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放射学实践
放射学实践

郭俊渊　胡道予　Paul Gerhardt（德国）

月刊

1000-0313

fsxsj@yahoo.cn,fsxsjzz@163.com

027-83662875

430030

武汉解放大道1095号同济医院内

放射学实践/Journal Radiologic PracticeCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国唯一一本与德国合作出版的影像医学专业期刊，主要介绍影像医学的最新进展和成果。该刊始终关注国内外影像医学的新进展、新动态和新技术，全面介绍X线、CT、MRI、介入放射学和放射治疗、核医学等影像医学方面的新知识、新经验，既有理论介绍，又有实践经验交流。内容全面、新颖，刊登的文章均有较强的学术性、科学性和实用性，该刊主要特点：多学科性、信息量大内容新颖、临床实用价值高、刊登及时。是中国核心期刊、中国学术期刊综合评价数据库来源期刊、《中国期刊网》、《中国学术期刊（光盘版）》全文收录期刊。
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    基于多模态MRI影像组学模型预测MGMT甲基化阳性高级别胶质瘤1p/19q缺失状态

    赵伟黄海燕丁爽罕迦尔别克·库锟...
    1545-1550页
    查看更多>>摘要：目的:基于多模态MRI构建影像组学模型,无创性预测MGMT甲基化阳性高级别胶质瘤的1p/19q缺失状态.方法:回顾性分析2021年9月—2023年9月在本院经手术病理证实的106例高级别胶质瘤患者的完整临床和影像资料.所有肿瘤为MGMT甲基化阳性,其中合并1p19q共缺失者33例,非1p19q共缺失者73例.将所有患者按照7∶3的比例随机分为训练集和测试集.分别在T1WI、T2WI、T2-FLAIR和CE-T1WI四个序列的图像上,沿着肿瘤边缘逐层勾画ROI并生成容积感兴趣区(VOI)后提取影像组学特征.应用主成分分析(PCA)方法进行特征降维,并应用方差分析方法进行特征筛选,随后分别采用 自编码器(AE)、逻辑回归(LR)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)四种机器学习算法构建预测MGMT甲基化阳性合并1p/19q共缺失状态的影像组学模型.采用受试者工作特征曲线评估各模型的诊断效能.结果:AE影像组学模型在预测高级别胶质瘤MGMT甲基化阳性合并1p/19q缺失状态表现出较高的AUC,其在训练集和测试集中的AUC分别为0.924和0.864;而LR、RF和SVM影像组学模型在训练集中的AUC分别为0.950、1.000和0.951,在测试集中的AUC分别为0.777、0.773和0.786.结论:基于多模态MRI影像组学模型可以有效预测MGMT甲基化阳性高级别胶质瘤的1p/19q缺失状态.

    脑胶质瘤影像组学磁共振成像O6-甲基鸟嘌呤-DNA甲基转移酶1p/19q

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    脑网络分析早期诊断自闭症谱系障碍:基于扩散基谱成像和机器学习

    刘雨晴易婷高兵蔡齐芳...
    1551-1557页
    查看更多>>摘要：目的:利用扩散基光谱成像(DBSI)结合深度学习方法,探索学龄前自闭症谱系障碍(ASD)儿童脑网络的拓扑结构变化及其诊断价值.方法:回顾性分析2022年9月—2023年7月在本院确诊的31例ASD患者和30例健康志愿者(HCs)的临床及颅脑DBSI(DBSI_20、DBSI_21)资料.两组受试者的年龄均为2～6岁.将每例受试者的DBSI_20和DBSI_21的原始数据导入DSI工作软件,生成DBSI_combine扩散图像.对DBSI_20、DBSI_21和DBSI_combine三组图像数据分别采用DSI Studio进行连通性矩阵和图理论分析,并采用Kruskal-Wallis方法提取全局图和节点图测量中组间差异最显著的特征;使用Pearson相关系数(PCC)方法对相关系数大于0.99的特征进行降维,减少特征数.采用?方法将筛选得到的三组最优特征分别构建预测ASD的模型,并采用ROC曲线分析评估3个模型的预测效能,评估指标包括符合率、召回率、精确率、F1分数和ROC曲线下面积(AUC).结果:基于DBSI_20序列构建的模型中,最具辨别能力的特征是左侧角回偏心率和右侧颞中回偏心率;基于DBSI_21序列构建的模型中,最具辨别能力的特征是右上颞叶特征向量中心性和左小脑9区网页排名中心性;基于DBSI_combine图像构建的模型中,最具辨别能力的特征是左中央后回的中心度和左角回偏心率.基于DBSI_20序列构建的分类模型的AUC高于基于DBSI_21序列构建的模型(0.963 vs.0.481),基于DBSI_combine序列构建的分类模型的AUC(0.975)最高.DBSI_20模型的符合率、召回率、精确率和F1分数分别为0.890、1.000、0.784和0.879,DBSI_21模型的相应参数值分别为0.579、0.556、0.861 和 0.675,DBSI_combine 模型分别为 0.936、0.889、1.000 和 0.979.结论:基于 DBSI_20 或DBSI_combine序列构建的分类模型能够较准确地预测学龄前ASD儿童,且以DBSI_combine模型的效能更佳.

