美国放射学院(American College of Radiology,ACR)偶发病变委员会(Incidental Findings Committee,IFC)发布了CT或MR偶发胰腺囊肿的管理建议。该建议是对美国放射学院杂志(JACR)2010年发布的肾上腺、肾脏、肝脏以及胰腺偶发病变管理白...美国放射学院(American College of Radiology,ACR)偶发病变委员会(Incidental Findings Committee,IFC)发布了CT或MR偶发胰腺囊肿的管理建议。该建议是对美国放射学院杂志(JACR)2010年发布的肾上腺、肾脏、肝脏以及胰腺偶发病变管理白皮书中胰腺部分的更新。该管理方案由多位腹部影像医师、1位胃肠道学医师以及1位胰腺外科医师所组成的胰腺亚组委员会制定。该方案参考已发表的文献和专家意见,经反复协商,最终达成共识。该方案的分支成功地根据患者的临床特点及影像特征将胰腺囊肿进行分类,评估终点为良性和/或进展缓慢病变的诊断(足以结束随访)或具体的管理建议。该方案适用于大多数但非全部的病理及临床情况。该方案旨在通过提供胰腺偶发囊肿的管理指导,来提高患者的管理质量。展开更多
目的分析多参数磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)组学列线图模型治疗前预测子宫内膜样腺癌(endometrial endometrioid adenocarcinoma,EEA)淋巴血管间隙侵犯(lymphovascular space invasion,LVSI)的可行性及价值。方法于2020...目的分析多参数磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)组学列线图模型治疗前预测子宫内膜样腺癌(endometrial endometrioid adenocarcinoma,EEA)淋巴血管间隙侵犯(lymphovascular space invasion,LVSI)的可行性及价值。方法于2020年10月至2022年1月在复旦大学附属妇产科医院前瞻性收集205例EEA临床及MRI资料,按6∶4随机分为训练集(n=123)和验证集(n=82)。分别在T2加权成像、扩散加权成像(表观扩散系数图)及动态增强MRI序列勾画全肿瘤体积感兴趣区提取肿瘤影像组学特征。在训练集中,采用单变量分析及多变量Logistic回归分析筛选LVSI的独立预测因子,建立临床预测模型;采用最小绝对收缩和选择算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)进行特征筛选并建立影像组学标签;采用临床独立预测因子与组学标签构建临床-MRI组学列线图模型,并在验证集中进行模型验证。使用受试者操作特征曲线下面积(area under the receiver operating characteristic curve,AUC)评估模型效能,临床决策曲线评估模型临床应用价值。结果205例EEA中,LVSI(-)144例,LVSI(+)61例。患者绝经状态、CA125及CA199为LVSI(+)的临床独立预测因子,三者联合组成的临床预测模型AUC为0.714(训练集)和0.731(验证集)。从多参数MRI图像中共提取的8240个影像组学特征中筛选出5个最佳特征构建MRI组学标签,AUC为0.860(训练集)和0.759(验证集)。临床-MRI组学列线图模型AUC为0.887(训练集)和0.807(验证集),优于单独的临床模型及组学模型,且在较大的阈值概率范围内临床-MRI组学列线图模型可获得更大的临床净收益。结论基于多参数MRI组学的列线图模型可在治疗前有效预测EEA的LVSI状态,为临床管理决策提供有价值的参考,提高患者的临床获益。展开更多
文摘目的探讨5.0 T超高场MRI中T2加权液体衰减反转恢复序列(T2-weighted fluid-attenuated inversion recovery,T2W-FLAIR)在可疑脑血管病患者脑白质高信号(white matter hyperintensities,WMH)检测中的图像质量优势及病灶可视化的价值。材料与方法前瞻性纳入2023年11月至2024年9月73例因疑似或确诊脑缺血事件患者。所有患者均接受5.0 T及3.0 T头颅MRI检查。由经验丰富的放射科医师采用Likert 5分量表法评估两种场强下T2W-FLAIR序列的图像质量,并定量计算信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)、对比度噪声比(contrast-to-noise ratio,CNR),比较同一患者相同脑区的WMH病灶面积及数量。统计学分析采用Wilcoxon符号秩检验及配对χ^(2)检验。结果相较于3.0 T T2W-FLAIR,5.0 T T2W-FLAIR的图像质量评分(5.0 vs.4.5)、SNR(2.44 vs.1.97)、CNR(1.43 vs.0.97)更高,且WMH检出效果更好。此外,同一患者相同区域5.0 T T2W-FLAIR显示的WMH病灶面积更大(P<0.001)、数量更多(P<0.001),尤其是对微小病灶的检测能力提升显著。结论5.0 T T2W-FLAIR在WMH的显示上优于3.0 T T2W-FLAIR,尤其在图像清晰度、微小病灶检出方面更具优势,有助于脑内小缺血灶的早期诊断及准确评估,具有重要临床价值。
文摘美国放射学院(American College of Radiology,ACR)偶发病变委员会(Incidental Findings Committee,IFC)发布了CT或MR偶发胰腺囊肿的管理建议。该建议是对美国放射学院杂志(JACR)2010年发布的肾上腺、肾脏、肝脏以及胰腺偶发病变管理白皮书中胰腺部分的更新。该管理方案由多位腹部影像医师、1位胃肠道学医师以及1位胰腺外科医师所组成的胰腺亚组委员会制定。该方案参考已发表的文献和专家意见,经反复协商,最终达成共识。该方案的分支成功地根据患者的临床特点及影像特征将胰腺囊肿进行分类,评估终点为良性和/或进展缓慢病变的诊断(足以结束随访)或具体的管理建议。该方案适用于大多数但非全部的病理及临床情况。该方案旨在通过提供胰腺偶发囊肿的管理指导,来提高患者的管理质量。
文摘目的分析多参数磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)组学列线图模型治疗前预测子宫内膜样腺癌(endometrial endometrioid adenocarcinoma,EEA)淋巴血管间隙侵犯(lymphovascular space invasion,LVSI)的可行性及价值。方法于2020年10月至2022年1月在复旦大学附属妇产科医院前瞻性收集205例EEA临床及MRI资料,按6∶4随机分为训练集(n=123)和验证集(n=82)。分别在T2加权成像、扩散加权成像(表观扩散系数图)及动态增强MRI序列勾画全肿瘤体积感兴趣区提取肿瘤影像组学特征。在训练集中,采用单变量分析及多变量Logistic回归分析筛选LVSI的独立预测因子,建立临床预测模型;采用最小绝对收缩和选择算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)进行特征筛选并建立影像组学标签;采用临床独立预测因子与组学标签构建临床-MRI组学列线图模型,并在验证集中进行模型验证。使用受试者操作特征曲线下面积(area under the receiver operating characteristic curve,AUC)评估模型效能,临床决策曲线评估模型临床应用价值。结果205例EEA中,LVSI(-)144例,LVSI(+)61例。患者绝经状态、CA125及CA199为LVSI(+)的临床独立预测因子,三者联合组成的临床预测模型AUC为0.714(训练集)和0.731(验证集)。从多参数MRI图像中共提取的8240个影像组学特征中筛选出5个最佳特征构建MRI组学标签,AUC为0.860(训练集)和0.759(验证集)。临床-MRI组学列线图模型AUC为0.887(训练集)和0.807(验证集),优于单独的临床模型及组学模型,且在较大的阈值概率范围内临床-MRI组学列线图模型可获得更大的临床净收益。结论基于多参数MRI组学的列线图模型可在治疗前有效预测EEA的LVSI状态,为临床管理决策提供有价值的参考,提高患者的临床获益。
