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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。
正式出版
收录年代

    右侧小脑占位——请分析病变性质

    李兰清蔡宇翔李欢徐海波...
    1435,1630,封3页
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    介入影像技师操作规范专家共识总论

    中华医学会影像技术分会介入影像学组中国医师协会医学技师专业委员会中国医药教育协会医学影像技术学专业委员会介入放射技术工作组王红光...
    1436页
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    神经介入影像技师操作规范专家共识

    中华医学会影像技术分会介入影像学组中国医师协会医学技师专业委员会中国医药教育协会医学影像技术学专业委员会介入放射技术工作组高丽敏...
    1437-1442页
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    影像组学结合机器学习预测自发性脑出血的短期预后

    郭影陈鹏宇赵俊果沈桂权...
    1443-1449页
    查看更多>>摘要：目的 基于影像组学结合机器学习建立模型预测自发性脑出血(sICH)患者短期预后并对模型进行验证.方法 回顾性获取本院289例sICH患者的影像学和临床资料,并以7∶3将患者随机地分为训练集与验证集.基于LASSO算法降维处理,采用5倍交叉验证方法调试出最优参数并结合5种机器算法建立预测模型,比较所有模型的准确性.通过训练集的多变量Logistic回归分析构建影像+临床的综合预测模型并绘制受试者工作特征曲线下面积(AUC)及列线图.获取外院同时期163例sICH患者的数据作为独立的外部验证集.结果 通过比较五种机器学习算法的性能,随机森林(RF)模型表现出最好的性能(AUC=0.83);临床影像组学列线图在训练集、内部验证集、外部验证集的AUC分别为0.88、0.86、0.86.校准曲线在训练集和外部验证集中均显示满意的效果(P＜0.05),而在内部验证中一致性较差(P＜0.05).结论 基于影像组学结合机器学习的临床影像组学列线图是为sICH患者短期预后提供个性化风险评估的有效工具,其中RF算法模型表现最好.

    自发性脑出血影像组学预后列线图

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    基于多序列瘤周瘤内影像组学预测胶质瘤病理分级

    刘深圳王在斌娄金峰姜帆...
    1450-1455页
    查看更多>>摘要：目的 探讨多序列瘤周瘤内影像组学模型预测胶质瘤病理分级的价值.方法 回顾性分析153例病理结果为胶质瘤患者的MRI影像资料,其中低级别胶质瘤50例,高级别胶质瘤103例.将预处理后的T1WI、T2WI、T2 FLAIR、T1增强影像资料导入3D Slicer中进行瘤内感兴趣区域勾画,并将其自动外扩至肿瘤周围2 mm、3 mm、4 mm、5 mm、6 mm,应用Python中的pyradiomics进行影像组学特征提取,使用t检验、Pearson相关分析以及最小绝对收缩与选择算法模型进一步筛选特征,使用6种分类器分别构建瘤周、瘤内影像组学模型,筛选出最佳瘤周模型后,将每个序列的最佳瘤周(均为瘤周3 mm)与瘤内影像特征组合构建瘤内+瘤周模型,采用受试者工作特征曲线(ROC)及其曲线下面积(AUC)评估不同预测模型的效能,采用DeLong检验比较不同模型之间AUC的差异.结果 患者的性别、年龄与胶质瘤病理分级无关(P＞0.05).在构建的预测模型中,4种序列的瘤周与瘤内影像特征联合构建的预测模型预测性能最佳,在测试组AUC达到了为0.987、准确度为0.935、特异度为0.929、敏感度为0.906.结论 瘤周影像组学模型同样具有良好的预测效能,与瘤内影像组学模型效能相当,并能够提升瘤内影像组学模型的预测性能.瘤周瘤内影像组为术前确定患者胶质瘤病理分级提供一种准确率更高的无创预测方法,为临床个体化、精确化治疗方案的制定及预后评估提供重要信息.

