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期刊信息/Journal information
中国医学影像技术
中国医学影像技术

李坤成 姜玉新

月刊

1003-3289

cjmit@mail.ioa.ac.cn

010-82547901

100190

北京市海淀区北四环西路21号大猷楼502室

中国医学影像技术/Journal Chinese Journal of Medical Imaging TechnologyCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是由中国科学院主管，经国家科委、新闻出版署审核批准的理、工、医相结合的国家级学术刊物，杂志创刊于1985年，现为月刊(内文160页，约35万字)。杂志主要刊出放射学(包括CT、MRI、普通X线)、超声医学、介入治疗学、影像技术学、超声工程学、电子内镜学、核医学等学科的最新研究成果。本刊主要特点是：①综合影像；②信息量大；③理、工、医相结合；④传播及时。该刊是基础科研人员和临床医务人员学术交流的园地，是广大医生晋升中高级职称的重要依据，也是中国科学院唯一的医学工程技术与临床相结合的刊物。
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    增强CT影像组学联合临床及血液学指标诊断食管鳞状细胞癌淋巴结转移

    杨鑫淼梁长华吴青霞潘犇...
    1682-1687页
    查看更多>>摘要：目的 观察增强CT影像组学联合临床及血液学指标诊断食管鳞状细胞癌(ESCC)淋巴结(LN)转移(LNM)的价值.方法 回顾性纳入218例ESCC,将pN1及pN2期视为LNM(n=90)、pN0期视为无LNM(n=128).按8∶2比例划分训练集(n=174)与测试集(n=44).于训练集筛选可独立评估LNM的临床及LN影像学特征并建立临床-影像学模型,筛选可能与ESCC LNM相关的血液学指标并构建血液学模型;基于静脉期增强CT图像提取LN ROI及ESCC感兴趣容积(VOI)影像组学特征,筛选可能与LNM相关者并构建影像组学模型;以上述特征构建联合模型.采用受试者工作特征曲线及曲线下面积(AUC)评价各模型诊断LNM的效能,以决策曲线分析(DCA)评价临床净收益.结果 体质量指数(BMI)和目标LN内部坏死均为ESCC LNM的独立评估因素(P均＜0.05),相应临床-影像学模型诊断训练集和测试集LNM的AUC分别为0.747及0.687;以7个血液学指标构建的血液学模型在训练集和测试集的AUC分别为0.623及0.583;以10个LN影像组学特征及15个ESCC原发灶影像组学特征构建的影像组学模型在训练集和测试集的AUC分别为0.769及0.745;联合模型在训练集和测试集的AUC分别为0.822和0.739,在训练集优于其他模型(P均＜0.05),而在测试集与其他模型差异均无统计学意义(P均＞0.05).DCA结果显示,0.55～0.80阈概率区间内,联合模型在测试集的净收益高于其他模型.结论 基于静脉期增强CT影像组学联合临床及血液学指标可较为有效地诊断ESCC LNM并可能提升临床净收益.

    食管肿瘤淋巴转移体层摄影术,X线计算机影像组学血液学

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    对比增强乳腺摄影鉴别乳腺良、恶性钙化性病变

    陈军袁萱李越杨光...
    1688-1692页
    查看更多>>摘要：目的 观察对比增强乳腺摄影(CEM)鉴别乳腺良、恶性钙化性病变的价值.方法 回顾性纳入116例女性患者、共132处乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)乳腺X线摄影4～5类钙化性病变,依病理学结果将其分为恶性组(n=86)与良性组(n=46);根据钙化形态及其分布特征将其分为高风险与低风险,由此获得钙化总体风险分型,联合有无伴随强化进行CEM总体风险分型.采用受试者工作特征(ROC)曲线及其曲线下面积(AUC)评估上述各参数鉴别乳腺良、恶性钙化性病变的效能并进行间比较.结果 组间钙化形态、分布和有无伴随强化差异均有统计学意义(P均＜0.05).以钙化形态风险、钙化分布风险、钙化总体风险、钙化伴随强化,以及CEM总体风险鉴别乳腺良、恶性钙化性病变的AUC分别为0.709、0.678、0.774、0.800及0.875,CEM总体风险的效能高于其他(P均＜0.05).结论 联合钙化形态、分布及有无伴随强化等特征进行CEM总体风险分型可提高CEM鉴别乳腺良、恶性钙化性病变的效能.

