.矢状和横断位上的F1值分别为0.971(95％CI:0.951～0.987)和0.903(95％CI:0.870～0.935).在突出区域分割上,矢状和横断位上Dice值分别为0.774±0.193和0.647±0.261(2D层面)、0.777±0.148和0.655±0.180(3D层面).结论:基于Unet的深度学习模型能够准确识别并分割腰椎MR图像中椎间盘突出区域,有助于辅助临床诊断.

目的:设计基于磁共振成像(MRI)的膀胱肿瘤自动检测系统,为克服光学膀胱镜检测膀胱肿瘤有创及存在视觉盲区等缺点,寻找无创和便捷的早期检测路径.方法:根据建立的膀胱肿瘤自动检测方法,利用10套膀胱癌患者T2加权影像序列数据进行初步验证,读取T2加权MRI数据,使用自适应形状先验约束的水平集方法(ASPCLS)进行膀胱内外壁分割,利用拉普拉斯偏微分方程计算三维膀胱壁厚度,并以此为基础通过基于空域信息的模糊C均值(sFCM)算法提取肿瘤疑似区,最终完成提取膀胱肿瘤疑似区域的系统功能.结果:验证结果表明,所建立的系统能够较为准确的提取出膀胱肿瘤疑似区域,且与医生勾画的真实膀胱肿瘤区域的平均Dice重合系数(DSC)为86.7％,效果良好.结论:基于MRI的膀胱肿瘤自动检测系统,能够初步较准确地实现膀胱肿瘤的检测和疑似肿瘤区的提取,为膀胱肿瘤的早期检测及术前诊断提供无创新手段.

目的 设计开发一套肝癌栓塞早期疗效定量评估的软件系统.方法 磁共振弥散加权图像基于DICOM格式,并使用MATLAB软件,设计出交互界面,实现了半自动图像分析的MedFIA评估软件.结果 该软件不仅提供了肝癌栓塞治疗前后的ADC值对比数据,并能进行定量数据统计,实现了图像读取、病变配准与分割、直方图分析、疗效彩图显示和定量评估.结论 MedFIA评估软件为肝癌栓塞治疗早期效果评估提供直观、准确、定量的分析信息.

目的 初步探讨3.0 T磁共振成像条件下,前列腺影像报告和数据系统第2版(prostate image report and data system version 2,PI-RADS V2)评分诊断方法在前列腺中央腺体癌诊断中的应用价值.材料与方法 回顾性分析50例经病理证实的前列腺癌(prostate cancer,Pca)患者的多参数磁共振成像(mutli-parameter magnetic resonance imaging,Mp-MRI)资料和临床资料.根据6分区切割模型进行前列腺中央腺体分区.两位观察者根据PI-RADS V2评分标准及常规阅片,对入组病例Mp-MRI前列腺图像的有效预定义分区进行评分,分析评分结果的一致性.评分结果与该分区相应的病理结果进行对照,分析PI-RADS V2、常规阅片对前列腺中央腺体诊断中的敏感度、特异度、准确度、阳性预测值和阴性预测值,评价PI-RADS V2在前列腺中央腺体癌的诊断效能.结果50例患者的Mp-MRI前列腺图像共分割为300个前列腺中央腺体分区,获得有效预定义的分区238个.结果显示,2位观察者PI-RADS V2诊断结果一致性极佳(K=0.84).PI-RADS V2评分"4"分为诊断界值时,诊断结果准确度为79.2％,敏感度为70.4％,特异度为83.8％.常规阅片诊断结果准确度为72.7％,敏感度为49.7％,特异度为92.3％.PI-RADS V2评分诊断效能优于常规阅片.结论在3.0 T磁共振成像系统,Mp-MRI前列腺中央腺体癌诊断中,应用PI-RADS V2进行评分诊断结果的一致性较高,具有较好的诊断效能和临床应用价值.

目的 探讨阿尔茨海默病(AD)患者的左右侧海马影像组学特征,建立和比较左右侧海马的影像组学分类模型,并分析其在AD患者诊断中的价值.方法 前瞻性对照研究.纳入2016年9月—2018年6月在浙江省人民医院记忆专科门诊就诊的59例AD患者为AD组,健康促进中心44名志愿者为正常对照组(NC组).采用GE 3.0 T MR成像系统对两组受试者行全脑扫描,分别获取三维磁化准备快速梯度回波成像序列(MPRAGE).使用一种基于学习的可变形模型对左右侧海马进行分割.对分割后的左右侧海马两组数据分别进行特征计算和特征选择,基于选择的特征建立logistic回归模型.结果 经过计算后两组数据分别得到385个特征.左右侧海马数据经过特征选择后分别剩下5个特征.右侧海马logistic回归模型评价指标的准确性、曲线下面积、特异度、灵敏度、阳性预测值、阴性预测值分别为0.69、0.74、50％、83％、68％、70％,左侧海马分别为0.75、0.83、79％、72％、81％、69％.结论 海马的影像组学特征具有作为诊断AD的生物标志物的潜力.左侧和右侧的海马影像组学模型有助于AD的诊断,其中左侧海马模型的诊断价值高于右侧.

目的 探讨混合现实技术在骨与软组织肿瘤外科手术治疗中的临床应用价值.方法选取上海交通大学附属第一人民医院骨科腋窝软组织肿瘤48岁女性住院患者1例,术前行64排螺旋CT平扫和增强扫描、3.0 T MR平扫,获得DICOM原始数据,导入Visual Volume三维重构软件系统,对目标区域各种组织区分后行可视化边缘检测、分割、提取和测算,生成STL格式的三维网格模型,再将三维模型通过Hololens眼镜映射到真实世界形成混合现实三维影像,协助医生在术前进行手术设计、模拟手术操作以及与患者有效沟通,并在混合现实技术引导下行肿瘤切除术.结果 利用基于CT、MRI影像学原始数据的高清重建,在混合现实技术引导下,本例患者手术中可视化清晰显示骨骼、肿瘤组织与周围解剖结构,手术路径清晰,准确定位并于边界外完整切除肿瘤组织;肿瘤周围血管神经保留完整,术后肢体感觉、运动功能良好.术后病理诊断:神经鞘瘤.结论 混合现实技术可在骨与软组织肿瘤术中协助确定肿瘤边界并切除肿瘤,在骨与软组织肿瘤手术的个体化治疗上具有发展潜力.