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期刊信息/Journal information
中华核医学与分子影像杂志
江苏省原子医学研究所
中华核医学与分子影像杂志

江苏省原子医学研究所

匡安仁

双月刊

2095-2848

zhhyx@pub.wx.jsinfo.net,zhhyx1981@sina.com

0510-82731904；82721344；82715010

214002

江苏省无锡市大娄巷23号

中华核医学与分子影像杂志/Journal Chinese Journal of Nuclear Medicine and Molecular ImagingCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是我国核医学领域的权威性和专科性杂志，全面反映我国医用核仪器、核试剂的研制，实验核医学研究，临床核医学方法的建立与提高，体外分析方法的创新和推广等，及时报道我国核医学临床科研工作的重大进展，促进国内外核医学学术交流。2007年中华医学会与万方数据携手推动医药信息服务，该刊电子版已独家授权万方数据来实现其数字化服务推广。
正式出版
收录年代

    PET/CT、SPECT/CT影像组学:沟通宏观影像和微观分子的桥梁

    牟玮田捷
    65-67页
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    基于深度学习及Delta影像组学的唾液腺显像在甲状腺癌术后及131I治疗后唾液腺损伤评估中的价值

    曾钰瀧葛昭崇维霞秦杰...
    68-73页
    查看更多>>摘要：目的 探讨基于深度学习及Delta影像组学的唾液腺显像在评估甲状腺癌术后、131I治疗后患者唾液腺损伤中的价值.方法 回顾性收集2019年12月至2022年1月于桂林医学院附属医院接受甲状腺癌全切根治手术和131I治疗的223例甲状腺乳头状癌患者[男46例,女177例,年龄(47.7±14.0)岁]的资料.患者在131I治疗前、后均行唾液腺99TcmO4-SPECT显像,根据显像结果将患者按唾液腺功能情况(正常与损伤)分类标注后按7∶3分为训练集和测试集;基于唾液腺最大放射性计数时的图像和本底放射性计数时的图像训练ResNet-34神经网络模型作为特征提取器,用于提取结构化图像特征数据;采用Delta影像组学的方法将2个时期的图像特征值相减,通过配对t检验、Spearman秩相关性分析结合最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法进行特征筛选,建立逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)和K-最近邻(KNN)预测模型.将3种模型对测试集的唾液腺功能诊断情况与人工判读情况进行对比,并比较3种模型对测试集的AUC(Delong检验).结果 在测试集67例显像中,3位阅片医师的唾液腺功能诊断准确性分别为89.6％(60/67)、83.6％(56/67)和82.1％(55/67),所需时间分别为56、74和55 min;LR、SVM、KNN的判断准确性分别为91.0％(61/67)、86.6％(58/67)和82.1％(55/67),所需时间分别为12.5、15.3和17.9 s.3种影像组学模型均具有较好的分类预测能力,LR、SVM、KNN模型训练集AUC分别为0.972、0.965、0.943;测试集AUC分别为0.954、0.913、0.791,差异无统计学意义(z值:0.72、1.18、1.82,均P＞0.05).结论 基于深度学习及Delta影像组学的模型对甲状腺癌术后、131I治疗后患者唾液腺损伤有较高的评估价值.

    甲状腺肿瘤放射疗法碘放射性同位素辐射损伤涎腺影像组学深度学习

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    2024年本刊可直接用缩写的常用词汇

    《中华核医学与分子影像杂志》编辑部
    73页
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    18F-FDG PET影像组学在术前预测肺腺癌脉管浸润及脏层胸膜侵犯中的应用价值

    孙晓慧刘志鹏杨大壮张俊...
    74-79页
    查看更多>>摘要：目的 评估基于18F-FDG PET的影像组学模型在术前预测肺腺癌(LAC)脉管浸润(LVI)及脏层胸膜侵犯(VPI)的价值.方法 对2018年8月至2022年8月期间在南京医科大学附属泰州人民医院经手术病理确诊的87例LAC患者[男42例、女45例,年龄为(64.6±9.0)岁;共90个病灶]进行回顾性分析,基于PET图像提取、筛选影像组学特征,使用支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)、决策树(DT)和K-最近邻(KNN)算法构建机器学习模型;采用分层抽样法(Python中的StratifiedkFold函数)将数据按8∶2分成训练集和测试集,使用5折交叉验证法验证模型性能的稳定性并绘制ROC曲线,计算并比较AUC(Delong检验),评价影像组学模型预测LAC LVI及VPI的价值.结果 SVM、LR、DT、KNN模型预测LAC患者LVI的训练集AUC分别为0.91、0.90、0.91、0.91,测试集AUC为0.85、0.87、0.77、0.78;在预测 VPI 时,训练集 AUC 分别为 0.86、0.86、0.84、0.81,测试集分别为 0.82、0.80、0.69、0.78;SVM模型F1分数最佳,预测LVI和VPI时分别为0.59和0.66.4种模型间AUC差异无统计学意义(z值:-1.46～1.71,均P＞0.05).结论 基于18F-FDG PET影像组学特征构建的机器学习模型对于术前预测LAC患者LVI及VPI均表现出良好的效能,有助于对LAC的风险分层及临床决策的制定.SVM模型在预测LVI和VPI中性能最佳.

