临床放射学杂志2025年第12期-临床放射学杂志社

临床放射学杂志2025年第12期

双层探测器光谱CT动脉增强分数对甲状腺乳头状癌颈部淋巴结转移的预测价值

袁迎芳, 向栋国, 邵红宇, 霍斯帖, 王晰, 崔福生
目的 探讨双层探测器光谱CT测量甲状腺乳头状癌（PTC）病灶动脉增强分数（AEF）对颈部淋巴结转移（LNM）的预测价值。方法 纳入145例PTC患者,男17例,女128例。根据有无颈部LNM分为无LNM组65例,LNM组80例。评估PTC病灶的形态学特征,测量动静脉期病灶及颈内动脉碘密度,计算AEF值,在生成的AEF融合图上测量AEFmapping值。Spearman相关分析用于测量AEF和AEFmapping之间的相关性。Bland-Altman图用于描述AEF和AEFmapping平均差之间的偏差,并估计一致区间。多因素Logistic回归分析,构建常规影像特征模型、AEF+常规影像特征模型及AEFmapping+常规影像特征模型。绘制受试者工作特征（ROC）曲线评估诊断效能。结果 PTC患者颈部LNM组与无LNM组间长径、短径、纵横比及病灶与包膜接触范围有统计学差异（P<0.05）。LNM组病灶AEF及AEFmapping均高于无LNM组,两者间具有统计学差异（P<0.05）,并且两者间相关性良好（r=0.815,P<0.001）,一致性较好,平均差异为0.6,95%的一致性界限为-7.2~8.3（P=0.084）。多因素Logistic回归分析,常规影像特征模型纳入短径、纵横比、与包膜接触范围（≥50%）,预测PTC患者颈部LNM的曲线下面积（AUC）为0.810,敏感度为76.25%,特异度为73.85%。将常规影像特征模型分别与AEF及AEFmapping相结合分别构建模型,可提高诊断效能（AUC：0.875 vs. 0.810,P=0.015;0.869 vs. 0.810,P=0.019）,AEF+常规影像特征模型与AEFmapping+常规影像特征模型诊断效能相当（P=0.45）。结论 AEF和AEFmapping具有良好的相关性及一致性,将AEF和AEFmapping与常规影像特征相结合可提高PTC颈部LNM的诊断效能。
能谱CT多参数成像预测乳腺癌前哨淋巴结转移负荷的临床应用价值

周延鑫, 高茜, 汪咏苗, 周楠, 王婉婷, 付凡欣, 李德艳, 罗春燕, 何波, 李俊
目的 探讨能谱CT多参数成像技术在术前预测乳腺癌前哨淋巴结转移负荷中的应用价值。方法 回顾性搜集2023年9月至2024年12月昆明医科大学第一附属医院收治的乳腺癌患者的临床及能谱CT多参数影像资料,分析其能谱CT参数及临床特征,筛选乳腺癌前哨淋巴结转移负荷的独立影响因素,并构建预测模型。结果 共纳入99例患者,其中低负荷组74例、高负荷组25例。基于分析结果,分别构建临床病理-能谱CT常规影像模型、能谱CT定量参数模型以及联合模型列线图,各模型均表现出良好的预测效能。结论 基于能谱CT多参数成像技术可在术前有效预测乳腺癌前哨淋巴结转移负荷,为临床早期精准评估腋窝淋巴结状态提供可靠的影像学依据。
光谱CT定性与定量诊断前交叉韧带断裂的价值

高畅, 张阳, 蒋梅花, 刘超, 王建华
目的 探讨双层探测器光谱CT（DLCT）对前交叉韧带（ACL）断裂的诊断价值。方法 前瞻性纳入44例单侧ACL断裂的患者,行双膝DLCT和MRI扫描。分别测量断裂ACL与正常ACL的各能谱参数,包括40~80 keV虚拟单能量、120 kVp混合能量、电子云密度和有效原子序数（Zeff）。对两组间不同参数的差异进行分析,并绘制受试者工作特征（ROC）曲线,曲线下面积（AUC）的比较采用DeLong检验。2名医师分别通过DLCT和MRI评估ACL的完整性并给出诊断分级,二者间差异采用McNemar检验。结果 断裂ACL和正常ACL的各能谱参数差异均有统计学意义。除Zeff外,其余参数的诊断效能卓越（AUC=0.985~0.998）。DLCT和MRI对ACL断裂的诊断效能无统计学差异（P=0.125）。结论 DLCT定性与定量评估对ACL断裂具有极高的诊断价值。
光谱CT多参数成像术前预测食管鳞癌脉管神经侵犯的价值