    胶质瘤病理分级影像组学瘤周脑区联合模型

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    图像预处理方法对基于影像组学对胶质瘤MGMT基因状态预测影响的研究

    卫宏洋宗会迁张娅柳青...
    1456-1465页
    查看更多>>摘要：目的 基于随机森林分类器找到各常规MRI序列及各序列联合后最适合的图像处理方法,并联立各经过最适合的图像处理方式的序列建立一个术前预测胶质瘤MGMT基因甲基化状态的影像组学模型.方法 回顾性搜集了 104例(河北医科大学第二医院数据75例,TCIA公共数据集29例),经病理证实为MGMT基因甲基化(56例)和非甲基化(48例)的胶质瘤患者的T1 WI、T2 WI、FLAIR、CE-T1 WI图像.然后,由两名医师进行感兴趣区勾画,勾画范围包括瘤周水肿区、坏死区、实质区.之后对各序列的感兴趣区分别进行标准分数(Z-score)、Nyúl图像处理,再各自进行灰度离散化处理,并对各序列处理后的图像使用Pyradiomics包进行特征提取.对各序列进行特征筛选并进行随机森林建模,得到各序列最佳图像处理方式.再联合多序列进行特征筛选并建模,得到多序列最佳图像处理方式.最后将经过最佳处理方式的各序列特征联合进行筛选并通过随机森林建模.结果 在单序列中T1 WI配合Nyúl序列表现最佳,训练集及验证集受试者工作特征曲线曲线下面积(AUC)值为0.98,0.85;在多序列建模中,Nyúl图像归一化方法最佳,训练集与测试集AUC值为0.94,0.89;在所有建立的模型中联合经过各序列最佳图像处理方式处理的各序列建立的模型性能最佳,训练集与验证集AUC值为0.98,0.92.结论 基于联合经过各序列最佳图像处理方式处理的各序列建立的模型性能,在多序列模型中,性能最佳;在单序列中,T1 WI适合Nyúl,T2 WI 适合 Z-score&FBN32,FLAIR 适合 Z-score&FBN128,CE-T1 WI 适合 Nyúl&FBS1/128.

    图像预处理胶质瘤MGMT基因标准分数Nyúl

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    基于血栓渗透性影像学特征对大脑中动脉急性闭塞血管内治疗预后的评估

    秦江彦祁丹雷格格李延静...
    1466-1470页
    查看更多>>摘要：目的 探讨急性大脑中动脉闭塞并进行血管内治疗(EVT)的患者血栓密度增高值(TAI)与临床预后的关系.方法 回顾性分析延安大学附属医院心脑血管病医院大脑中动脉闭塞并接受EVT治疗的急性缺血性脑卒中(AIS)患者58例,以第90天改良的Rankin量表(mRS)评分为因变量分为两组,预后良好组(mRS≤2)32例和预后不良组(mRS＞2)26例,使用单因素及多因素逐步Logistic回归,筛选确定AIS EVT治疗后预后不良发生的独立危险因素,再通过受试者工作特征曲线(ROC)分析各危险因素对AIS患者预后评估的效能.结果 多因素Logis-tic 回归结果显示,TAI(OR:0.928,95％CI:0.864～0.996,P=0.038)、血栓密度(OR:0.816,95％CI:0.691～0.963,P=0.016)、血栓长度(OR:6.651,95％CI:1.696～26.083,P=0.007)是急性大脑中动脉闭塞并进行血管内治疗患者90天mRS预后的独立危险因素(P＜0.05).ROC曲线分析显示,TAI的AUC为0.861,最佳截断值为10.085;血栓密度AUC为0.655,最佳截断值为4.181;血栓长度的AUC为0.665,最佳截断值为17.9;TAI、血栓长度、血栓密度三个指标影像联合检测的AUC为0.911,敏感度及特异度分别为80.8％、90.6％.结论 急性大脑中动脉闭塞进行血管内治疗患者90天mRS功能预后良好(mRS≤2)的患者TAI越高,血栓渗透性越高,并且TAI对急性大脑中动脉闭塞并进行血管内治疗的患者90天mRS功能预后的评估具有较好的敏感度和特异度,基于TAI所建立的影像联合指标对90天mRS功能预后的评估效能更好.

    急性缺血性卒中血管内治疗血栓渗透性血栓密度增高值血栓密度血栓长度

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    多模态影像组学列线图在预测乳腺癌患者HER-2表达水平中的价值

