简介：

简介：【摘要】近年来随着影像设备和技术的飞速发展，甲状腺结节检出率大幅增加，其中约5%为恶性。甲状腺癌病理类型常见分为四型：甲状腺乳头状癌、髓样癌 、滤泡细胞癌及未分化癌，大部分为乳头状甲状腺癌，WHO 定义甲状腺微小乳头状癌：直径≤1.0 cm 的甲状腺癌。甲状腺微小乳头状癌一般生长较缓慢，分化相对良好，预后相对较好。然而少数甲状腺微小乳头状癌仍具有一定的侵袭性及淋巴结转移的风险，预后相对较差。如何鉴别甲状腺微小结节，尤其对甲状腺微小癌的早期诊断和治疗，改善患者的预后具有重要的临床价值。CT目前已成为诊断甲状腺疾病良恶性的主要影像学方法。但部分良性结节的 CT 影像特征易与恶性结节重叠，导致临床诊断困难。CT纹理分析作为一种新兴影像定量分析预测方法，已被用于鉴别脑部、乳腺、肾脏等处肿瘤的良恶性。因此，本文就 CT纹理分析在甲状腺结节中的鉴别诊断价值进行如下阐述。

简介：摘要：肺癌是一种高死亡率疾病，其早期诊断和治疗中至关用。影像组学通过使用预测生物行为的照片特征进行肺癌分离和提取，为肺癌治疗提供了基础。现将影像组学的基本过程及其在肺癌中的应用总结如下。

简介：【摘要】目的：研究CT影像组学在肺结节诊断中的应用价值。方法：选取2020年9月～2021年8月我院收治的70例肺结节患者，使用随机数字表分组，观察组35例使用CT影像组学诊断，对照组35例使用传统CT诊断方案，记录两组肺结节大小、边缘特征、形态特征，比较两组诊断效能，重点评估诊断准确率，灵敏度与特异度。结果：观察组病症多位于下叶、靠近胸膜和肺外周的位置，与邻近血管关系有关，其中胸膜凹陷少见，增强扫描后，以I型和Ⅱ型为主。在肺结节诊断中，CT影像组学的应用价值良好，与常规CT诊断方案比较，在准确度、灵敏度与特异度方面具有统计学意义（P＜0.05）。结论：CT影像组学在肺结节诊断中具有良好的应用价值，能够定量提取更多结节特征，与常规诊断方式比较，具有较高的准确度、灵敏度与特异度，可预测肺结节性质，为临床治疗方案选择提供数据参考。

简介：摘要目的探讨基于CT的影像组学预测早期急性胰腺炎（AP）进展的价值。方法回顾性分析2013年11月至2021年2月皖南医学院弋矶山医院109例根据新修订的亚特兰大分类诊断为AP的患者，根据随诊结果分为进展组（40例）和非进展组（69例）。所有患者初次发病1周内行腹部平扫及增强CT扫描。采用计算机完全随机方法将患者按7∶3的比例分为训练集（77例，进展组28例，非进展组49例）和验证集（32例，进展组12例，非进展组20例）。在平扫、动脉期、静脉期和延迟期图像上，对胰腺实质全部层面沿胰腺边缘手动勾画感兴趣区并进行三维融合，采用AK软件提取纹理特征，使用最小冗余最大相关和最小绝对收缩和选择算子回归分析对纹理特征降维，建立平扫、动脉期、静脉期、延迟期和4个序列联合的影像组学标签。采用多因素logistic回归分析，联合临床特征和CT特征建立临床模型，联合临床、CT特征和影像组学标签建立综合模型。使用受试者操作特征（ROC）曲线评价各模型预测早期AP进展的效能，应用决策曲线分析（DCA）评估模型的临床应用价值。结果在训练集中，logistic回归结果显示边缘是AP进展的独立预测因子（OR=0.16，P=0.033），联合血钙建立临床模型，其在训练集和验证集中的曲线下面积（AUC）分别为0.69、0.70。在平扫、动脉期、静脉期、延迟期和联合序列图像中分别提取了14、11、13、13、9个最优纹理特征，其中延迟期影像组学标签在训练集和验证集中均有相对更好的预测效能，ROC曲线下面积（AUC）均为0.85。基于延迟期影像组学标签（OR=2.22，P<0.001）及边缘（OR=0.02，P=0.042）建立综合模型，在训练集和验证集中AUC分别为0.90、0.86。DCA显示综合模型和延迟期影像组学标签均具有较好的净收益。结论基于CT影像组学模型预测早期AP患者病情进展具有较高的价值，明显优于临床模型。