慕宛伶, 倪佳慧, 罗成龙, 曹孟良, 孟新华, 高剑波, 周悦
目的 探讨基于双层探测器光谱CT多参数成像术前预测食管鳞癌脉管神经侵犯（LVI/PNI）的价值。方法 回顾性分析118例经术后病理证实的食管鳞癌患者的临床病理及影像资料,将其分为LVI/PNI阳性组与阴性组。所有患者术前均接受双层探测器光谱CT双期增强扫描。测量并计算碘密度、标准化碘密度、有效原子序数、电子密度、光谱曲线斜率等光谱参数。采用单因素及多因素Logistic回归识别LVI/PNI的独立预测因子,并采用平衡随机森林算法五折交叉验证构建预测模型。绘制受试者工作特征曲线并评估模型性能。结果 LVI/PNI阳性组51例,阴性组67例。多因素Logistic回归分析显示,临床N分期和静脉期标准化碘浓度是预测LVI/PNI的独立预测因子,基于二者构建的联合预测模型表现出优异的诊断效能,五折交叉验证平均曲线下面积达0.896,平均分类准确度、召回率、F1分数和精确率分别为78.9%、91.2%、0.787、69.9%。结论 双层探测器光谱CT的多参数成像对食管癌LVI/PNI具有显著的术前预测价值,联合临床N分期和静脉期标准化碘浓度所构建的模型具有良好的预测效能,有望为临床治疗决策提供影像学依据。
第二代双层探测器光谱CT运动补偿重组算法在前瞻性心电门控冠状动脉血管造影中的应用

陈翰林, 陈险峰, 钟志林, 桂绅, 陈诚, 谭聪, 崔敏
目的 探究双层探测器光谱CT（DLCT）结合运动补偿重组（MCR）算法对前瞻性心电门控冠状动脉CTA图像质量的改善效果。方法 前瞻性纳入疑似或确诊冠心病的患者121例[男61例,女60例,平均年龄（53.1±10.91）岁],使用第二代DLCT行冠状动脉计算机断层造影（CCTA）,扫描模式为前瞻性心电门控。根据心率分为A、B两组,A组心率≤75次/min（n = 61）,重组（75±5）% R-R间期;B组心率>75次/min（n = 60）,重组（45±5）% R-R间期;两组分别重组标准（STD）图像和MCR算法图像。评估主动脉根部及冠状动脉各个节段[左主干（LM）、左前降支（LAD）、左回旋支（LCX）、右冠状动脉（RCA）]的客观图像质量,包括CT值、噪声（SD）、信噪比（SNR）和对比信噪比（CNR）。由两名工作5年以上放射科医师对主观图像质量进行评分。结果 有效辐射剂量：A组（3.33±0.56） mSv,B组（3.51±0.72） mSv。A组冠状动脉血管各节段（LMA、LAD、LCX、RCA）MCR图像的CT值高于STD图像（均P<0.05）;RCA的SNR、CNR结果显示MCR图像高于STD图像（均P<0.05）,SD值MCR图像低于STD图像（均P<0.05）。B组MCR图像冠状动脉血管各节段的CT值、SNR和CNR均高于STD图像（均P<0.05）,MCR图像的SD低于STD图像（均P<0.05）。主观评分一致性较好（STD图像Kappa = 0.86,MCR图像Kappa= 0.85）,均显示MCR算法显示冠状动脉分支更佳（均P<0.05）,A组STD图像评分“优良”的血管占比56.96%,MCR图像为97.95%;B组STD图像为35.84%,MCR图像为95.42%。结论 DLCT的MCR算法可应用于前瞻性心电门控CCTA,并有效改善图像质量,特别是在心率>75次/min的患者中。
MR-PWI和18F-FDG-PET/CT脑泡型包虫病边缘带生物学活性分析

高欣, 王飞, 马娟, 黄瑞, 刘珺迪, 尤永笑, 张丹, 马倩, 姜春晖
目的 评价磁共振灌注加权成像（PWI）在分析脑泡型包虫病（CAE）的血流灌注特征及生物学活性中的价值。方法 搜集新疆医科大学第一附属医院2013年6月至2020年1月期间确诊的17例CAE患者,行3.0 T MR常规增强及PWI检查,测定病灶的实质区、边缘区、水肿区及对侧正常区的相对脑血流量（rCBF）、相对血容量（rCBV）、平均通过时间（MTT）、达峰时间（TTP）。10例患者同期行PET-CT,选取与灌注检查匹配的16个病灶,分析边缘区PWI参数与SUVmax的相关性,并绘制受试者工作特征（ROC）曲线评估诊断效能。结果 病变边缘区rCBF、rCBV显著高于实质区（P<0.05）,其TTP降低,提示边缘区血供丰富,实质区乏血供。边缘区TTP与SUVmax呈负相关（r=-0.319,P<0.05）。ROC分析显示rCBF、rCBV、SUVmax的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.845、0.828、0.856（P<0.05）。结论 PWI可有效评估CAE病灶活性,边缘区TTP与SUVmax相关,其可作为PET/CT的替代方法用于临床。
基于CT影像组学预测急性缺血性脑卒中的发病时间窗

谢刚, 高靳, 刘建, 李娅, 张凌峰, 张月, 李康
目的 探讨基于CT脑梗死区影像组学特征构建的定量模型在急性缺血性脑卒中（AIS）发病时间窗（≥ 4.5 h或< 4.5 h）个性化预测中的价值。方法 回顾性搜集两个中心共191例AIS患者的数据（训练集134例,测试集57例）,从CT平扫图像中提取梗死区影像组学特征并构建影像组学评分（Rad-score）。在训练集中,通过Logistic回归分析Rad-score、临床及影像学特征与时间窗的相关性,并基于Shapley加性解释（SHAP）方法构建定量的时间窗预测模型,最后在测试集中对模型进行外部验证。采用受试者工作特征曲线（ROC）评价模型的诊断效能。结果 Rad-score最终由7个影像组学特征构成,其与脑卒中发病时间呈负相关（r = - 0.38,P < 0.05）。多因素Logistic回归分析显示年龄及Rad-score是AIS时间窗的独立预测因子。基于Rad-score的模型能够定量评估每例AIS患者发病时间≥ 4.5 h或< 4.5 h的可能性,其在训练集和测试集中的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.87和0.79。当加入年龄变量时,模型在训练集和测试集中的AUC分别提升至0.88和0.83。结论 基于CT影像组学的定量模型能够实现AIS发病时间窗的个性化预测,有望成为一种评估醒后卒中患者时间窗的新方法。
联合Kaiser评分、DWI及MRS对乳腺BI-RADS3-5类病变的诊断效能