    肺肿瘤腺癌肿瘤侵润影像组学正电子发射断层显像术氟脱氧葡萄糖F18

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    本刊有关论文中法定计量单位的书写要求

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    关于参考文献

    《中华核医学与分子影像杂志》编辑部
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    基于18F-PSMA-1007 PET/CT影像组学模型在前列腺癌与前列腺增生鉴别诊断中的价值

    罗量常儒玺李运轩高俊刚...
    80-85页
    查看更多>>摘要：目的 评估前列腺特异膜抗原(PSMA)PET/CT影像组学模型对前列腺癌和前列腺增生(BPH)鉴别诊断的价值.方法 回顾性收集2020年5月至2022年9月在西安交通大学第一附属医院行前列腺穿刺活组织检查和18F-PSMA-1007 PET/CT显像的50例前列腺癌[年龄(70.0±8.8)岁]和25例BPH患者[年龄(66.9±9.4)岁]的资料,采用随机种子数按7∶3分为训练集(n=53)和测试集(n=22).基于PET/CT配准图像勾画前列腺ROI,提取PET和CT影像组学特征,使用最大相关最小冗余(mRMR)和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法进行特征筛选.采用logistic回归分别构建PET和PET/CT影像组学模型.通过ROC曲线评价模型的诊断效能,并与游离前列腺特异抗原(fPSA)/总前列腺特异性抗原(tPSA)比值、PET常规代谢参数以及前列腺癌分子成像标准化评估(PROMISE)等指标和参数进行比较(Delong检验).结果 PET影像组学模型共纳入7个特征,PET/CT影像组学模型分别纳入3个CT特征和4个PET特征.训练集、测试集中PET和PET/CT影像组学模型 AUC 分别为 0.941、0.914 和 0.965、0.914,均高于 fPSA/tPSA(0.719 和 0.710)、SUVmax(0.748 和 0.800)、SUV 峰值(SUVpeak;0.722 和 0.771)、肿瘤代谢体积(MTV;0.640 和 0.595)、病灶总摄取值(TLU;0.525 和 0.476)以及 PROMISE(0.644 和 0.667)的 AUC[训练集 z 值:-6.26～-3.13,均P＜0.01;测试集 z 值:-3.16～-1.08,P＞0.05(fPSA/tPSA、SUVmax、SUVpeak)或 P＜0.05(MTV、TLU、PROMISA)].PET和PET/CT影像组学模型在测试集中鉴别诊断的准确性、灵敏度和特异性分别为86.36％(19/22)、13/15、6/7和90.91％(20/22)、15/15、5/7.结论 相较于临床指标和PET常规参数,基于PSMA PET/CT的影像组学模型可进一步提高对前列腺癌和BPH鉴别诊断的效能.

    前列腺肿瘤前列腺增生前列腺特异膜抗原影像组学正电子发射断层显像术体层摄影术,X线计算机

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    基于18F-FDG PET/CT的影像组学在预测乳腺癌分子分型和Ki-67表达中的价值

    贾童童史津宇李继会章斌...
    86-91页
    查看更多>>摘要：目的 探讨基于18F-FDG PET/CT的影像组学预测乳腺癌分子分型和细胞增殖核抗原Ki-67表达水平的价值.方法 回顾性分析2016年4月至2023年5月于苏州大学附属第一医院行18F-FDG PET/CT检查并经病理学检查证实的134例乳腺癌患者[均为女性,年龄(55.4±13.3)岁].利用LIFEx软件提取影像组学特征,采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法和两独立样本t检验来筛选特征,并计算影像组学得分,得到影像组学模型;利用有监督的logistic回归筛选并得到临床模型;结合影像组学和临床特征,采用logistic回归分析建立复合预测模型.绘制ROC曲线,并采用Delong检验比较不同模型AUC的差异.结果 134例患者中,三阴性乳腺癌(TNBC)22例,人表皮生长因子受体2(HER2)过表达型47例,Luminal A型和B型分别37例和28例.其中,Ki-67高表达型85例,低表达型49例.复合模型预测TNBC、HER2过表达型,Luminal A型和Ki-67表达的AUC及 95％CI分别为:0.843(0.770～0.900)、0.808(0.723～0.876)、0.825(0.711～0.908)和 0.836(0.762～0.894),高于单独临床模型(z值:1.97～3.06,均P＜0.05).结论 基于18F-FDG PET/CT的影像组学模型结合临床因素可以很好地预测乳腺癌的分子分型和Ki-67表达水平.

