○影像信息學(xué)與人工智能

影像組學(xué)在胃癌精準(zhǔn)醫(yī)療中的應(yīng)用：機(jī)遇與挑戰(zhàn)（DOI：10.19300/j.2022.e0901）

Radiomics in precision medicine for gastric cancer:opportunities and challenges（DOI:10.1007/s00330-022-08704-8）

Q.Y.Chen,L.Zhang,S.Y.Liu,J.J.You,L.Y.Chen,Z.Jin,et al.

摘要 目的從常規(guī)醫(yī)學(xué)影像中提取的影像組學(xué)特征顯示出對(duì)胃癌（GC）實(shí)現(xiàn)個(gè)性化醫(yī)療的巨大潛力。本研究旨在評(píng)估影像組學(xué)在GC病人中的研究現(xiàn)狀和質(zhì)量，及其對(duì)GC病人治療應(yīng)答和預(yù)后預(yù)測(cè)的生物標(biāo)志物的識(shí)別潛力。方法在PubMed和Embase數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行系統(tǒng)搜索，查找從最初研究至2021年7月10日之間的所有文獻(xiàn)。采用圖像挖掘研究的階段性分類標(biāo)準(zhǔn)和影像組學(xué)質(zhì)量評(píng)分（RQS）工具以評(píng)估研究的科學(xué)性和質(zhì)量。結(jié)果納入25項(xiàng)研究共10 432例病人。96%的研究提取從CT影像的影像組學(xué)特征。其中，7項(xiàng)（28%）研究評(píng)估了影像組學(xué)特征與治療應(yīng)答之間的相關(guān)性；17項(xiàng)（68%）研究評(píng)估了影像組學(xué)特征與生存率的相關(guān)性；1項(xiàng)（4%）研究分析了影像組學(xué)特征與治療應(yīng)答、生存率之間的相關(guān)性。納入研究的所有結(jié)果均顯示具有顯著相關(guān)性?；趫D像挖掘研究的階段性分類標(biāo)準(zhǔn)，階段Ⅱ的研究數(shù)量為18項(xiàng)（72%），而發(fā)現(xiàn)科學(xué)、階段0和階段Ⅰ的研究數(shù)量分別為2項(xiàng)、4項(xiàng)和1項(xiàng)。影像組學(xué)研究的RQS中位數(shù)為44.4%（0，55.6%）。研究人群、腫瘤分期、治療方案和影像組學(xué)工作流程在不同研究中存在廣泛的異質(zhì)性。結(jié)論盡管應(yīng)用于GC的影像組學(xué)研究異質(zhì)性較高，研究質(zhì)量較低，但它預(yù)測(cè)治療應(yīng)答和預(yù)后的能力是值得期待的。標(biāo)準(zhǔn)化和多中心合作是推進(jìn)影像組學(xué)臨床應(yīng)用的有效手段。狀態(tài)，進(jìn)而指導(dǎo)靶向治療。方法收集636例接受GGO病灶切除的肺腺癌病人的臨床-病理信息和術(shù)前CT影像（訓(xùn)練集、內(nèi)部驗(yàn)證集和外部驗(yàn)證集分別為464例、100例和72例）。利用梯度提升決策樹(shù)（GBDT）共提取1 476個(gè)影像組學(xué)特征。結(jié)果建立的影像組學(xué)模型包含102個(gè)選定特征，對(duì)EGFR突變狀態(tài)(突變型或野生型)具有較好的鑒別性能，并且其預(yù)測(cè)能力優(yōu)于臨床模型[訓(xùn)練集、內(nèi)部驗(yàn)證集和外部驗(yàn)證集的受試者操作特征曲線下面積（AUC）分別為：0.838和0.674、0.822和0.730以及0.803和0.746]。影像組學(xué)加臨床特征的模型在預(yù)測(cè)EGFR狀態(tài)方面與影像組學(xué)模型相當(dāng)（在3個(gè)隊(duì)列中，AUC分別為0.846和0.838、0.816和0.822以及0.811和0.803）。該模型在接受EGFR-酪氨酸激酶抑制劑（TKI）輔助治療并在用藥期間未切除GGO的肺腺癌病人隊(duì)列中得到驗(yàn)證，顯著提高了EGFR-TKI的效能（預(yù)測(cè)前后有效率分別為25.9%和53.8%，P=0.006）。結(jié)論該影像組學(xué)模型可以作為一種無(wú)創(chuàng)、省時(shí)的方法來(lái)預(yù)測(cè)表現(xiàn)為GGO的肺腺癌EGFR突變狀態(tài)。

原文載于Eur Radiol，2022，32（9）：5869－5879.