刘丹丹, 韦平, 高彦, 巴照贵
目的 探讨联合使用扩散加权成像(DWI)、磁共振波谱成像（MRS）能否提高Kaiser评分对乳腺病变的诊断效能。方法 回顾性分析2023年1月至2025年2月于济南市第八人民医院行乳腺3.0 T MRI平扫及动态对比增强检查、MRS检查的女性患者病例共107例,共111个病灶。对每个病灶进行Kaiser评分、表观扩散系数（ADC）值测量、tCho峰判断,以病理为金标准采用应用受试者工作特征（ROC）曲线、Kappa一致性评价对Kaiser评分及Kaiser+ADC+MRS(Kaiser+评分) 的诊断效能进行评价,并应用Delong检验对曲线下面积（AUC）进行比较。结果 Kaiser评分的AUC为0.938,最佳诊断界值为4分,其敏感性为96.67%（95% CI：88.5%~99.6%）、特异性80.39%（95% CI : 66.9%~90.2%）;Kaiser+评分AUC为0.969,最佳诊断界值为4分,其敏感性为93.33%（95% CI：83.8%~98.2%）、特异性90.20%（95% CI : 78.6%~96.7%）;Kaiser+评分的AUC较Kaiser评分提高（P=0.026）。Kappa一致性分析发现Kaiser评分与病理结果的一致性为0.779（95% CI ：0.663~0.896）,Kaiser+评分与病理结果的一致性为0.837（95% CI ：0.663~0.896）。结论 联合使用DWI、MRS可以提高Kaiser评分的诊断效能,可以在保证高敏感性的前提下提高诊断的特异性,降低穿刺活检率。
基于多模态MRI与临床病理特征构建LASSO回归模型识别食管癌新辅助化疗联合免疫治疗后复发/转移风险的危险因素

李铭, 卢慧倩, 夏旭东, 杨曜铭, 张玉兴, 崔振华, 宋明
目的 通过联合多模态MRI影像组学特征与临床病理指标,构建LASSO回归模型识别术后复发/转移的独立危险因素。方法 选取新辅助化疗联合免疫治疗（NAC+免疫）前接受MRI检查并经病理证实的500例食管癌患者[包括良好组（无复发/转移）73例,不良组（发生复发/转移）427例]作研究对象,搜集多模态MRI指标、临床病理特征,构建LASSO-Logistic模型筛查影响食管癌患者接受NAC+免疫治疗后发生复发/转移的危险因素,并对模型进行内部及外部验证,采用受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线及决策曲线（DCA）评估模型性能及临床实用性。结果 不良组的Ⅲ期患者比例、低分化肿瘤占比、脉管侵犯阳性率、淋巴结转移率显著高于良好组（P<0.05）;不良组的肿瘤最大径、肿瘤体积、表观扩散熵、高b值信号强度、表观扩散系数（ADC）图峰度、瘤周3 mm区域ADC均值、Ktrans、Kep、时间-信号强度曲线下面积（AUC）、达峰时间（TTP）水平及高灌注区占比高于良好组（P<0.05）;不良组的ADC均值水平及中灌注区占比、低灌注区占比低于良好组（P<0.05）;λ=0.041时获得最优模型,经LASSO-Logistic结果显示,Ktrans（高）、脉管侵犯阳性、淋巴结转移（是）、瘤周ADC均值（低）、高灌注区占比（高）、TNM分期（Ⅲ期）、ADC均值（低）是食管癌患者接受NAC+免疫治疗后发生复发/转移的危险因素（P<0.05）。基于Logistic结果构建食管癌患者接受NAC+免疫治疗后复发/转移情况的列线图预测模型,Ktrans（高）、脉管侵犯阳性、高灌注区占比（高）、瘤周ADC均值（低）、ADC均值（低）是食管癌患者接受NAC+免疫治疗后发生复发/转移的最强因子,其次是TNM分期（Ⅲ期）、淋巴结转移（是）;ROC曲线评估结果显示,模型组和验证组的AUC分别为0.841（95%CI:0.774~0.897）、0.862（95%CI:0.787~0.934）。Bootstrap法对列线图模型进行内部验证和外部验证,H-L校正曲线及DCA曲线验证结果显示,预测值与实际观测值之间的差异无统计学意义（P>0.05）。结论 基于多模态MRI与病理特征的LASSO模型可精准识别食管癌术后高危复发人群,为个体化防治提供影像学工具。
基于QCT测量的腹腔内脏脂肪面积与Ⅱ型糖尿病患者冠状动脉钙化的相关性

