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期刊信息/Journal information
临床放射学杂志
临床放射学杂志

冯敢生

月刊

1001-9324

lcfs@chinajournal.net.cn

0714-6222015

435000

湖北省黄石杭州路23-22号

临床放射学杂志/Journal Journal of Clinical RadiologyCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是一份面向国内公开发行的医学影像学学术性刊物。以“保证质量，具有特色，重视临床、普及提高”为办刊宗旨。
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    冠周脂肪与2型糖尿病并发冠状动脉斑块的相关性研究

    马玲韩丹周小君盛林丽...
    2286-2292页
    查看更多>>摘要：目的 探讨2型糖尿病(T2DM)患者出现冠状动脉粥样斑块的预测因子,并探讨其斑块性质及严重程度与冠状动脉周围脂肪组织(PCAT)的相关性.方法 回顾性收集T2DM并行CCTA检查的患者253例,应用CT造影图像分析软件勾画左前降支动脉(LAD)、左旋支动脉(LCX)、右冠状动脉(RCA)近段周围4mm的管状范围,自动计算脂肪衰减指数(FAI)及PCAT体积,记录三支冠状动脉斑块性质及狭窄程度.结果 性别、年龄、高血压、2型糖尿病患病年限、RCA-FAI是T2DM患者出现冠状动脉粥样硬化斑块的危险因素,RCA-FAI(P＜0.001;OR:1.155;95％ CI:1.089～1.226)、年龄(P=0.044;OR:1.052;95％ CI:1.001～1.105)、2型糖尿病患病年限(P=0.012;OR:1.114;95％ CI:1.024～1.213)是其独立预测因子.在合并冠状动脉粥样硬化斑块的T2DM患者中,无斑块、钙化斑块分别与非钙化斑块、混合斑块在RCA-FAI上有统计学差异(P＜0.05),无斑块与混合斑块在RCA-PCAT体积上有统计学差异(P＜0.05),重度狭窄与无狭窄、轻度狭窄在RCA-FAI、RCA-PCAT体积上均有统计学差异(P＜0.05).结论 年龄、T2DM患病年限、RCA-FAI是T2DM患者出现冠状动脉粥样硬化斑块的独立预测因子,在T2DM合并冠状动脉粥样硬化斑块患者中PCAT可能与斑块的进展有关.

    2型糖尿病脂肪组织冠状动脉粥样硬化体层摄影术,X线计算机血管造影

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    320排容积CT在急性大咯血介入栓塞术前应用及预测复发风险评估

    于红梅蒋锐王鹏唐晨程...
    2292-2296页
    查看更多>>摘要：目的 探讨320排容积CT血管成像在急性大咯血介入栓塞术前的指导作用及相关因素分析评估其复发风险.方法 回顾性分析急性大咯血患者110例,同期行320排容积CT和DSA检查,分析CT在诊断咯血病因、责任血管准确率及两者检查一致性,并评估患者性别、年龄及各项异常CT征象等因素在咯血复发的预测价值.结果 CTA检出责任血管182支,检出率95.3％,与DSA检查结果一致性较高(Kappa值0.779,P＜0.001),通过相关因素分析发现肺毁损、支气管动脉-肺动脉分流是咯血复发的危险因素,OR值分别为6.072、6.559.结论 320排容积CT对大咯血患者介入栓塞术前具有重要指导作用,大咯血伴有肺毁损和支气管动脉-肺动脉分流者复发风险高,需在栓塞术后定期随访或采取进一步干预措施.