楊淑杰譯 李一鳴校

預(yù)測(cè)呈磨玻璃影的肺腺癌EGFR突變狀態(tài):應(yīng)用影像組學(xué)模型進(jìn)行臨床轉(zhuǎn)化（DOI：10.19300/j.2022.e0902）

Predicting EGFR mutation status in lung adenocarcinoma presenting as ground-glass opacity:utilizing radiomics model in clinical translation（DOI:10.1007/s00330-022-08673-y）

B.Cheng,H.S.Deng,Y.Zhao,J.F.Xiong,P.Liang,C.C.Li,et al.

摘要 目的旨在建立一種基于CT的無(wú)創(chuàng)性影像組學(xué)模型，該模型應(yīng)具有良好的敏感性和特異性，可以預(yù)測(cè)以磨玻璃影（GGO）為特征的肺腺癌表皮生長(zhǎng)因子受體（EGFR）突變

原文載于Eur Radiol，2022，32（9）：5852－5868.

董龍春譯 李一鳴校

基于人工智能的胸片房顫?rùn)z測(cè)（DOI：10.19300/j.2022.e0903）

Artificial intelligence-based detection of atrial fibrillation from chest radiographs（DOI:10.1007/s00330-022-08752-0）

T.Matsumoto,S.Ehara,S.L.Walston,Y.Mitsuyama,Y.Miki,D.Ueda.

摘要 目的旨在建立一種基于人工智能（AI）的胸片房顫（AF）特征檢測(cè)模型。方法該回顧性研究連續(xù)收集2016年7月—2019年5月期間在該機(jī)構(gòu)進(jìn)行超聲心動(dòng)圖檢查病人的胸片，為超聲心動(dòng)圖檢查后30 d內(nèi)符合條件的X線片。根據(jù)相關(guān)的電子病歷，這些X線片被標(biāo)記為AF陽(yáng)性或AF陰性；然后，每例病人的X線片以8∶1∶1的比例被隨機(jī)分為訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試數(shù)據(jù)集。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上，基于深度學(xué)習(xí)的模型進(jìn)行分類X線片是否伴有AF的訓(xùn)練，使用驗(yàn)證數(shù)據(jù)集進(jìn)行調(diào)優(yōu)，并使用測(cè)試數(shù)據(jù)集進(jìn)行評(píng)估。結(jié)果訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包括11 105張X線片[5 637例病人；男3 145例，平均年齡（68±14）歲]，驗(yàn)證數(shù)據(jù)集包括1 388張X線片[704例病人，男397例，平均年齡（67±14）歲]，測(cè)試數(shù)據(jù)集包括1 375張X線片[706例病人，男395例，平均年齡（68±15）歲]。將模型應(yīng)用于驗(yàn)證數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集，其曲線下面積分別為0.81（95%CI，0.78~0.85）和0.80（0.76～0.84），敏感度分別為0.76（0.70～0.81）和0.70（0.64～0.76），特異度分別為0.75（0.72～0.77）和0.74（0.72～0.77），準(zhǔn)確度分別為0.75（0.72～0.77）和0.74（0.71~0.76）。結(jié)論AI可以在胸片上識(shí)別AF，這為放射科醫(yī)生推斷AF提供了一種新方法。

原文載于Eur Radiol，2022，32（9）：5890－5897.

楊淑杰譯 李一鳴校

FDG PET/CT影像組學(xué)作為鑒別COVID-19疫苗接種后反應(yīng)性腋窩淋巴結(jié)病與乳腺癌轉(zhuǎn)移性腋窩淋巴結(jié)病的工具：一項(xiàng)初步研究（DOI：10.19300/j.2022.e0904）

FDG PET/CT radiomics as a tool to differentiate between reactive axillary lymphadenopathy following COVID-19 vaccination and metastatic breast cancer axillary lymphadenopathy:a pilot study（DOI:10.1007/s00330-022-08725-3）

M.Eifer,H.Pinian,E.Klang,Y.Alhoubani,N.Kanana,N.Tau,et al.