谢玉海, 李小虎, 侯唯姝, 刘士成, 袁玉山, 魏天贤, 庞让让, 张宁宁, 方苏州
目的 探讨定量CT（QCT）测量的腹腔内脏脂肪面积（VFA）与Ⅱ型糖尿病（T2DM）患者冠状动脉钙化（CAC）的相关性。方法 回顾性分析2023年1月至2025年3月在本院行冠状动脉CT血管造影（CTA）检查并同时行胸部、腹部或腰椎CT检查的449例患者,其中男性228例,女性221例。采用QCT测量L2/L3水平腹腔VFA,使用人工智能辅助诊断系统进行Agatston评分,根据冠状动脉钙化评分（CACS）分为低危组（CACS≤100分）和高危组（CACS>100分）,根据空腹血糖（FBG）情况分为血糖正常组（FBG<7 mmol/L）和高血糖组（FBG≥7 mmol/L）。使用偏相关分析VFA与CACS的相关性,采用多因素回归分析CAC的危险因素,由临床指标构建临床模型,临床模型联合VFA构建联合模型,受试者工作特征（ROC）曲线分析模型预测T2DM患者发生高危CAC的诊断效能。结果 低危组241例、高危组208例,高危组的VFA、年龄、高血压患病率高于低危组,差异具有统计学意义（P<0.05）;偏相关分析显示VFA与CACS无相关性（P=0.100）;多因素回归分析显示VFA、年龄及高血压是T2DM患者发生高危CAC的独立危险因素;男性亚组显示,高危组的年龄、高血压患病率高于低危组,差异均有统计学意义（P<0.05）,其VFA高于低危组,差异无统计学意义（P>0.05）;女性亚组显示,高危组的年龄、VFA、绝经史及高血压患病率、高血糖患病率高于低危组,差异均有统计学意义（P<0.05）;偏相关分析显示VFA与CACS无相关性（P=0.277）;多因素回归分析显示VFA、年龄及高血压是女性T2DM患者发生高危CAC的独立危险因素;高血糖亚组显示,高危组的年龄、高血压患病率高于低危组,差异均有统计学意义（P<0.05）,其VFA高于低危组,差异无统计学意义（P>0.05）;血糖正常亚组显示,高危组的年龄、VFA和高血压患病率高于低危组,差异具有统计学意义（P<0.05）;ROC曲线分析显示,在女性亚组中,联合模型的预测效能（AUC=0.764）高于VFA（AUC=0.731）和临床模型的（AUC=0.712）,且其与临床模型间差异有统计学意义（P = 0.027）。结论 基于QCT测量的VFA与T2DM血糖控制正常患者的CACS呈正相关,VFA预测女性T2DM患者的CAC风险分层具有一定的增量价值。
CT血管征在良恶性实性肺结节鉴别诊断中的价值

彭宇, 李琦, 赵卫华
目的 探讨实性肺结节（SPN）与肺血管的关系,以期为良恶性SPN的鉴别诊断提供更具价值的循证线索。方法 回顾性分析2018年1月至2023年6月经手术病理证实的365例SPN患者的临床资料及CT资料,根据病理结果分为恶性组（152例）和良性组（213例）,后者又分为良性肿瘤组（103例）和炎性结节组（110例）。根据肺血管与SPN位置关系及其形态学特征对CT血管征进行分型,比较恶性组和良性组、炎性结节组和良性肿瘤组的CT血管征的差异,并评估其对良恶性SPN的诊断效能。结果 （1）CT血管征可分为四种类型：Ⅰ型,肺血管沿结节边缘走行,形态正常或受压变形;Ⅱ型,肺血管穿行于结节内且形态正常;Ⅲ型,肺血管于结节边缘截断;Ⅳ型,肺血管穿行于结节内伴形态异常;（2）良性组的Ⅰ型及Ⅱ型CT血管征发生率显著高于恶性组,而恶性组的Ⅲ型及Ⅳ型发生率显著高于良性组,组间差异均有统计学意义（P均< 0.05）。CT血管征鉴别良恶性SPN的灵敏度为80.3%,特异度为89.7%,准确率为85.8%;（3）良性肿瘤组的Ⅰ型发生率显著高于炎性结节组,而炎性结节组的Ⅱ型发生率显著高于良性肿瘤组,差异均有统计学意义（P均< 0.05）。两组的Ⅲ型、Ⅳ型发生率均无统计学差异（P均> 0.05）。结论 CT血管征对鉴别良恶性SPN具有一定价值,当血管走行至SPN边缘截断或走行其内伴形态异常时,应高度警惕肺癌可能。
临床和柔性减影CT特征对肝癌微血管侵犯的预测价值