简介：【摘要】目的：查看CT影像组学在对早期急性胰腺炎进展预测中的应用价值。方法：回顾性分析2020年1月-2020年12月期间录入的急性胰腺炎患者107例开展分析研究，根据急性胰腺炎的诊断作为依据行亚特兰大分类，依次为实验A组、实验B组。患者均采用腹部平扫及增强CT扫描，后经随机法分为训练集和验证集两组。结果：在训练集中，除血钙、胰腺边缘指标比较，实验A组与实验B组存在明显差异性，P＜0.05；其他指标特征均无显著对比，P＞0.05；通过共线性检查后，训练集中血钙、胰腺边缘行多因素logistic回归分析发现，胰腺边缘属于独立预测因子，P＜0.05；尽管血钙并不能作为独立预测因子，但由于调查中存在统计学意义的变量数据较少，同时相比较于单独编原模型，血钙加入后的模型明显提升，对此，将胰腺边缘与血钙两个变量均纳入临床模型的建立参考中。结论：以CT影像组学模型作为依据，来实施早期急性胰腺炎的病情进展预测效果较优，准确率明显高于临床模型，值得广泛应用。

简介：摘要原发性肝癌为常见的消化系统恶性肿瘤。正电子发射计算机体层显像(PET/CT)是一种新型影像学检查技术，可以反映肿瘤的代谢情况，提供更多肿瘤相关信息。影像组学通过高通量提取医学影像中能够描述肿瘤特征的定量特征并进行分析。本文就PET/CT影像组学及其在肝细胞癌诊断和预后评估中的应用进行综述。

简介：摘要目的探讨CT影像组学模型对良恶性甲状腺结节的鉴别诊断价值。方法回顾性分析2017年5月至2018年8月间南京医科大学附属淮安第一医院经病理证实的179例甲状腺结节患者的临床和影像资料。良性结节89例，恶性结节90例。患者术前均行甲状腺结节CT平扫和增强扫描。采用分层随机抽样方法将患者按照8∶2的比例分为训练组（143例）与测试组（36例），采用A.K软件基于术前CT图像提取378个影像组学特征，后采用Spearman相关分析与最小绝对收缩和选择算子回归分析进行特征筛选与模型构建，在训练组与测试组中应用受试者操作特征（ROC）曲线对模型进行验证，评价影像组学特征预测良恶性甲状腺结节的效能。结果经过特征筛选，16个影像组学特征用于构建甲状腺结节良恶性鉴别模型。训练组中预测模型的ROC曲线下面积（AUC）为0.92（95%可信区间：0.88~0.97），灵敏度和特异度分别为88.7%、82.0%，诊断准确率91.1%；测试组中AUC为0.90（95%可信区间：0.81~0.98），灵敏度和特异度分别为88.5%、84.6%，诊断准确率88.2%。结论基于CT的影像组学模型对良恶性甲状腺结节有较高的诊断效能。

简介：摘要多模态CT检查技术和影像组学等方法已在胃癌筛查、诊断与鉴别诊断、分期分级、疗效评估、治疗后再分期及随访监测等方面显示出较大的优势，为个性化精准诊疗提供了关键信息和依据，是胃癌的一线影像学评估手段，与此同时，也面临巨大挑战。只有以患者为中心和以解决临床问题为原则设计好不同成像模式下的CT检查技术和影像组学研究方案，充分发挥不同成像模式检查的优势，结合影像组学在临床实际应用中发挥的作用，才能真正实现源于临床、用于临床和高于临床的目标，真正推进医学影像人工智能的健康发展，更好地为患者服务。