    乳腺肿瘤钙质沉着症乳腺X线摄影对比剂

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    CT影像组学列线图预测胸腺上皮肿瘤Ki-67表达

    张正平侯晓婧刘梓瑾米克德...
    1693-1697页
    查看更多>>摘要：目的 观察CT影像组学列线图预测胸腺上皮肿瘤Ki-67表达的价值.方法 回顾性分析163例胸腺上皮肿瘤患者,包括训练集114例及验证集49例,根据Ki-67指数于集内划分低表达(＜50％)及高表达(≥50％)亚组.采用多因素logistic回归分析筛选胸腺上皮肿瘤Ki-67表达的独立预测因素并以之构建临床-CT模型;基于胸部平扫及静脉期增强CT图提取并筛选最优影像组学特征,分别构建平扫及增强影像组学模型,计算其影像组学评分Radscore平扫及Radscore增强;基于临床-CT模型、Radscore平扫及Radscore增强构建列线图模型.绘制受试者工作特征曲线,计算曲线下面积(AUC),评估各模型预测胸腺上皮肿瘤Ki-67表达的效能.结果 患者性别、病灶强化CT值为胸腺上皮肿瘤Ki-67表达的独立预测因素(P均＜0.05).临床-CT模型,平扫、增强影像组学模型及列线图模型预测训练集胸腺上皮肿瘤Ki-67表达的AUC分别为0.736、0.814、0.836及0.857,在验证集分别为0.746、0.746、0.750及0.799.结论 CT影像组学列线图可用于预测胸腺上皮肿瘤Ki-67表达.

    胸腺肿瘤Ki-67抗原体层摄影术,X线计算机影像组学列线图

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    基于动脉期增强CT影像组学模型预测小细胞肺癌无进展生存期

    雷洁杨阳邱晓辉
    1698-1703页
    查看更多>>摘要：目的 观察基于动脉期增强CT影像组学模型预测小细胞肺癌(SCLC)患者无进展生存期(PFS)的价值.方法 回顾性纳入210例SCLC患者,按7∶3比例将其随机分为训练集(n=147)与测试集(n=63),以Cox比例风险回归分析获取PFS率的临床独立影响因素并构建临床模型;提取肿瘤影像组学特征,于训练集遴选与PFS率最为相关者构建影像组学模型,计算影像组学评分(Radscore)并据以对疾病进展风险进行分层,比较不同层次PFS率;联合临床独立影响因素及影像组学特征构建临床-影像组学模型.于测试集评估并比较各模型预测SCLC患者PFS率的区分度、校准度及临床净收益.结果 广泛期为SCLC患者PFS缩短的临床独立危险因素[HR=1.841,95％CI(1.288,2.633),P=0.001].基于训练集选出5个与PFS率最为相关的影像组学特征,根据Radscore区分疾病进展风险低(Radscore＜0.235)或高(Radscore≥0.235),后者PFS率低于前者(P＜0.001).临床模型、影像组学模型及临床-影像组学模型预测测试集6个月内PFS率的受试者工作特征曲线下面积(AUC)分别为0.646、0.920及0.931,预测12个月内PFS率分别为0.591、0.917及0.919;临床模型的一致性指数(C-index)为0.595,影像组学模型及临床-影像组学模型的C-index分别为0.878和0.884,均高于临床模型.相比临床模型,影像组学模型净重新分类指数(NRI)为75.82％(P＜0.001)、综合判别改善指数(IDI)为59.76％(P＜0.001),临床-影像组学模型依次为78.94％(P＜0.001)及61.13％(P＜0.001),后二模型间差异均无统计学意义(P均＞0.05).DCA结果显示影像组学模型和临床-影像组学模型的临床净收益均高于临床模型.结论 基于动脉期增强CT影像组学模型可预测SCLC患者PFS率,有助于临床制定个体化治疗方案.