    扩散基础光谱成像机器学习自闭症谱系障碍预测效能

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    基于CT平扫影像组学深度学习模型预测自发性脑出血早期血肿扩大

    丁俊陈基明邵颖丁治民...
    1558-1564页
    查看更多>>摘要：目的:探讨基于CT平扫的影像组学特征构建的深度学习(DLR)模型对自发性脑出血(sICH)早期血肿扩大(HE)的预测价值.方法:回顾性分析2015年1月—2022年12月在本院就诊的350例sICH患者的临床及影像学资料.所有患者发病6h内接受首次头颅CT平扫,并根据24 h内复查CT图像上血肿体积是否超过基线CT图像上的33％或6 mL,将患者分为HE组(136例)和非HE组(214例).随机将患者以8∶2的比例分为训练组(n=280)和验证组(n=70).对临床和影像学资料进行组间差异检验,筛选出有统计学意义的临床和影像特征.沿血肿边缘逐层手动勾画感兴趣区(ROI),并融合得到血肿的三维容积感兴趣区(VOI);然后,借助软件沿勾画ROI边缘自动外扩2 mm,得到血肿周围组织ROI.利用One-key AI软件分别提取血肿周围组织的影像组学特征和深度学习特征(基于ResNet-50卷积神经网络),联合这两类特征并进行特征筛选,得到混合特征集.基于临床-影像特征、混合特征及前两类特征联合,利用逻辑回归(LR)、朴素贝叶斯(NB)、K最近邻(KNN)、自适应增强(AdaBoost)和多层感知器(MLP)这五种分类器共构建了 15个机器学习模型,采用ROC曲线下面积(AUC)评价各模型的诊断效能,确定最优模型作为输出模型,应用决策曲线分析(DCA)评价最佳模型的临床效益.结果:在临床和常规影像征象中,血清D-二聚体水平、血肿形态、漩涡征、混合征和卫星征在HE组与非HE组之间的差异有统计学意义(P＜0.05).自血肿周围组织共提取得到29个混合特征(15个影像组学特征和14个深度学习特征).在训练组或验证组中,基于联合特征构建的5种机器学习预测模型的效能均高于临床-影像特征和混合特征构建的模型,尤其以训练组中KNN分类器构建的联合模型的预测效能最高(AUC=0.947,95％CI:0.924～0.970),作为本研究的最佳输出模型.DCA显示阈值在0.025～0.980时KNN联合模型获得的临床效益较高.结论:基于CT平扫的血肿周围组织DLR模型可以有效预测sICH早期HE,尤其以联合临床、影像及组学特征构建的KNN分类器模型的预测效能最佳.