王丽, 侯娟, 朱玉才, 刘文亚
目的 探讨临床特征和柔性减影CT（SCT）参数对肝细胞癌（HCC）微血管侵犯（MVI）的预测效能。方法 回顾性搜集90例经病理确诊HCC行腹部CT增强的患者,根据术后病理结果,分为MVI阳性组（43例）和阴性组（47例）,并纳入分析临床和影像特征。采用柔性减影技术得到对比增强图像及碘图,分别测量三期对比增强图像的CT值,以及碘图中肿瘤病灶与同层面腹主动脉动脉期、静脉期的碘浓度（IC）,并计算标准化碘浓度值(NIC)和门静脉期碘摄取降低率（ICrr）。采用统计学方法分析两组患者的临床特征及SCT定量参数间的差异,利用受试者工作特征曲线评估各指标、临床及常规CT特征模型、柔性SCT参数模型和联合模型的诊断效能。结果 两组甲胎蛋白、肿瘤最大径差异均有统计学意义（均P<0.001）;瘤周异常强化、肿瘤形态不规则、大血管侵犯的HCC患者更容易出现MVI(均P<0.05);MVI阳性组门静脉期CT值、NIC-AP和ICrr均显著高于MVI阴性组(均P<0.05)。联合模型诊断效能最高,AUC为0.920（95%CI：0.868~0.973）,敏感度79.1％,特异度95.7％;其次是柔性SCT参数模型AUC为0.893（95% CI：0.825~0.960）,敏感度69.8％,特异度93.6％;两者的预测效能均高于临床及常规CT特征模型（均P<0.05）。柔性SCT参数模型与联合模型差异无统计学意义（P=0.092）。结论 相较于临床和影像特征,柔性SCT特征更有助于术前无创性评估HCC MVI,其中NIC-AP具有最优诊断效能且联合模型可提高预测价值。
基于CT联合临床特征的列线图术前预测胰体尾癌切缘状态的研究

涂昱宇, 尹杰, 舒玉萍, 房林, 蒋奎荣, 徐青, 吴飞云
目的 构建基于CT影像特征与临床特征的列线图,评估其在术前预测胰体尾癌切缘状态中的价值。方法 回顾性纳入接受根治性胰体尾癌切除术的221例患者,按7∶3的比例将患者随机分为训练集与验证集。采用Logistic回归分析筛选出切缘阳性切除的独立预测因素,构建预测模型并据此绘制列线图,同时评估模型的预测性能。结果 多因素Logistic回归分析显示,临床可切除性、肿瘤最大径、肿瘤边缘环形强化、胰周脂肪浸润及肿瘤与胰腺前表面的最短距离是切缘阳性切除的独立预测因素（P<0.05）。联合模型在训练集和验证集中的AUC值分别为0.874和0.851,均高于影像模型和临床模型。根据联合模型构建的列线图在训练集和验证集中均表现良好。结论 基于CT影像特征与临床特征的列线图可有效预测胰体尾癌切缘状态,具有良好的临床应用价值。
分析血清uPAR、AMACR水平与经腹MRI影像学特征联合诊断前列腺癌的价值

颜钦文, 汪琴, 姜伟, 熊敏超
目的 探讨血清尿激酶型纤溶酶原激活物（uPAR）、α 甲基酰基辅酶 A 消旋酶（AMACR）联合经腹 MRI 对前列腺癌（PCa）的诊断价值,为临床鉴别 PCa 与前列腺良性增生（BPH）提供参考。方法 回顾性选取疑似PCa患者100例,均经手术病理证实,将其分为PCa组（n=64）和BPH组（n=36）,比较两组的血清uPAR、AMACR水平及经腹MRI影像学特征、二元Logistic回归分析PCa的独立危险因素并构建模型,采用受试者工作特征曲线分析血清uPAR、AMACR水平诊断PCa的价值。结果 PCa组血清uPAR、AMACR、前列腺特异性抗原（PSA）水平均高于BPH组（P<0.05）;PCa组MRI的TIC曲线以Ⅲ型为主,BPH组以Ⅰ型为主（P<0.05）。随着PCa分化程度降低、TNM分期升高,uPAR、AMACR水平显著升高（P<0.05）。uPAR、AMACR、PSA及MRI均为PCa的独立危险因素（P<0.05）。联合模型（纳入uPAR、AMACR、MRI、PSA）的AUC为0.912,显著高于单独指标（uPAR 0.771、AMACR 0.827、MRI 0.732、PSA 0.815）,敏感度（85.4%）和特异度（86.1%）均最优（P<0.05）。结论 PCa患者血清uPAR、AMACR水平显著升高,且与肿瘤进展相关。联合检测 uPAR、AMACR及经腹MRI可提升PCa诊断效能。但本研究受样本量限制,结论需多中心大样本研究验证。
多参数MRI联合前列腺健康指数预测前列腺癌包膜外侵犯的价值

王晶晶, 康绍叁, 郭笑颜, 李亨然
目的 探究多参数MRI联合前列腺健康指数（PHI）预测前列腺癌包膜外侵犯（ECE）的价值。方法 选取前列腺癌患者,按7∶3分为训练集和验证集。根据根治性前列腺切除术后病理结果分为ECE组和非ECE组。用Logistic回归分析前列腺癌ECE的风险因素,并构建预测模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线、精确率-召回率（PR）曲线、F1max分数和综合Birer评分（IBS）比较各模型的价值。结果 共纳入329例前列腺患者,中位年龄66（64,68）岁,ECE占比21.28%（70/329）。Logistic回归分析结果显示,PHI升高（OR=1.040,95% CI：1.019~1.061,P<0.001）、前列腺外扩展（EPE）级别高（OR=2.524,95% CI：1.454~4.381,P=0.001）和容积转运常数（Ktrans）值增加（OR=31.997,95% CI：9.383~109.117,P<0.001）是ECE的独立危险因素,表观扩散系数（ADC）值增加（OR=0.091,95% CI：0.026~0.322,P<0.001）是ECE的独立保护因素。由上述风险因素构建的模型3在训练集中的ROC曲线下面积（AUC）、PR-AUC、F1max分数和IBS分别为0.964（95% CI：0.943~0.985）、0.886（95% CI：0.768~0.948）、0.815和0.064;在验证集中的ROC-AUC、PR-AUC、F1max分数和IBS分别为0.962（95% CI：0.924~1.000）、0.859（95% CI：0.618~0.958）、0.857和0.053。模型3预测前列腺癌ECE的效能高于模型1（由EPE分级和PHI构成）和模型2（由EPE分级、ADC和Ktrans构成）。结论 由EPE分级、PHI、ADC和Ktrans构建模型对于前列腺癌ECE预测有一定价值,可辅助临床决策。
基于MRI深度学习影像组学预测凶险性前置胎盘合并胎盘植入谱系疾病的诊断模型研究