    癌,非小细胞肺体层摄影术,X线计算机影像组学无病生存

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    能谱CT定量参数评估进展期胃癌T分期

    尤亚茹刘译阳袁梦晨赵帅...
    1704-1709页
    查看更多>>摘要：目的 观察能谱CT多参数成像评估进展期胃癌(AGC)T分期的价值.方法 纳入155例AGC患者,根据术后病理分为T2组(n=40)及T3/4a组(n=115).测量术前能谱CT图像动静脉期40～140 keV单能级图像中AGC病灶CT值、水浓度(WC)及碘浓度(IC),计算标准化IC(nIC)、能谱曲线斜率k1和k2.比较组间临床指标及能谱定量参数,绘制受试者工作特征曲线,计算曲线下面积(AUC),评估各指标/模型及联合模型鉴别T2期与T3/4a期AGC的价值.结果 T3/4a组肿瘤厚度、低分化程度占比,以及动、静脉期CT100 keV值、CT140keV值及WC均高于T2组(P均＜0.05).单静脉期CT140keV值为鉴别效能最高的单一参数,其AUC为0.782.临床-动静脉期模型的AUC为0.848,高于单一临床模型及动脉期模型(P均＜0.05)而与静脉期模型差异无统计学意义(P＞0.05).结论 利用AGC能谱CT定量参数、尤其静脉期参数可有效评估其T分期;多参数联合模型诊断价值更高.

    胃肿瘤肿瘤分期体层摄影术,X线计算机

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    胃肠超声助显剂评估肠系膜上动脉综合征患者胃排空状态

    李文宝薛立娟李昶田鲁媛媛...
    1710-1714页
    查看更多>>摘要：目的 观察胃肠超声助显剂用于评估肠系膜上动脉综合征(SMAS)患者胃排空状态的可行性.方法 前瞻性对30例SMAS患者(SMAS组)及24名健康志愿者(对照组)行胃肠超声检查,测算胃肠助显剂通过即刻十二指肠近端内径(D)、肠系膜上动脉与腹主动脉夹角处十二指肠内径(d)及十二指肠受压程度(D-d)/D,记录服用助显剂后5 min(T0)、30 min(T1)、60 min(T2)、90 min(T3)及 120 min(T4)胃残余容量(GRV),分别计算 T1～T4 GRV 与 T0 GRV 比值(GRV1～GRV4)并进行组间比较;以Pearson相关分析观察SMAS患者(D-d)/D与GRV1～GRV4的相关性.结果 SMAS 组 D、(D-d)/D、GRV1、GRV2、GRV3及 GRV4 均大于,而 d 小于对照组(P 均＜0.05).SMAS 患者(D-d)/D 与GRV4呈中度正相关(r=0.509,P=0.007),而与GRV1～GRV3无明显相关性(P均＞0.05).结论 胃肠超声助显剂可用于实时动态观察SMAS患者胃排空状态及定量分析GRV.

    肠系膜上动脉综合征胃排空超声检查

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    非酒精性脂肪性肝病患者定量非对称回波最小二乘估算法迭代水脂分离序列脂肪参数与临床资料的相关性

    伍雪舒健李品雄闵凡...
    1715-1719页
    查看更多>>摘要：目的 观察非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)定量非对称回波最小二乘估算法迭代水脂分离序列(IDEAL-IQ)脂肪参数与临床资料的相关性.方法 前瞻性纳入42例NAFLD患者,根据体质量指数分为瘦型组(n=9)、超重组(n=19)及肥胖组(n=14);比较3组间及两两组间临床资料及IDEAL-IQ脂肪参数[即肝脏脂肪分数(HFF)、腹部内脏脂肪组织(VAT)体积及皮下脂肪组织(SAT)体积],分析HFF、腹部VAT及SAT体积与临床资料的相关性.结果 3组腹部VAT及SAT体积差异均有统计学意义(P均＜0.05);其中,肥胖组腹部VAT体积明显高于瘦型组及超重组,两两组间比较腹部SAT体积差异均有统计学意义(P均＜0.05).男性与女性患者腹部VAT及SAT体积差异均有统计学意义(t=2.559、2.606,P均＜0.05),而HFF差异无统计学意义(t=1.332,P=0.191).NAFLD患者HFF与年龄、收缩压(SBP)、舒张压(DBP)及谷草转氨酶(GOT)均呈正相关(r=0.418、0.408、0.370、0.340,P 均＜0.05).结论 NAFLD 患者HFF与年龄、SBP、DBP及AST相关,腹部VAT及SAT体积与性别相关.