简介：摘要目的探讨肝细胞癌(HCC)术前瘤体CT影像特征和纹理特征评估微血管侵犯(MVI)的价值。方法回顾性分析宁夏医科大学总医院2017年1月至2019年6月手术切除的孤立性HCC患者临床及CT影像资料，根据病理结果分为MVI阳性组和MVI阴性组。对两组HCC患者临床资料和瘤体CT影像特征进行单因素及多因素分析，筛选出MVI的独立预测因子。采用自编算法在MATLAB中提取两组HCC患者动脉期和门静脉期CT图像中6类纹理特征共208个。采用LASSO算法对数据进行降维，并应用10折交叉验证，筛选出与MVI相关的准确性和稳定性高的瘤体CT纹理特征。采用受试者工作特征(ROC)曲线评价瘤体CT影像特征和纹理特征评估MVI的诊断效能。结果共纳入71例HCC患者，其中男50例，女21例，年龄(53.89±11.29)岁。MVI阳性组42例(59.2%)，MVI阴性组29例(40.8%)。瘤体CT影像特征中瘤体边缘、肿瘤最大径、瘤内动脉、瘤周异常强化和瘤体贴近肝包膜与MVI具有相关性(P<0.05)，其中瘤体边缘不光滑(OR＝13.978，95%CI：2.890～67.609)和瘤内动脉(OR＝14.504，95%CI：2.629～80.012)可作为MVI的独立预测因子。MVI阳性组中logAguanxing和Ventropy_LH1的值低于MVI阴性组[(4.04±0.11)比(4.13±0.11)，(1.43±0.22)比(2.12±0.33)]，差异有统计学意义(P<0.05)，瘤体CT纹理特征中logAguanxing和Ventropy_LH1与MVI具有相关性。联合瘤体CT影像特征(瘤体边缘不光滑、瘤内动脉)评估MVI的ROC曲线下面积(AUC)为0.870(95%CI：0.769～0.938)，灵敏度为76.19%，特异度为79.31%；联合瘤体CT纹理特征(logAguanxing、Ventropy_LH1)评估MVI的AUC为0.890(95%CI：0.794～0.952)，灵敏度为82.50%，特异度为87.10%，两者AUC差异无统计学意义(P>0.05)。结论HCC的瘤体CT影像特征中边缘不光滑和瘤内动脉可作为MVI的独立预测因子，瘤体CT纹理特征中logAguanxing和Ventropy_LH1与MVI具有相关性。HCC术前瘤体CT影像特征和纹理特征对于评估MVI具有一定价值。

简介：摘要：目的：本文旨在探讨CT影像组学预测胃肠道间质瘤病理类型的诊断价值。方法：对在我院接受治疗的50例胃肠道间质瘤患者进行临床CT影像组学检测，分析其检测结果。结果：在这30例患者中，有20例患者的肿瘤位置位于胃部，10例患者位于小肠部位。其中有2例患者已经出现了淋巴结转移，2例患者已经出现了肝脏转移，经过CT检测后，检测结果与病理结果相同，即20例良性，潜在恶性6例，恶性4例。结论：CT影像组学能够精准的预测胃肠道间质瘤病理类型，值得在临床中进行大量应用和推广。

简介：摘要：目的：本文主要对CT影像组学在胃肠道间质瘤病理类型的预测准确度进行论证，为临床提供参考。方法：选取2023年1月-2024年1月在我院收治的80例疑似为胃肠道间质瘤的患者，对实验组患者行CT影像组学检查，对照组患者行常规胃镜检查，每组患者均为80例，以最终的病理检测作为对比金标准，判断两种检测方式的准确率。结果：在最终的病理性检测中发现这胃肠道间质瘤病理性确诊为恶性的有10例，良性有70例，其中在CT影像组学的检测中，检测出恶性患者10例，良性患者70例，误诊0例，而采用胃镜检查的患者检查出恶性患者20例，良性患者60例，CT影像组学的检测准确率明显高于胃镜检查，P<0.05，差异有统计学意义。结论：CT影像组学的检测方法其检测准确率更高，能够在临床进行大量的应用，为临床提供数据的参考。

简介：摘要目的基于肺癌患者放疗前的CT影像组学特征，综合临床信息与放疗剂量学特征，利用机器学习方法构建症状性放射性肺炎的预测模型。方法回顾性收集2018年11月至2020年4月在江南大学附属医院接受放疗的103例肺癌患者的临床与剂量学资料。获取这些患者放疗前胸部CT影像，勾画双侧正常肺组织结构，提取250种影像组学特征。用单因素分析研究临床、剂量学特征与放射性肺炎发生的相关性。收集所有影像组学特征、临床和剂量学特征作为潜在预测因子，通过LASSO回归机器学习方法筛选特征，并得到肺炎预测模型。然后根据筛选的特征建立放射性肺炎发生风险的列线图。结果单因素分析结果表明，症状性放射性肺炎与双侧正常肺组织的平均肺剂量(MLD)、V20 Gy和V30 Gy的相关性具有统计学意义(t＝2.20、2.34、2.93，P<0.05)。在综合所有影像组学特征、临床和放疗剂量学特征后，本研究共筛选出4个特征，为肺的剂量体积百分数V30 Gy，和3个影像组学特征，包括灰度共生矩阵类别的熵特征、小波变换直方图类别的均值及中位数特征。基于这些特征所构建的肺炎预测模型的曲线下面积(AUC)为0.757。绘制了可根据特征值给予个体化的风险预测与提前干预的列线图。结论放疗前的CT影像组学结合剂量学特征可用于预测症状性肺炎的发生，可望为临床提前干预提供帮助。