徐爽, 杜小萌, 孙涛, 汪银, 唐明, 马宜传
目的 利用深度学习（DL）MRI影像组学,开发凶险性前置胎盘（PPP）合并胎盘植入谱系（PAS）疾病的诊断模型,提高诊断准确性与客观性。方法 回顾性搜集2个院区(中心A和中心B)住院的124例产妇的一般临床资料及MRI数据。通过DenseNet-121和PyRadiomics分别提取T2WI的DL和影像组学特征,通过互信息筛选特征后构建DL影像组学模型 (Rad-Score)。通过LASSO和Logistic回归筛选临床特征,分别进行DL影像组学模型、临床模型和联合模型的性能评价,将DL影像组学模型的截断值作为分类依据绘制Kaplan-Meier曲线分析产妇的总住院时长趋势。结果 124例产妇中,共有43例发生PPP合并PAS;在其余81例产妇中,PPP不合并PAS者16例。经过筛选,共有2个DL特征、5个影像组学特征构成Rad-Score,建立DL影像组学模型;临床模型中,仅超声诊断是唯一独立危险因素。DL影像组学模型的全部数据集、中心A和中心B数据集的AUC分别为0.877 (95%CI 0.814~0.939)、0.916 (95%CI 0.844~0.989)和0.824 (95%CI 0.711~0.937);超声诊断模型的AUC为0.767 (95% CI 0.690~0.844)。所有产妇及婴儿均无死亡,通过DL影像组学的截断值 (Rad-Score =-0.229)绘制的总住院时长的Kaplan-Meier曲线显示,低Rad-Score的产妇总住院时间下降更快,在12天左右97.44%的产妇出院,而高Rad-Score总住院时间下降较慢,在16天左右全部出院 (P Log-rank < 0.001)。结论 基于DL的MRI影像组学建立的PPP合并PAS预测模型具有良好的预测性能,并具有应用潜力。
CT淋巴管成像对于Gorham-Stout病及相关淋巴管异常的诊断价值探讨

郝琪, 张妍, 尹平, 李兴鹏, 孙小丽, 岳云龙, 王仁贵, 洪楠
目的 探讨CT淋巴管成像对于Gorham-Stout病及相关淋巴管异常的诊断价值。方法 回顾性搜集确诊为Gorham-Stout病的30例患者的临床及影像学资料,所有患者均行CT淋巴管成像,观察指标主要包括：（1）骨骼病变的部位、形态;（2）颈部、胸部、腹盆部、骨骼等全身对比剂异常沉积的部位和范围;（3）肺内CT异常表现;（4）其他淋巴管异常相关表现。采用定性资料的构成比进行统计学描述。结果 30例患者均可见骨骼异常,其中椎体28例,骨盆骨26例,股骨19例,肋骨15例,肱骨13例,肩胛骨11例,胸骨8例,锁骨5例。根据病变形态,出现囊样表现16例,管状表现19例,丝瓜瓤样表现12例,骨质硬化表现6例,其中19例以混合型表现存在。30例CT淋巴管成像均可见异常对比剂异常分布,其中骨骼病变21例,胸导管末端15例,右侧淋巴导管末端4例,肺门5例,支气管血管束周围1例,纵隔7例,心包3例,气管周5例,胸膜9例,腋窝1例,胰周1例,脾周1例,肝门1例,肾内1例,小肠周1例,腹膜后11例,盆腔15例,腹盆壁10例,会阴7例,髂窝6例。肺内CT异常改变包括：肺内磨玻璃密度影6例,实变影2例,小叶间隔增厚2例,支气管血管束增粗6例,肺不张11例。其他淋巴管相关异常：淋巴管畸形发生于纵隔9例,胸壁5例,颈部1例,腹盆腔10例,腹膜后8例,腹盆壁8例,脾脏12例。结论 Gorham-Stout病的CT淋巴管成像的影像表现具有一定特征性,且常伴有骨外淋巴管异常及其他脏器淋巴管异常,可为本病的诊断和鉴别提供重要的影像学依据。
手足小关节腱鞘纤维瘤和局限性腱鞘巨细胞瘤的MRI鉴别诊断