    深度学习分类器影像组学血肿周围组织自发性脑出血血肿扩大

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    黑质亚区定量磁化率成像在帕金森病诊断中的价值

    付芳琴邹语嫣康嗣如缴春悦...
    1565-1571页
    查看更多>>摘要：目的:应用定量磁化率成像(QSM)分析帕金森病(PD)患者黑质亚区磁化率值(QSV)的变化及其诊断价值.方法:将2021年9月—2024年3月在本院神经内科就诊的36例PD患者(PD组)和22例健康对照者(HC组)纳入本研究,所有受试者行常规MRI和QSM扫描,经后处理得到QSM图和真实磁敏感加权成像(tSWI)图.在QSM图上在黑质(SN)的头端腹侧、头端背侧、尾端腹侧和尾端背侧四个亚区分别手动勾画ROI并测量QSV值;在tSWI图上观察燕尾征并进行评分(0～1分).比较两组间各SN亚区QSV值的差异、比较两组内SN尾端与头端的差异,并采用受试者操作特征(ROC)曲线评估各SN亚区QSV值、燕尾征评分独立及两者联合应用对PD的诊断效能.采用Spearman相关分析评估QSV值与PD病程及燕尾征评分的相关性.结果:PD组SN整体、SN头端(头端腹侧、头端背侧)和SN尾端(尾端腹侧、尾端背侧)的QSV值均显著高于HC组(P＜0.05).两组中SN尾端的QSV值均显著高于头端(P＜0.05).ROC曲线分析显示,SN尾端背侧QSV值与燕尾征评分联合应用诊断PD的AUC(95％CI)、敏感度和特异度分别为0.941(0.882～1.000)、94.4％和86.4％,其诊断效能明显高于尾端背侧QSV值(AUC=0.833)和燕尾征评分(AUC=0.876)独立应用,差异具有统计学意义(P＜0.05).SN尾端及尾端背侧QSV值与病程(r=0.345,P＜0.05;r=0.358,P＜0.05)和燕尾征评分均呈正相关(r=0.379,P＜0.05;r=0.411,P＜0.05).结论:PD患者与健康受试者SN亚区QSV值存在差异,PD患者SN尾端的QSV值高于头端,且其与病程存在一定相关性,SN尾端背侧QSV值与燕尾征评分联合应用对PD的诊断价值更高.

    帕金森病定量磁化率成像磁化率黑质燕尾征

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    多时相CTA侧支循环评分联合血浆D二聚体和纤维蛋白原比值预测大脑中动脉闭塞急性脑卒中患者预后

    李建东赵正宇王梦云刘红阳...
    1572-1577页
    查看更多>>摘要：目的:探讨多时相CTA侧支循环评分联合血浆D-二聚体与纤维蛋白原(FIB)的比值(D/F)在预测大脑中动脉闭塞急性缺血性脑卒中(AIS)患者预后中的价值.方法:选择2021年10月—2024年4月在本院确诊为大脑中动脉闭塞AIS的102例住院患者作为研究对象,使用Toshiba Aqui-lion ONE 320排螺旋CT机进行头颅CT扫描.根据CT灌注成像原始图像中的动脉期、静脉期和静脉晚期定义多时相CTA.采用CTP脑灌注智能分析系统自动获得核心梗死体积和低灌注体积.采用Menon评分法(0～5分)对多时相CTA上侧支血管的情况进行评分.测量血浆D二聚体和FIB水平,计算两者比值(D/F).根据治疗后3个月时改良Rankin量表(mRS)评分将患者分为预后良好组(45例)和预后不良组(57例).采用t或x2检验对两组患者的一般资料、多时相CTA侧支循环评分、核心梗死体积和低灌注体积进行比较.采用多因素Logistic回归分析影响AIS患者预后的独立危险因素.采用受试者特征曲线(ROC)分析CTA侧支循环评分及对血浆D/F预测大脑中动脉闭塞AIS患者预后的效能结果:相较于预后良好组,预后不良组患者的糖尿病患病比例显著升高(P＜0.05),多时相CTA侧支循环评分显著降低(P＜0.001)血浆D/F显著升高(P＜0.001).Pearson相关性分析结果显示,AIS患者多时相CTA侧支循环评分与血浆D/F呈显著负相关(r=-0.350,P＜0.001).多时相CTA侧支循环评分和血浆D/F单独预测AIS患者预后不良的AUC分别为0.760(95％CI:0.668～0.851,P＜0.001)、0.820(95％CI:0.741～0.899,P＜0.001);两者联合时 AUC 为 0.868(95％CI:0.801～0.935,P＜0.001),相应的诊断敏感度为82.5％,特异度为77.8％.结论:多时相CTA侧支循环评分联合血浆D二聚体与纤维蛋白原的比值对大脑中动脉闭塞AIS患者的预后具有一定预测价值.