    大咯血320排容积CT支气管动脉介入栓塞

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    基于CT的三维影像组学在预测肺腺癌病理分化程度的价值

    杨玉玲谭明瑜马伟玲段绍峰...
    2297-2303页
    查看更多>>摘要：目的 探讨CT影像组学在预测肺腺癌分化程度的价值.方法 回顾性分析2011年7月至2019年4月经病理证实为肺腺癌383例患者的平扫CT影像和临床资料.选取2011年7月至2017年8月265例患者共266个结节为训练集;再选取2017年9月至2019年4月118例患者共118个结节为验证集.参照WHO病理分类将所有结节分为高分化腺癌和低分化腺癌.对所有病灶逐层勾画得到其容积感兴趣区(VOI),再从每个VOI中提取影像学特征,进行归一化和降维,采取最小冗余最大相关性(mRMR)和最小绝对收缩选择算子(LASSO)筛选最优影像组学特征,计算影像组学标签值.对训练集和验证集的临床资料及影像特征进行单因素及多因素分析,基于有统计学意义的变量建立模型,并在验证集中进行验证.使用ROC曲线评价模型的预测效能.结果 经重复性分析及LASSO后,筛选出8个影像组学特征用以建立影像组学标签值.多因素分析显示类型和影像组学标签值是预测肺腺癌分化程度的独立危险因素,回归模型、类型和影像组学标签在训练集的曲线下面积分别为0.905[95％CI(0.863 ～0.937)]、0.779[95％CI(0.725 ～0.828)]、0.894[95％ CI(0.851 ～0.937)];在验证集中,回归模型、类型和影像组学标签的曲线下面积分别为0.816[95％ CI(0.735～0.882)]、0.782[95％ CI (0.696～0.852)]、0.783[95％ CI(0.698 ～0.854)].结论 基于CT影像组学特征联合临床资料建立的多因素Logistic回归模型可用于预测肺腺癌的分化程度.

    腺癌分化体层摄影术,X线计算机影像组学

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    心外膜脂肪组织与急性冠状动脉综合征相关性分析

    高志红左玉强殷玉玲杨旭...
    2304-2308页
    查看更多>>摘要：目的 探讨心外膜脂肪组织(EAT)与急性冠状动脉综合征(ACS)的相关性.方法 选取175例ACS患者作为研究组,选取同期住院慢性冠状动脉病变(CCAD)患者180例作为对照组,对比两组患者临床资料及EAT体积(EATV)、EAT平均密度(EATD),筛选ACS的独立影响因素并利用受试者工作特征曲线分析这些独立影响因素的预测价值.结果 ACS组患者年龄、体质量指数、EATV、EATD、血糖、甘油三酯及射血分数均高于CCAD组,且组间差异有统计学意义(P值均＜0.05),二元多因素Logistic回归分析结果显示年龄、EATV和EATD是ACS的独立影响因素(OR=1.108、OR=1.053、OR=1.159,P值均＜0.05),其中EATD对ACS的预测效能最高,曲线下面积为0.803,最佳截断值为-100.50 HU,预测ACS敏感性80.6％、特异性63.9％.Peanon相关性分析结果显示EATV与体质量指数呈显著性中度正相关(r=0.579,P＜0.01),与年龄呈轻度正相关(r=0.150,P=0.005);EATD与体质量指数、年龄均无相关性(P值均＞0.05).结论 EAT与ACS关系密切,EATD、EATV均是ACS的独立影响因素,且两者预测ACS效能较高.

    心外膜脂肪组织急性冠状动脉综合征慢性冠状动脉病变影响因素

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    双能CT虚拟单能+图像鉴别肺癌和邻近肺不张的初探

    方家杨梁长宇陶俊利余宏...
    2309-2314页
    查看更多>>摘要：目的 探究双能CT虚拟单能+图像对于鉴别肺癌及邻近的肺不张组织的可行性.方法 30例肺癌伴肺不张的患者被纳入研究中.重建动脉期和静脉期40～70 keV间隔为10 key的虚拟单能+图像以及线性混合图像.图像的主观评价包括总体图像质量、图像锐利度、图像噪声以及肺癌与肺不张的可区分度.客观评价包括信噪比和对比噪声比.结果 静脉期40 keV虚拟单能+图像肺癌与肺不张的可区分度、对比噪声比和信噪比均高于其他序列(P≤0.042),且此序列图像上肺癌与肺不张的CT值差值均高于其他序列(P≤0.038).结论 静脉期40 keV虚拟单能+图像有助于鉴别肺癌及邻近肺不张组织.

