目的针对胶质母细胞瘤(glioblastoma,GBM)与原发性中枢神经系统淋巴瘤(primary central nervous system lymphoma,PCNSL)影像学鉴别难题,探讨临床-影像组学联合模型对两者术前无创性鉴别的价值。材料与方法回顾性纳入173例经病理或诊断...目的针对胶质母细胞瘤(glioblastoma,GBM)与原发性中枢神经系统淋巴瘤(primary central nervous system lymphoma,PCNSL)影像学鉴别难题,探讨临床-影像组学联合模型对两者术前无创性鉴别的价值。材料与方法回顾性纳入173例经病理或诊断性放疗确诊的颅内占位患者病例(GBM 118例,PCNSL 55例),按7∶3随机分为训练集(n=121)与验证集(n=52)。收集术前临床数据(血清学指标、影像学表现)及多模态MRI序列[对比增强T1加权成像(contrast-enhanced T1-weighted imaging,CE-T1WI)、T2液体衰减反转恢复(T2 fluid-attenuated inversion recovery,T2-FLAIR)序列、扩散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI;b=1000 s/mm^(2))、表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)],勾画肿瘤核心区(排除瘤周水肿)作为感兴趣区(region of interest,ROI)。通过Z-score标准化后,联合Mann-Whitney U检验、Spearman相关性分析及最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法筛选关键特征,采用极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)分类器及10折交叉验证法建模并验证。建立临床模型、4个单一序列影像组学模型、多模态影像组学模型及临床-影像组学联合模型,比较以上各个模型预测效能,选出最佳模型。基于受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线及曲线下面积(area under the curve,AUC)、敏感度、特异度及准确度评估模型效能,采用DeLong检验比较AUC差异,校准曲线评价模型拟合能力,决策曲线评估模型的临床价值。结果临床模型在训练集和验证集AUC分别为0.83(95%CI:0.76~0.90)和0.74(95%CI:0.61~0.87)。影像组学模型中,多模态的T1+ADC+T2+DWI Model表现最佳,训练集和验证集AUC分别为0.93(95%CI:0.88~0.98)和0.84(95%CI:0.72~0.96)。临床-影像组学联合模型进一步提升诊断效能,训练集AUC 0.94(95%CI:0.90~0.98)(准确度90.2%,敏感度96.7%),验证集AUC 0.85(95%CI:0.74~0.96)(准确度88.6%,敏感度83.3%),其预测准确性及临床净获益均显著优于单一模型。结论临床-多模态影像组学联合模型可精准区分GBM与PCNSL,其无创性诊断效能为术前决策提供可靠依据,有望减少活检需求并优化诊疗路径。展开更多
心力衰竭(heart failure,HF)是一种复杂的临床综合征,其中,左心衰是HF中最常见的类型,具有较高的患病率和死亡率。但HF病因繁多,明确潜在病因一直是临床上的重大挑战。心脏磁共振(cardiac magnetic resonance,CMR)能够无创评估心脏结构...心力衰竭(heart failure,HF)是一种复杂的临床综合征,其中,左心衰是HF中最常见的类型,具有较高的患病率和死亡率。但HF病因繁多,明确潜在病因一直是临床上的重大挑战。心脏磁共振(cardiac magnetic resonance,CMR)能够无创评估心脏结构、功能及心肌表征等多方面信息,已经成为HF诊断和预后的重要指标。但受空间和时间分辨率的限制,CMR在对心脏细微结构和动态功能的精确评估上仍存在偏差,且对某些特定病理的检测敏感性仍需提高。本文就CMR新技术在HF病因诊断方面的应用进展予以总结,旨在深入探讨不同病因导致的HF在CMR多种序列上的特征表现,以提高早期检出率,为临床诊疗提供影像依据,并有望为将来的研究提供参考。展开更多
文摘心力衰竭(heart failure,HF)是一种复杂的临床综合征,其中,左心衰是HF中最常见的类型,具有较高的患病率和死亡率。但HF病因繁多,明确潜在病因一直是临床上的重大挑战。心脏磁共振(cardiac magnetic resonance,CMR)能够无创评估心脏结构、功能及心肌表征等多方面信息,已经成为HF诊断和预后的重要指标。但受空间和时间分辨率的限制,CMR在对心脏细微结构和动态功能的精确评估上仍存在偏差,且对某些特定病理的检测敏感性仍需提高。本文就CMR新技术在HF病因诊断方面的应用进展予以总结,旨在深入探讨不同病因导致的HF在CMR多种序列上的特征表现,以提高早期检出率,为临床诊疗提供影像依据,并有望为将来的研究提供参考。