    多时相CT血管成像侧支循环D二聚体纤维蛋白原急性缺血性脑卒中大脑中动脉闭塞

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    IVIM-DWI直方图参数鉴别良恶性甲状腺结节

    任杰李兴鹏周荣杰冯慧杰...
    1578-1584页
    查看更多>>摘要：目的:探讨体内不相干运动(IVIM)DWI直方图参数对甲状腺良、恶性结节的鉴别诊断效能.方法:回顾性纳入2017年3月—2022年9月在本院经手术病理证实的51例甲状腺结节患者的病例资料,其中良性组24例、恶性组27例.每例患者术前行多b值小视野DWI检查,经图像后处理生成真扩散系数(D)、伪扩散系数(D*)和灌注分数(f)伪彩图及b值为990 s/mm2的表观扩散系数(ADC)图.手动逐层勾画整个病灶的ROI并生成容积感兴趣区(VOI).利用matlab自编程序,分别在D图、D*图与f图上测量得到每个肿瘤VOI的第5、15、85和95百分位数(P5,P15,P85,P95)值、均值、四分位距、偏度、均方根差和变异系数,同时计算肿瘤VOI处的ADC均值.使用t检验或Mann-Whitney U检验比较肿瘤的IVIM-DWI直方图参数、ADC均值和临床资料的组间差异,将有统计学意义(P＜0.05)的变量采用逻辑回归方法建立联合模型.采用受试者工作特征(ROC)曲线分析联合模型鉴别甲状腺良恶性结节的诊断效能.结果:患者性别、平均ADC值,D图的P5、P15、P85和P95值、均值、偏度和均方根差,以及D*图的P5和P15值、均值、偏度和变异系数,在良、恶性组之间的差异均具有统计学意义(P＜0.05).在有统计学意义的直方图参数中最终筛选出3个最佳参数,即D图的偏度、P15值和均方根差(P均＜0.005).平均ADC值、性别联合D图的偏度、P15值和均方根差构建的组学联合模型的AUC为0.94(95％CI:0.84～0.99),敏感度为88.46％,特异度为90.91％;平均ADC值联合性别构建的常规联合模型的AUC为0.86(95％CI:0.74～0.94),敏感度为77.78％,特异度为87.50％.结论:与常规ADC值联合性别构建的模型相比,IVIM-DWI直方图参数联合ADC值和性别构建的联合模型可提高甲状腺良恶性结节的诊断效能.

    甲状腺结节体素内不相干运动扩散加权成像直方图诊断模型

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    基于胸部CT图像和临床特征构建预测COVID-19并发心肌损伤的分类模型及其效能对比

    王荣华王司琪余卓李瑞...
    1585-1592页
    查看更多>>摘要：目的:基于胸部CT图像和临床资料构建并验证针对新型冠状病毒肺炎(COVID-19)患者并发心肌损伤的早期预测模型.方法:回顾性搜集2022年11月—2023年2月在本院行胸部CT平扫检查并经实验室确诊为COVID-19的382例住院患者的病例资料.定义高敏肌钙蛋白水平(Hs-cTnⅠ)高于17.5 μg/mL为心肌损伤.其中,心肌损伤组143例,非心肌损伤组239例.分析两组患者的一般临床资料、实验室检查结果及胸部CT图像上四项定量参数值(包括升主动脉直径、肺动脉干直径、肺部炎症指数及肺部感染占比)的差异.入组患者以8∶2的比例随机纳入训练集(306例)和验证集(76例).基于CT定量参数、临床指标和两者的组合,采用机器学习中的逻辑回归算法分别构建预测心肌损伤的CT模型、临床模型及CT-临床联合模型;此外,采用深度学习方法构建并验证基于CT图像的预测模型,输出热力图可视化深度学习模型关注的影像区域是否包含临床关注的异常影像区域,以评估模型的可解释性及合理性.在验证集中通过受试者工作特征曲线下面积(AUC)对所构建的各种模型的预测效能进行对比分析.结果:深度学习模型在预测COVID-19相关心肌损伤方面的效能最高,在验证集的AUC为0.970,高于CT放射学模型(AUC=0.735)、临床模型(AUC=0.907)和CT-临床联合模型(AUC=0.920).热力图显示模型认为与心肌损伤分类相关的图像区域与CT图像上肺部异常表现区在视觉上具有良好的主观一致性.结论:基于胸部CT图像的深度学习模型为COVID-19相关心肌损伤的预测提供了一种及时、无创且较准确的手段,可为临床医师进行准确的患者分层和决策提供额外信息.