    双能CT虚拟单能+图像肺癌肺不张

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    256排探测器CT自由呼吸冠状动脉钙化积分扫描可行性研究

    张卓璐丁飞刘卓洪楠...
    2315-2318页
    查看更多>>摘要：目的 评价利用256排探测器CT行自由呼吸冠状动脉钙化积分扫描的可行性.方法 100例钙化积分扫描受检者随机分为两组:A组(50例)屏气扫描,B组(50例)自由呼吸扫描.比较两组受检者心率、主动脉平均CT值、CT值标准差、有效剂量、斑块运动伪影主观评分.比较两组钙化积分,包括Agatston积分、体积积分(mm3)、质量积分(mg)及基于Agatston积分的心血管事件危险分层.结果 两组受检者一般资料、主动脉平均CT值、CT值标准差、有效剂量的差异无统计学意义(P＞0.05).两组间Agatston积分(A组188.10±445.84;B组152.26±321.86)、质量积分(A组24.64±54.40 mg;B组22.60±51.19 ag)、体积积分(A组73.72±159.49mm3;B组63.58±120.40mm3)及危险分层差异无统计学意义(P＞0.05).结论 利用256排探测器CT行自由呼吸冠状动脉钙化积分扫描,积分计算结果、辐射剂量等与屏气扫描无差别.

    冠状血管体层摄影术,X线计算机自由呼吸屏气钙化积分

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    基于增强门静脉期CT提取影像组学特征构建Nomogram评估肝纤维化分级

    张斯佳祁佩红杨新焕张伟...
    2319-2325页
    查看更多>>摘要：目的 探究基于增强CT提取影像组学特征构建Nomogram无侵袭性评估肝纤维化分级的可行性.方法 纳入郑州市人民医院2015年2月～2019年2月入院确诊为肝纤维化的患者,分为肝纤维化和早期肝硬化.以2018年2月为时间截点,将该时间点之前的入组患者分为训练集,将该时间点之后的入组患者分为测试集,并基于患者增强CT图像提取影像组学特征.以患者是否肝纤维化或早期肝硬化为研究标签,对训练集患者采用最小冗余最大相关(mRMR)进行影像组学特征去冗除杂,继而采用套索算法(LASSO)构建影像组学标签(Radscore).联合临床特征与Radscore构建临床影像联合模型评估肝纤维化分级.结果 共计纳入91例,其中肝纤维化患者59例,早期肝硬化患者35例,基于门静脉期CT图像共计提取845个纹理特征,经过特征降维利用16个影像组学特征构建影像组学标签Radscore,Radscore鉴别训练集和测试集的患者是否肝纤维化或肝硬化早期的曲线下面积(AUC)为0.885 vs 0.932.继而基于训练集患者的临床特征联合Radscore构建多元逻辑回归模型评估患者是否肝纤维化或肝硬化早期,Nomogram可视化影像临床联合模型,训练集中Radscore的AUC高于临床影像模型高于临床指数[0.885(95％CI:0.803 ～0.965)vs 0.881 (0.800～0.961) vs 0.672 (0.532 ～0.810)],测试集中临床影像模型的AUC高于Radscore高于临床指数[0.0.924 (0.812～0.1.000) vs 0.932(0.821 ～0.993)vs 0.552 (0.315 ～0.783)].Hosmer-Lemeshow分析提示联合模型与实际观察情况差异无统计学意义(P =0.8514).结论 基于门静脉期CT提取影像组学参数联合临床信息可用于无侵袭性评估肝纤维化分级,协助临床上针对不同患者制定个体化治疗方案.