王振宁, 王童语, 边海成, 刘晨浩, 段乃靖, 郝大鹏
目的 探讨手足小关节腱鞘纤维瘤和局限性腱鞘巨细胞瘤的MRI特征,提高鉴别诊断水平。方法 回顾性分析经病理证实的累及手足小关节的10例腱鞘纤维瘤和28例局限性腱鞘巨细胞瘤患者的MRI检查图像。评价的特征包括肿瘤长径、形态、信号特征(T1WI信号均质性、脂肪抑制T2或质子密度加权成像高信号占比、低信号形态和分布、低信号环)、周围组织表现（骨质压迫吸收、包绕肌腱程度、软组织水肿）。另外测量并比较肿瘤与肌腱平均信号强度比。采用Kappa分析评估观察者一致性;连续性变量比较根据Shapiro-Wilk正态性检验结果,选用独立样本t检验或Mann-Whitney U检验;分类变量比较采用χ²检验或Fisher确切概率法。P<0.05为差异有统计学意义。结果 腱鞘纤维瘤多呈圆形/类圆形（n=7）,脂肪抑制T2或质子密度加权成像低信号多呈条带状（n=6）,部分肿瘤边缘见低信号环（n=4）,肿瘤与肌腱平均信号强度比中位数为3.81（2.73~6.81）。局限性腱鞘巨细胞瘤多呈铸型生长（n=17）,脂肪抑制T2或质子密度加权成像低信号多呈颗粒状/分隔状（n=20）,低信号多位于肿瘤边缘（n=18）,多数肿瘤边缘见低信号环（n=23）,肿瘤与肌腱平均信号强度比中位数为2.78（2.08~3.42）。两类肿瘤的形态、脂肪抑制T2或质子密度加权成像低信号形态、分布,肿瘤边缘有无低信号环、肿瘤与肌腱的平均信号强度比差异均有统计学意义。结论 MRI检查对腱鞘纤维瘤和局限性腱鞘巨细胞瘤的鉴别诊断有重要意义。两者的鉴别要点包括：肿瘤形态、脂肪抑制T2或质子密度加权成像低信号形态、分布和低信号环以及两类肿瘤的肿瘤与肌腱平均信号强度比。
基于肩关节X线平片的深度学习模型评估冈上肌腱撕裂程度

周静雯, 金一波, 陈石鑫, 周全
目的 构建基于肩关节X线平片的深度学习模型以评价肩袖撕裂程度。方法 回顾性搜集1137例肩袖损伤患者的肩关节X线平片资料（其中正位图像613例,出口位图像524例）和相应的临床信息（年龄、性别和创伤史）,并根据患者的MRI或者关节镜检查结果,将冈上肌肌腱撕裂是否>50%分为无/轻度撕裂及重度撕裂两组,构建深度学习模型;采用受试者工作特征曲线下面积（AUC）、准确率、敏感度、特异度评估模型的分类性能。结果 1137例肩袖损伤患者中肩袖撕裂<50%者719例,撕裂>50%者418例,两组间临床信息（年龄、性别和创伤史）无统计学差异。基于肩关节X线正位构建的模型效能：准确率为93.9%,AUC为0.981,敏感度为96.4%,特异度为91.5%;基于肩关节出口位构建的模型效能：准确率为79.2%,AUC为0.808,敏感度为74.4%,特异度为82.8%。热图显示肩峰下区域、肩峰区域为最敏感的区域。结论 构建的深度学习模型能够根据X线片上肩峰下区域、肩峰的变化评估冈上肌肌腱撕裂程度。
基于CT影像组学模型可预测儿童肺炎支原体肺炎严重程度：一项多中心研究

莫亚宁, 车锦连, 王映飞, 戴李华, 王万芝, 狄远程, 梁鸿, 李凯
目的 探讨基于CT影像组学构建预测儿童肺炎支原体肺炎严重程度的应用模型的可行性。方法 回顾性分析2023年1月至2024年7月在广西壮自治区妇幼保健院（中心1,n=424）、广西医科大学第一附属医院（中心2,n=84）、南宁市妇幼保健院（中心3,n=80）住院并明确诊断肺炎支原体肺炎病例,搜集所有患儿的临床信息、实验室数据、CT形态学特征,将P<0.05的临床资料纳入到多因素Logistic回归分析,以确定预测重症肺炎支原体肺炎的独立危险因素,构建临床预测模型。采用半自动方法进行CT图像分割,人工智能识别不完整或不准确的再手动调整,提取并筛选影像组学特征,确定重症肺炎支原体肺炎相关性较大的影像组学标记,分别构建CT组学、临床-组学联合的预测模型,使用曲线下面积、准确度等指标评价模型性能。结果 基于CT影像组学特征的预测模型A（UC=0.8382）、多因素Logistic回归分析显示,气促、D-二聚体和胸部CT肺实变分值、磨玻璃影、肺不张、纵隔及肺门肿大淋巴结是重症肺炎支原体肺炎的独立危险因素,进一步结合CT影像组学联合模型表现出最佳的预测性能,其在训练集、外部验证集1和外部验证集2的曲线下面积分别为0.9005、0.7603、0.8051。结论 结合临床、实验室特征、CT形态学特征及组学特征构建的逻辑回归模型在预测儿童肺炎支原体肺炎的严重程度方面表现出较好的性能,有望为一线医师提供一个客观的风险分层工具,更有效地管理患者。
基于胸部CT的U-Net深度学习模型诊断儿童肺炎支原体肺炎