    新型冠状病毒肺炎心肌损伤深度学习体层摄影术,X线计算机影像组学预测模型

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    欢迎订阅2025年《放射学实践》

    1592页
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    鹦鹉热衣原体肺炎的临床特征及胸部CT表现

    王迪胡维娟贾科峰叶玉冰...
    1593-1597页
    查看更多>>摘要：目的:探讨经mNGS确诊的鹦鹉热衣原体肺炎临床特点及胸部CT表现.方法:回顾性分析2020年8月—2023年10月在本院经mNGS确诊的48例鹦鹉热衣原体肺炎患者的临床资料、首次及1个月内胸部CT表现.结果:48例均有发热症状,其中40例(83.3％)有禽类接触史;白细胞计数轻度升高12例(25％),中性粒细胞百分数升高33例(68.8％);C反应蛋白升高42例(87.5％),其中29例(60.4％)C反应蛋白＞100 mg/L.首次胸部CT检查显示病变位于下叶41例(85.4％),35例(72.9％)累及单个肺叶,均沿胸膜下或支气管血管束周围分布,最常见表现为实变(97.9％,47/48),且实变多伴随空气支气管征(97.9％,46/47)及晕征(74.5％,35/47),18例(37.5％)有细网格征,18例(37.5％)病变同侧可见胸腔积液.经抗生素治疗后45例复查CT显示病灶好转30例(66.7％),10例(22.2％)出现纤维灶,18例(40.0％)晕征及14例(31.1％)细网格征吸收消失.结论:鹦鹉热衣原体肺炎的胸部CT多表现为下叶为主实变伴空气支气管征及周围磨玻璃影,常合并细网格征及胸腔积液.

    鹦鹉热衣原体肺炎宏基因组二代测序体层摄影术,X线计算机

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    256排宽体CT结合CMC3.0冠脉运动补偿技术对不同心率患者CCTA图像质量的影响

    韩晓雯闻天航王冠周暄凯...
    1598-1604页
    查看更多>>摘要：目的:探讨256排宽体探测器CT结合CMC3.0冠脉运动补偿技术对不同心率患者冠脉CTA图像质量的影响及应用价值.方法:回顾性搜集2023年7月1日—8月28日在本院行冠状动脉CTA扫描的100例患者的临床和影像资料.使用 自动选择最佳期相技术,在常规标准算法基础上应用CMC3.0冠脉运动补偿技术对图像进行后处理.将所有患者按心率(HR)分为A组(HR＜70bpm)和B组(HR≥70 bpm),并进一步根据是否应用CMC技术分为非CMC组(A1组、B1组)和CMC组(A2组、B2组).对各组的图像质量及辐射剂量等指标进行分析和比较.结果:A2组的左前降支(LAD)、左旋支(LCX)及右冠脉主干(RCA)的图像质量主观评分分别为4.660±0.479、4.750±0.434和4.610±0.493,均高于A1组(分别为4.230±0.643、4.360±0.606和3.790±0.661),差异均有统计学意义(P＜0.001);B2 组的 LAD、LCX 及 RCA 的主观评分分别为 4.540±0.555、4.440±0.502 和 4.380±0.493,均显著高于 B1 组(3.790±0.656、3.970±0.584、3.490±0.601,P＜0.001).A、B 组运用 CMC 技术前后图像质量主观评分差值(即改善情况),分别为LAD:0.43 0±0.499、0.74 0±0.549;LCX:0.39 0±0.525、0.460±0.600;RCA:0.820±0.671、0.900±0.598,高心率组3支冠脉应用CMC技术前、后的评分差值均大于低心率组,其中以LAD的评分差值更大(P=0.006).B组应用CMC技术前、后SNR分别为12.47±4.10、12.64±4.02;差异有统计学意义(P＜0.043).A、B组CMC后处理时间及辐射剂量(CT-DIvol、DLP、ED)的差异均无统计学意义(P＞0.05).结论:CMC3.0冠脉运动补偿技术在不增加辐射剂量的情况下,对改善不同心率患者CCTA图像质量具有可行性和较高的临床应用价值,可以有效提升高心率患者的CCTA图像质量,保证精准诊断.

    冠状动脉CT血管成像冠脉运动补偿算法运动伪影图像质量

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