    杨静茹赵楠楠张舒妮朱芸...
    1471-1477页
    查看更多>>摘要：目的 探讨基于多模态影像组学联合临床特征构建的列线图预测乳腺癌患者人表皮生长因子受体2(HER-2)的表达水平.方法 回顾性分析蚌埠医科大学第一附属医院术前经磁共振(MRI)和钼靶(MG)检查且经病理证实的201例乳腺癌患者,以7:3的比例随机分配为训练集(n=140)和测试集(n=61).选择MG头尾(CC)位、内外斜(ML0)位及T2WI脂肪抑制(FS-T2WI)序列、DCE-MRI第2期勾画病灶最大层面.通过f-calssif函数、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归筛选最优特征.通过支持向量机(SVM)获取钼靶(MG)、动态对比增强MRI(DCE-MRI)、多模态影像组学评分(Rad-score),分别构建MG模型、MRI模型、多模态模型.通过单-多因素Lo-gistic 回归筛选临床独立预测因子构建临床模型,选择多模态模型Rad-score联合临床独立预测因素建立列线图模型.结果 列线图模型其训练集AUC、敏感度、特异度及准确度分别为0.902、91.8％、85.7％及85.0％;测试集分别为0.886、81.8％、84.6％及80.3％.结论 列线图有可能作为一种准确、无创方法用于预测术前乳腺癌患者HER-2表达水平,为临床诊疗和决策提供重要指导.

    乳腺癌HER-2表达多模态影像组学列线图

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    基于多模态影像和临床特征融合的乳腺癌预后预测模型建立与验证

    韩敏路红朱鹰刘红...
    1478-1484页
    查看更多>>摘要：目的 构建并验证基于多模态影像和临床特征融合的乳腺癌预后预测模型.方法 前瞻性选取2020年1月至2023年3月医院收治的156例乳腺癌患者,按照8∶2随机分为训练集(125例)和验证集(31例).患者新辅助化疗后行手术切除并统计病理完全缓解(pCR)情况.新辅助化疗前后行高分辨磁共振、乳腺超声、钼靶检查,分析影响乳腺癌患者预后(新辅助化疗后pCR)的因素,构建基于多模态影像和临床特征融合的乳腺癌预后预测模型并进行模型的验证及效能评估.结果 训练集有31例达到pCR,验证集有7例达到pCR.Logistic回归分析显示肿瘤分期(OR=5.254,95％CI:2.161～12.769)、多普勒超声后方回声(OR=4.909,95％CI:2.020～11.930)、△表观扩散系数(ADC)(OR=4.419,95％CI:1.818～10.741)、钼靶钙化状态(OR=4.358,95％CI:1.793～10.591)是影响乳腺癌患者预后的因素(P＜0.05).以上述影响因素作为预测变量,建立列线图预测模型,各因素总分范围89～374分,对应风险率范围0.07～0.89.列线图模型验证结果显示C-index指数为0.804(95％CI:0.768～0.841),预测乳腺癌预后的校正曲线趋近于理想曲线(P＞0.05).训练集受试者工作特征(ROC)曲线结果显示:列线图模型预测乳腺癌患者预后的灵敏度77.42％(95％CI:58.46％～89.72％),特异度为86.17％(95％CI:77.153％～92.14％),受试者工作特征曲线曲线下面积(AUC)为0.856(95％CI:0.778～0.939).验证集ROC曲线结果显示:列线图模型预测乳腺癌患者预后的灵敏度71.43％(95％CI:30.26％～94.89％),特异度为91.67％(95％CI:71.53％～98.54％),AUC为0.872(95％CI:0.795～0.949).结论 基于多模态影像和临床特征融合的乳腺癌预后预测模型可有效预测患者预后,列线图模型预测乳腺癌患者预后效能良好.

    乳腺癌磁共振成像多模态新辅助化疗预后列线图

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    直接淋巴管造影后CT及增强CT诊断乳糜性胸腔积液

    张晓杰孙小丽郝琪刘梦珂...
    1485-1488页
    查看更多>>摘要：目的 探讨直接淋巴管造影(DLG)后CT及增强CT诊断乳糜性胸腔积液的价值.方法 回顾性分析2011年7月1日至2023年6月30日经临床确诊为乳糜性胸腔积液患者的临床及影像学资料共16例,所有患者均行DLG后CT和CT增强检查.结果 DLG后CT及增强CT可见胸内异常表现,包括对比剂分布异常,肺脏异常、胸膜异常、纵隔异常和骨的异常;6例患者可见肺实变,2例患者可见小叶间隔增厚,5例患者可见支气管血管束增粗,4例患者可见胸膜增厚,胸椎和肋骨可见不同程度的骨质破坏和密度减低,4例患者可见纵隔淋巴结强化.结论 DLG后CT和增强CT可明确胸部病变的特征,对诊断乳糜性胸腔积液有重要的价值.

    乳糜性胸腔积液直接淋巴管造影体层摄影术,X线计算机

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