孙晶, 张嘉雯, 杨臻, 段晓峰, 王诗媛, 王竞
目的 评价基于胸部CT影像的U-Net深度学习模型诊断儿童肺炎支原体肺炎（MPP）的价值。方法 回顾性分析434例肺炎患儿（220例MPP,214例非MPP）的治疗前CT影像及临床资料,按照7∶3的比例分层抽样划分为训练集和验证集。采用U-Net深度学习算法分别建立临床模型、影像模型和临床+影像联合模型,并分别通过受试者工作特征曲线（ROC）曲线下面积（AUC）、校准曲线及临床决策曲线（DCA）来评估模型诊断性能、可靠性及临床获益。结果 临床+影像联合模型诊断效能最优,训练集AUC为0.873（95％CI：0.831~0.909）,敏感度和特异度分别为88.96%和90.67%,验证集AUC为0.839（95％CI：0.765~0.898）,敏感度和特异度分别为87.88%和85.94%。校准曲线及DCA显示临床+影像联合模型稳定性良好且能为患儿带来获益。结论 基于胸部CT的U-Net深度学习模型有助于儿童MPP的早期诊断。
经动脉化疗栓塞联合贝伐珠单抗与信迪利单抗治疗中晚期肝癌的效果和安全性分析

胡钧文, 童刚, 华杨, 陈尧勇, 李玲, 彭薇
目的 探索经动脉化疗栓塞术（TACE）序贯贝伐珠单抗联合信迪利单抗治疗中晚期肝细胞癌（HCC）的疗效与安全性,并分析相关不良反应的危险因素。方法 搜集TACE序贯贝伐珠单抗联合信迪利单抗治疗55例中晚期HCC患者的临床资料,分析其临床疗效和不良反应,并通过TACE术中数字减影血管造影（DSA）测量肿瘤供血动脉直径等信息分析围手术期不良反应。结果 TACE序贯贝伐珠单抗联合信迪利单抗治疗的客观有效率（ORR）为65.3%,疾病控制率（DCR）为86.9%,中位无进展生存期（mPFS）为8.2个月,中位总生存期（mOS）为22.5个月。55例患者中不良反应多为1~2级,其中,有2例患者发生3级免疫相关不良反应,1例患者发生消化道大出血,未发生致死性不良反应。HCC供血动脉直径与围手术期不良反应高度相关。结论 TACE序贯贝伐珠单抗联合信迪利单抗治疗中晚期HCC具有良好的安全性和有效性,通过HCC供血动脉直径可预测该联合治疗的相关不良反应。
C型臂同侧斜40°+头足位20°造影在子宫动脉栓塞术插管治疗中的技术体会

杨耀博, 颜昭勇, 汤敏, 焦阳, 赵一琳, 屈一晨, 陈思攀
目的 探讨C型臂同侧斜40°+头足位20°造影在子宫动脉栓塞插管治疗中的技术体会。方法 搜集2012年6月至2025年6月行子宫动脉插管术的患者1683例,其中宫颈癌患者251例、瘢痕妊娠483例、产后大出血448例、子宫腺肌症211例、子宫肌瘤290例。根据选择插管方法分为传统组、旋转组、实验组,传统组通过正斜位DSA造影显示子宫动脉开口,作子宫动脉插管;旋转组采用旋转造影技术寻找子宫动脉开口指导子宫动脉插管;实验组则采用C型臂同侧斜40°+头足位20°造影技术寻找子宫动脉开口指导子宫动脉插管。记录三个治疗组手术时间、透视时间、对比剂用量、辐射剂量和子宫动脉插管时间,然后进行相互对比研究。结果 1683例均成功行子宫动脉栓塞/化疗栓塞术。实验组手术时间、透视时间、对比剂用量、辐射剂量和子宫动脉插管时间均小于旋转组及传统组（P<0.05）。结论 C型臂同侧斜40°+头足位20°造影技术在子宫动脉栓塞术插管治疗中,操作时间短、辐射剂量更低,更好地保护了患者及医师的安全。
非增强磁共振淋巴管造影与99mTc-DX淋巴显像在干燥综合征合并淋巴回流障碍中的诊断价值

杨磊, 文哲, 孙宇光, 王仁贵, 岳云龙
目的 探讨非增强磁共振淋巴造影（MRL）和99mTc-DX淋巴显像在干燥综合征（pSS）合并淋巴回流障碍中的诊断价值。方法 回顾性搜集14例pSS合并淋巴回流障碍患者的临床和影像资料,分析所有患者的MRL、99mTc-DX淋巴显像特点。结果 胸导管出口（左侧静脉角区）梗阻9例,胸导管双侧静脉角引流并出口梗阻4例。MRL与99mTc-DX淋巴显像在显示胸导管出口梗阻（左侧静脉角区）、胸导管双侧静脉角引流伴出口梗阻、胸导管胸段迂曲扩张、支气管纵隔干异常显示、双侧髂淋巴管及腰干扩张方面差异无统计学意义（P>0.05）,Kappa值分别为1.000、1.000、0.632、0.632、0.440,诊断一致性分别为几乎完美、几乎完美、良好、良好、中等。MRL在锁骨下干异常显示方面优于99mTc-DX淋巴显像,差异有统计学意义（P<0.05）。99mTc-DX淋巴显像显示双下肢淋巴水肿3例,臀部及会阴部皮下淋巴水肿1例;乳糜性胸腔积液8例,乳糜性腹腔积液3例,乳糜性胸腔积液并腹腔积液1例,乳糜心包积液1例。结论 联合应用MRL与 99mTc-DX淋巴显像对pSS合并淋巴回流障碍的诊断具有重要价值。

临床放射学杂志

临床放射学杂志2025年第12期

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