    非酒精性脂肪肝脂肪组织磁共振成像水脂分离

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    多参数光谱CT鉴别G2～3级胰腺神经内分泌瘤与胰腺神经内分泌癌

    师佳佳张艺凡陈云锦郝辉...
    1720-1724页
    查看更多>>摘要：目的 观察多参数光谱CT鉴别G2～3级胰腺神经内分泌瘤(pNET)与胰腺神经内分泌癌(pNEC)的价值.方法 回顾性分析35例pNET(pNET组,含G2级25例、G3级10例)及17例pNEC(pNEC组)术前双层探测器光谱CT(DLCT),分别将单因素分析显示组间差异有统计学意义的常规CT及光谱CT参数纳入多因素logistic回归,筛选鉴别G2～3级pNET与pNEC的独立预测因子,构建常规CT模型及光谱CT模型,并基于二者构建联合模型;评估各模型鉴别G2～3级pNET与pNEC的效能.结果 常规CT病灶静脉期CT值(OR=0.939,P=0.025)及血管侵犯(OR=5.049,P=0.027)均为独立预测因子,以之构建的常规CT模型鉴别G2～3级pNET与pNEC的曲线下面积(AUC)为0.808.光谱CT所示静脉期标准碘密度(OR=0.603)及静脉期标准有效原子序数(OR=0.847)均为独立预测因子(P均＜0.05),以之构建的光谱CT模型的AUC为0.894,高于常规CT模型(Z=2.127,P=0.033).联合模型的AUC为0.924,高于常规CT模型(Z=2.302,P=0.021)而与光谱CT模型差异无统计学意义(Z=0.827,P=0.408).结论 多参数光谱CT能有效鉴别G2～3级pNET与pNEC.

    神经内分泌肿瘤胰腺肿瘤光谱分析诊断,鉴别

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    腹背部脂肪含量相关定量CT参数预测食管癌术后早期并发症

    钱佳佳翟建王钰璇武彤...
    1725-1729页
    查看更多>>摘要：目的 观察腹背部脂肪含量相关定量CT(QCT)参数预测食管癌术后早期并发症的价值.方法 回顾性分析184例食管癌根治术后患者,根据术后早期(术后30天内)是否发生并发症分为并发症组(n=76)与对照组(n=108).基于L3椎体中心层面以QCT获得腹背部脂肪含量相关参数,包括内脏脂肪面积(VFA)、皮下脂肪面积(SFA)、VFA/SFA及椎后肌群脂肪浸润(MFI)程度;以单因素分析及多因素logistic回归分析临床、病理资料及腹背部脂肪含量相关QCT参数,筛选食管癌术后早期并发症的独立危险因素.绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),评估单一独立危险因素及其联合预测效能.结果 VFA/SFA及椎后肌群MFI程度均为食管癌术后早期并发症的独立危险因素(OR=5.121、1.110,P均＜0.05),其AUC分别为0.81及0.77,二者联合AUC为0.84.结论 腹背部脂肪含量相关QCT参数可有效预测食管癌术后早期并发症.

    食管肿瘤腹部脂肪手术后并发症体层摄影术,X线计算机

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    分数阶微积分模型弥散加权成像判断宫颈癌病理类型及分化程度

    张锦超孙宜楠杨擎陈明...
    1730-1734页
    查看更多>>摘要：目的 探讨分数阶微积分(FROC)模型弥散加权成像(DWI)用于判断宫颈癌(CCA)病理类型及分化程度的价值.方法 纳入74例CCA,根据病理类型分为鳞状细胞癌(SCC)组(n=54)与腺癌(ACA)组(n=20),同时根据分化程度分为低分化组(n=33)及中-高分化组(n=41).行常规MR和12个b值DWI检查,经软件分析得到FROC模型参数(D、p和μ值)及单指数模型的表观弥散系数(ADC).比较组间各参数,针对差异有统计学意义的参数绘制受试者工作特征曲线,计算曲线下面积(AUC),评估诊断效能.结果 SCC组与ACA组间ADC、D、β值差异均有统计学意义(P均＜0.05),以D值鉴别CCA病理类型的AUC最高(0.726).低分化组与中高分化组间D、β、μ值及ADC差异均有统计学意义(P均＜0.05),以D值的AUC最高(0.865).基于逻辑回归显著变量β及μ值构建的联合模型的AUC为0.926,高于任意单一参数(P均＜0.05).结论 FROC模型DWI可用于判断CCA病理类型及分化程度.

    宫颈肿瘤磁共振成像分数阶微积分

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