简介：摘要目的探讨能谱CT影像组学特征在鉴别肺癌结节与炎性结节中的价值。方法回顾性分析在苏州大学附属第一医院接受肺部能谱CT扫描的96例肺癌结节和45例炎性结节患者的资料。按照2∶1的比例随机分配为训练组（肺癌结节64例，炎性结节30例）和验证组（肺癌结节32例，炎性结节15例）。利用MaZda软件对训练组动脉期和静脉期70 keV单能量图像进行影像组学特征提取。采用费希尔参数法（Fisher）、分类错误率联合平均相关系数法（POE+ACC）和相关信息测度法（MI）对提取的特征进行筛选，得到3组最优特征子集。然后用线性（LDA）和非线性判别分析法（NDA）对最优特征子集进行分析，计算其鉴别肺癌结节和炎性结节的受试者操作特征（ROC）曲线下面积（AUC）、准确率、灵敏度、特异度、精准率和F1分数。利用人工神经网络（ANN）建立预测模型，并对验证组两种病变进行鉴别。使用Delong检验比较不同的最优特征子集AUC的差异。结果在动脉期，MI-NDA法选择的最优特征子集鉴别训练组肺癌结节和炎性结节的AUC最高，为0.888（95%可信区间0.806~0.943），其准确率、灵敏度和特异度分别为88.3%、87.5%和90.0%。MI-NDA法与Fisher-NDA、（POE+ACC）-NDA法的AUC差异无统计学意义（Z=1.941，P=0.052；Z=1.683，P=0.092）。在静脉期，（POE+ACC）-NDA法选择的最优特征子集的AUC最高，为0.846（95%可信区间0.757~0.912），其准确率、灵敏度和特异度分别为87.2%、92.2%和76.7%。（POE+ACC）-NDA与MI-NDA的AUC差异无统计学意义（Z=1.354，P=0.18），而与Fisher-NDA的AUC差异有统计学意义（Z=2.423，P=0.015）。MI-NDA法选择的动脉期最优特征子集在训练组和验证组的AUC最高，分别为0.888（95%可信区间0.806~0.943）和0.871（95%可信区间0.741~0.951）。结论能谱CT影像组学定量特征可用于鉴别肺癌结节与炎性结节，具有较高的诊断价值。

简介：【摘要】目的：探讨肺癌放疗患者症状性放射性肺炎预测的CT影像学研究。方法：运用抽样调查法，抽选我院2019年10月到2021年10月期间收治的肺癌放疗后出现症状性放射性肺炎患者作为研究对象，抽样数量为100，对所有患者实施CT影像学检查，并将其研究结果与临床病理学检查结果进行对比，分析CT影像学检查对肺癌放疗患者症状性放射性肺炎的预测效果。结果：经过检查诊断，共有98例患者被检测为症状性放射性肺炎，占比为98.00%，与临床病理学检查结果相比存在较小的差异，无统计学意义（P＞0.05）；剩余2例患者被漏诊，漏诊率为2.00%，对比可知，CT检查与病理学检查的漏诊率接近，无统计学意义（P＞0.05）。CT检查的特异性为98.22%，灵敏度为89.24%。结论：CT影像学检查可对肺癌患者放疗后的症状性放射性肺炎进行有效预测，有助于临床治疗中及早对患者进行防治。

简介：1924年溥仪出宫后，随即成立了清室善后委员会，负责接收事宜。清室善后委员会当务之急是清点清宫内所存一切物品，给世人一个明确的交代。

简介：摘要肝细胞癌是全球最常见的恶性肿瘤之一，微血管侵犯（MVI）是术后复发及转移的重要原因。MVI的诊断依靠术后肿瘤的病理学检查，术前寻求无创评估MVI的方法及生物标志物，对指导手术治疗和提高患者生存具有重要临床意义。近年来不少研究报道了利用影像组学预测肝细胞癌MVI，结果表明该技术在本领域具有一定的应用前景。现总结了近年来基于CT或MRI图像影像组学模型预测MVI研究结果，以期为该领域的进一步研究提供有益的思考。

