目的分析桡骨远端骨折后腕部功能与远侧桡尺关节（DRUJ）稳定性之间的关系，探讨桡骨远端骨折影响DRuJ稳定性的原因。方法对54例经保守治疗的桡骨远端骨折患者进行8～10个月（平均9个月）的随访，每例患者都进行放射学评估和DRUJ稳定性...目的分析桡骨远端骨折后腕部功能与远侧桡尺关节（DRUJ）稳定性之间的关系，探讨桡骨远端骨折影响DRuJ稳定性的原因。方法对54例经保守治疗的桡骨远端骨折患者进行8～10个月（平均9个月）的随访，每例患者都进行放射学评估和DRUJ稳定性检查，采用改良Gartland and Werley评分系统对腕部进行功能评估。结果桡骨远端骨折后DRUJ不稳17例。DRUJ不稳的患者有更差的GW评分，但DRUJ稳定与DRUJ不稳两组患者总GW得分间差异无显著性意义（P〉0．05），尺骨茎突骨折对远侧桡尺关节的稳定性无明显影响。结论明显成角或短缩畸形的桡骨远端骨折损伤三角纤维软骨复合体（TFCC）可能是造成DRUJ不稳的主要原因，伴随桡骨远端骨折的尺骨茎突骨折对DRUJ稳定性无明显影响。展开更多
目的构建腕关节三角纤维软骨复合体(triangular fibrocartilage complex,TFCC)的MRI影像组学模型,评价其对TFCC损伤的诊断效能。材料与方法回顾性分析2019年1月至2021年12月于吉林大学中日联谊医院放射线科行腕关节磁共振检查的100例患...目的构建腕关节三角纤维软骨复合体(triangular fibrocartilage complex,TFCC)的MRI影像组学模型,评价其对TFCC损伤的诊断效能。材料与方法回顾性分析2019年1月至2021年12月于吉林大学中日联谊医院放射线科行腕关节磁共振检查的100例患者病例(损伤及非损伤各50例),所有患者均行高分辨率3.0 T磁共振扫描,选取T2WI冠状位序列,手动勾画图像中的TFCC区域,提取影像特征,采用曼-惠特尼U检验(Mann-Whitney U test)及最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法进行数据降维、特征筛选,将所筛选出的相关性最强的影像特征采用支持向量机(support vector machine,SVM)的建模方法建立分类模型,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的曲线下面积(area under the curve,AUC)、精确度、敏感度和特异度评价模型的诊断效能。结果从T2WI冠状位序列中提取到88个初始特征,用曼-惠特尼U检验和LASSO算法筛选出12个相关性特征,基于上述相关特征在SVM分类器中构建的模型AUC值为0.88,精确度、敏感度和特异度分别为90%、92%、100%,具有较好的诊断效能。结论基于MRI的影像组学特征可以提供一个识别腕关节TFCC损伤的无创性工具,提高TFCC损伤的检出率。展开更多
文摘目的分析桡骨远端骨折后腕部功能与远侧桡尺关节（DRUJ）稳定性之间的关系，探讨桡骨远端骨折影响DRuJ稳定性的原因。方法对54例经保守治疗的桡骨远端骨折患者进行8～10个月（平均9个月）的随访，每例患者都进行放射学评估和DRUJ稳定性检查，采用改良Gartland and Werley评分系统对腕部进行功能评估。结果桡骨远端骨折后DRUJ不稳17例。DRUJ不稳的患者有更差的GW评分，但DRUJ稳定与DRUJ不稳两组患者总GW得分间差异无显著性意义（P〉0．05），尺骨茎突骨折对远侧桡尺关节的稳定性无明显影响。结论明显成角或短缩畸形的桡骨远端骨折损伤三角纤维软骨复合体（TFCC）可能是造成DRUJ不稳的主要原因，伴随桡骨远端骨折的尺骨茎突骨折对DRUJ稳定性无明显影响。
文摘目的构建腕关节三角纤维软骨复合体(triangular fibrocartilage complex,TFCC)的MRI影像组学模型,评价其对TFCC损伤的诊断效能。材料与方法回顾性分析2019年1月至2021年12月于吉林大学中日联谊医院放射线科行腕关节磁共振检查的100例患者病例(损伤及非损伤各50例),所有患者均行高分辨率3.0 T磁共振扫描,选取T2WI冠状位序列,手动勾画图像中的TFCC区域,提取影像特征,采用曼-惠特尼U检验(Mann-Whitney U test)及最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法进行数据降维、特征筛选,将所筛选出的相关性最强的影像特征采用支持向量机(support vector machine,SVM)的建模方法建立分类模型,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线的曲线下面积(area under the curve,AUC)、精确度、敏感度和特异度评价模型的诊断效能。结果从T2WI冠状位序列中提取到88个初始特征,用曼-惠特尼U检验和LASSO算法筛选出12个相关性特征,基于上述相关特征在SVM分类器中构建的模型AUC值为0.88,精确度、敏感度和特异度分别为90%、92%、100%,具有较好的诊断效能。结论基于MRI的影像组学特征可以提供一个识别腕关节TFCC损伤的无创性工具,提高TFCC损伤的检出率。