    乳腺肿瘤Ki-67抗原影像组学正电子发射断层显像术体层摄影术,X线计算机氟脱氧葡萄糖F18

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    基于18F-FDG PET/CT的机器学习模型对风湿性多肌痛的诊断价值

    孙苏文冬邵晓梁蒋婉岚张璐...
    92-97页
    查看更多>>摘要：目的 探讨基于18F-FDG PET/CT的机器学习模型对风湿性多肌痛(PMR)的诊断价值.方法 回顾性分析2014年11月至2022年12月间入住常州市第一人民医院免疫风湿科,疑似PMR并行18F-FDG PET/CT检查的177例患者[男119例、女58例,年龄67.0(61.0,72.0)岁]资料.将患者按照7∶3随机等比抽样分为训练集和验证集.利用分类和回归树(CART)、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法和logistic回归3种机器学习模型对PET/CT影像学特征进行学习.通过ROC曲线分析评估各模型的诊断效能,采用Delong检验比较不同AUC的差异.结果 PMR患者78例(44.1％,78/177),非 PMR 患者 99 例(55.9％,99/177);训练集 124 例,验证集 53 例.Logistic 回归模型(训练集:AUC=0.961;验证集:AUC=0.930)在诊断PMR方面优于CART(训练集:AUC=0.902,z=2.96,P=0.003;验证集:AUC=0.844,z=2.46,P=0.014),与 LASSO 算法诊断效能相似(训练集:AUC=0.957,z=0.95,P=0.340;验证集:AUC=0.930,z=0.00,P=1.000),但其评估部位较少.简化后的PMR-Logit评分在总体人群中的AUC为0.951,诊断PMR的灵敏度为89.74％(70/78),特异性为90.91％(90/99).结论 基于18F-FDG PET/CT影像学特征的机器学习模型有望成为一种有效诊断PMR的工具.

    风湿性多肌痛影像组学机器学习正电子发射断层显像术体层摄影术,X线计算机氟脱氧葡萄糖F18

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    Q.Flex技术提高肺结节PET/CT图像质量和定量准确性的临床研究

    戴东刘建井卢笛隋国庆...
    98-103页
    查看更多>>摘要：目的 对比肺结节五维(5D)全息Q.Flex和常规三维(3D)PET/CT图像质量和代谢参数的差异,评估其临床实用价值.方法 回顾性收集2022年6月至2022年8月间于天津市肿瘤医院空港医院因可疑肺小结节而行PET/CT显像的54例患者[男30例,女24例;年龄60(42,75)岁;共78个18F-FDG高代谢实性肺结节(最大径≤3 cm)]的资料.所有患者接受5D PET扫描及3D、5D图像重建.比较5D和3D组间PET图像质量主观评分和信噪比(SNR),同时对比2组肺结节的定量参数:SUVmax、SUVmean和肿瘤代谢体积(MTV).组间差异采用x2检验、Wilcoxon符号秩检验比较,相关性分析采用Spearman秩相关分析.结果 5D组图像质量视觉评估≥4分的百分比和肺结节SNR 明显高于 3D 组,分别为 45％(35/78)和 28％(22/78)(x2=4.67,P=0.031)、37.46(18.42,62.00)和 32.72(16.97,54.76)(z=-4.07,P＜0.001);2 组间 SNR、SUVmax、SUVmean和 MTV 呈明显正相关(rs值:0.86、0.86、0.85和0.95,均P＜0.001);5D组SUVmax和SUVmean均明显高于3D组,分别为9.71(5.48,13.82)和 8.96(4.82,12.63)(z=-3.05,P＜0.001)、6.30(3.39,8.94)和 5.61(2.99,7.63)(z=-4.07,P＜0.001);而 5D 组 MTV 明显低于 3D 组,分别为 1.72(0.66,2.74)cm3 和 1.98(1.06,4.63)cm3(z=-7.13,P＜0.001).肺下野及最大径＞10 mm且≤20 mm的结节的5D定量参数较3D参数变化最明显(z值:-5.23～-2.48,均P＜0.05).结论 Q.Flex 5D PET明显改善肺结节SUV和代谢体积的定量准确度,且图像质量清晰,不增加辐射剂量,具有临床实用价值.

    孤立性肺结节多发性肺结节图像处理,计算机辅助正电子发射断层显像术体层摄影术,X线计算机

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