简介：【摘要】目的 探讨卵巢卵泡膜纤维瘤组肿瘤（OTFG）的影像表现及CT诊断价值。方法 将30例于2020年3月－2021年3月期间我院收治的OTFG患者纳入研究，所有患者入院后均展开CT检查及手术治疗，并就CT诊断结果进行分析。结果 CT诊断准确率为96.67%，与手术病理诊断结果对比无统计学意义（P>0.05）。结论 CT诊断OTFG的准确率较高，可为临床提供详细的影像学资料，进而有利于疾病的“早发现、早诊断、早治疗”。

简介：摘要目的探究非小细胞肺癌(NSCLC)患者治疗前基线18F-脱氧葡萄糖(FDG)PET/CT显像的影像组学特征对其生存预后的预测价值。方法回顾性分析2016年1月至2018年8月于河北医科大学第四医院行治疗前18F-FDG PET/CT显像的孤立性NSCLC患者300例[男189例、女111例，年龄(62.3±9.0)岁];采用R语言将300例患者以7∶3比例随机分为训练组210例，验证组90例。采用LIFEx软件包提取300例患者NSCLC原发灶的PET和CT影像组学特征，在训练组中以最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法结合Cox比例风险回归模型筛选预测总生存(OS)和无进展生存(PFS)的影像组学特征和临床特征，分别建立影像组学模型、临床模型及两者结合的复杂预测模型，计算每例患者影像组学得分(Rad-score)、临床得分及复杂得分。在验证组中验证训练模型。通过一致性指数(C-index)评估各模型预测NSCLC患者预后效能，并基于最佳预测模型开发可视化列线图。结果在训练组中，影像组学模型预测NSCLC患者OS、PFS的C-index分别为0.762和0.724，临床模型对应指标分别为0.834和0.780，复杂模型对应指标分别为0.842和0.787。Cox多因素分析结果显示，Rad-score和复杂得分均是影响OS[风险比(HR)值：1.804、9.996，95% CI：1.023～3.184、4.582～21.808，均P<0.05]和PFS(HR值：1.771、5.627，95% CI：1.138～2.756、3.429～9.234，均P<0.05)的独立预后因素。结论治疗前18F-FDG PET/CT影像组学能够预测NSCLC患者OS和PFS；基于影像组学与临床模型结合的复杂模型预测NSCLC患者预后效能较高，由此得到的列线图对于辅助临床决策简单便捷。

简介：摘要目的探讨双层探测器光谱CT在术前评估乳腺癌患者免疫组化表达水平的价值。方法回顾性分析2020年10月至2021年1月在西南医科大学附属医院术前接受光谱CT胸部扫描的乳腺癌患者的临床、病理及影像资料。共纳入70例患者，根据免疫组化分为雌激素受体（ER）阳性或阴性、孕激素受体（PR）阳性或阴性、人类表皮生长因子受体2（HER2）阳性或阴性、细胞增殖相关核抗原（Ki-67）阳性或阴性。采用Philips工作站及Spectral Diagnostic Suite软件分析所有图像，记录病灶CT值及碘浓度（IC）值，病灶动、静脉期有效原子序数（Zeff），并计算动、静脉期标准化CT值（NCT）、标准化碘浓度（NIC）值、keV-CT值曲线斜率（K）以及动静脉期CT差值、动静脉期IC差值。采用独立样本t检验比较免疫组化指标阳性与阴性患者能谱参数的差异，并采用ROC曲线分析能谱参数鉴别诊断不同免疫组化指标阳性与阴性的效能。结果ER阴性患者动脉期及静脉期Zeff、NIC、K值、CT值、IC值和静脉期NCT均高于ER阳性患者，差异具有统计学意义（P<0.05）；HER2阳性患者静脉期Zeff、NIC、K值、IC及动静脉期CT差值、动静脉期IC差值高于阴性患者，差异具有统计学意义（P<0.05）；Ki-67阳性患者动脉期K值大于阴性患者，差异具有统计学意义（P<0.05）。以动脉期K值=1.22作为阈值，其鉴别诊断ER阳性与阴性的效能最高（曲线下面积0.791，灵敏度84.00%，特异度65.00%）；以动静脉期IC差值为0.47 mg/ml作为阈值，其鉴别诊断HER2阳性与阴性的效能最高（曲线下面积0.736，灵敏度76.32%，特异度65.62%）。结论双层探测器光谱CT对乳腺癌患者免疫组化表达有一定的诊断价值，可以为临床诊疗提供参考。