    肝纤维化肝硬化增强CT影像组学分级

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    影像技术在预测胃肠道间质瘤危险分层中的研究进展

    马冲菲时高峰杨丽张春冉...
    2326-2328页
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    MR-T2WI影像组学区分不同病理亚型子宫肌瘤的诊断价值

    韦超王传彬李乃玉林婷婷...
    2329-2334页
    查看更多>>摘要：目的 探讨MR-T2WI影像组学区分不同病理亚型子宫肌瘤的诊断价值.方法 回顾性分析63例65个不同病理亚型子宫肌瘤(其中普通型肌瘤20例21个,富细胞型肌瘤22例23个,退变型肌瘤21例21个)的T2WI信号特点及构成比.然后使用图像分割软件(ITK-SNAP)在T2WI图像上对子宫肌瘤进行三维分割和A.K软件进行特征提取,对提取的影像组学特征应用Pearson、rfSBF(随机森林函数)和10重交叉验证抽样方法进行特征选择;再利用R语言Caret包中train函数对筛选后的训练集进行训练,建立条件推理树模型,采用ROC曲线和混淆矩阵计算模型总体的诊断性能,Delong检验比较模型训练组和验证组ROC曲线下面积(AUC).结果 三种病理亚型的子宫肌瘤T2WI信号构成比存在统计差异(p＜0.001),其中富细胞型子宫肌瘤呈T2WI均匀高信号的比率最多(65.2％),退变型子宫肌瘤在T2WI呈混杂高信号最多(61.9％),普通型子宫肌瘤在T2WI上均呈低信号.每个子宫肌瘤共提取828项影像组学特征,共筛选出12项在三类子宫肌瘤间最具有鉴别诊断价值的特征.以这些特征建立起来的条件推理树模型鉴别普通型、富细胞型和退变型子宫肌瘤训练组的AUC分别为0.97、0.82、0.91,敏感性分别为100％、70.6％、80％,特异性分别为93.8％、90％、90.6％,阳性预测值88.2％、80％、80％,阴性预测值分别为100％、84.4％、90.6％.验证组的AUC分别为0.92、0.73、0.78,敏感性分别为85.3％、50％、66.7％,特异性分别为100％、75％、75％,阳性预测值100％、50％、57.1％,阴性预测值分别为92.3％、75％、82％.Delong检验显示模型训练组和验证组ROC-AUC无统计学差异(P＞0.05).结论 富细胞、退变型及普通型三类子宫肌瘤具有不同的T2WI信号特点,但存在一定交叉重叠.条件推理树三分类模型可以有效区分子宫肌瘤的三种病理学亚型,为子宫肌瘤病理分型提供了一种全新的技术手段.

    子宫肌瘤病理亚型核磁共振影像组学分类

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    CT纹理分析鉴别诊断透明细胞型与非透明细胞型肾癌的Meta分析

    余薇邬颖华谢明国杨阳...
    2335-2339页
    查看更多>>摘要：目的 采用Meta分析评价CT纹理分析(CTTA)鉴别诊断透明细胞型与非透明细胞型肾癌的价值.方法 检索PubMed、Cochrane图书馆、EMBASE、Web of Science、知网、万方数据库自建库至2021年1月公开发表的有关CTTA鉴别诊断不同病理类型肾癌的中英文文献.采用Meta-DiSc 1.4软件进行Meta分析,计算纳入研究的合并敏感性(Sen)、特异性(Spe)、阳性似然比(PLR)、阴性似然比(NLR)和诊断比值比(DOR),绘制汇总受试者工作特征曲线,并计算曲线下面积(AUC).将纹理分析软件类型(TexRAD vs MaZda)、是否联合机器学习(是vs否)进行亚组分析,采用Meta回归探讨非阈值效应引起的异质性.结果 共纳入6项研究,包括764位患者和765个病灶.合并的Sen、Spe、PLR、NLR、DOR及总受试者工作特征曲线AUC值分别是0.82 (95％ CI:0.79～0.85)、0.86(95％ CI:0.80～0.91)、5.16(95％ CI:3.47～ 7.68)、0.20(95％ CI:0.14～0.29)、28.98 (95％ CI:15.19～55.29)和0.9129,亚组分析显示,纹理分析软件类型和是否联合机器学习对诊断结果产生的差异无统计学意义.Deek's漏斗图提示无发表偏倚(P=0.31).结论 CTTA用于鉴别诊断透明细胞型与非透明细胞型肾癌具有较高的敏感性和特异性.

    纹理分析体层摄影术,X线计算机肾细胞癌影像组学

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