摘要 目的評(píng)價(jià)影像組學(xué)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)能否鑒別18F-氟代脫氧葡萄糖（FDG）高攝取的乳腺癌轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)病與FDG高攝取的新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）mRNA疫苗相關(guān)腋窩淋巴結(jié)病。資料與方法回顧性分析53例已完成PET/CT隨訪或分期乳腺癌病人的FDG高攝取腋窩淋巴結(jié)，均病理證實(shí)為轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)，同時(shí)分析46例COVID-19 mRNA疫苗接種者的FDG高攝取腋窩淋巴結(jié)。從所有分割的淋巴結(jié)中提取影像組學(xué)特征（共提取110個(gè)影像組學(xué)特征并將其分為7組）。對(duì)PET影像、CT影像及PET/CT融合影像的影像組學(xué)特征進(jìn)行分析。采用5折交叉驗(yàn)證法將淋巴結(jié)隨機(jī)分配為訓(xùn)練集（n=132）和驗(yàn)證集（n=33）。機(jī)器學(xué)習(xí)模型采用K-近鄰（KNN）算法和隨機(jī)森林（RF）法。采用受試者操作特征曲線下面積（ROC-AUC）評(píng)估其效能。結(jié)果對(duì)乳腺癌病人的腋窩淋巴結(jié)（n=85）及COVID-19疫苗接種者的腋窩淋巴結(jié)（n=80）進(jìn)行分析。一階特征分析顯示，所有PET/CT影像組學(xué)特征、大多數(shù)PET影像組學(xué)特征及半數(shù)CT影像組學(xué)特征的差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）。KNN法在輸入PET/CT組學(xué)特征及PET組學(xué)特征時(shí)效能最佳，其驗(yàn)證集AUC分別為0.98±0.03、0.88±0.07，驗(yàn)證集準(zhǔn)確度分別為（96±4）%、（85±9）%。RF模型在輸入CT影像組學(xué)特征時(shí)效能最佳，其驗(yàn)證集AUC為0.96±0.04，驗(yàn)證集準(zhǔn)確度為（90±6）%。結(jié)論影像組學(xué)特征能鑒別FDG高攝取的乳腺癌轉(zhuǎn)移性腋窩淋巴結(jié)病與FDG高攝取的COVID-19疫苗相關(guān)腋窩淋巴結(jié)病。該模型可能有一定的鑒別良、惡淋巴結(jié)病的作用。

原文載于Eur Radiol，2022，32（9）：5921－5929.

李祖貴譯 李一鳴校

○胸部放射學(xué)

局部肺通氣增加作為間質(zhì)性肺病未來(lái)進(jìn)展的早期影像學(xué)標(biāo)志物的一項(xiàng)可行性研究（DOI：10.19300/j.2022.e0905）

Increased regional ventilation as early imaging marker forfuture disease progression of interstitial lung disease:a feasibility study（DOI:10.1007/s00330-022-08702-w）

S.C.Scharm,C.Schaefer-Prokop,M.Willmann,J.Vogel-Claussen,L.Knudsen,D.Jonigk,et al.

摘要 目的特發(fā)性肺纖維化（IPF）預(yù)后差、病程多變。通過(guò)肺功能CT評(píng)估的病理性通氣增加被認(rèn)為是肺纖維化的潛在前期表現(xiàn)。該項(xiàng)可行性研究旨在研究基線CT中局部通氣的增加和隨訪CT中提示肺纖維化的形態(tài)學(xué)改變之間的空間相關(guān)性。方法該回顧性研究所納入的病人在2016年9月—2020年11月的2個(gè)時(shí)間點(diǎn)行CT檢查。根據(jù)基線通氣水平從低、正常、中度以及重度增加（C1-C4）將肺組織分為不同4個(gè)區(qū)域。在相對(duì)應(yīng)的體素中研究基線通氣與隨訪中體積和密度改變之間的相關(guān)性。采用配對(duì)t檢驗(yàn)比較不同通氣區(qū)域的密度和體積變化的差異，顯著性水平為P≤0.05。對(duì)正常密度區(qū)域（NAA）和高密度區(qū)域（HAA）分別進(jìn)行分析。結(jié)果研究共納入41例病人[平均年齡（73±10）歲，男36例]。在NAA和HAA中，基線通氣重度增加區(qū)域（C4）的密度增加和體積減小變化較通氣正常區(qū)域（C2）更加顯著（P＜0.001）。與NAA相比，HAA中形態(tài)變化更具異質(zhì)性。結(jié)論功能CT評(píng)估的病理性肺通氣增加的范圍和分布可作為潛在識(shí)別有發(fā)生纖維化風(fēng)險(xiǎn)肺實(shí)質(zhì)的影像學(xué)標(biāo)志物。

原文載于Eur Radiol，2022，32（9）：6046－6057.

魏鋒譯 李一鳴校

○頭頸部放射學(xué)

Oxygen extraction fraction(OEF)assesses cerebral oxygen metabolism of deep gray matter in patients with preeclampsia（DOI：10.1007/s00330-022-08713-7）

L.F.Yang,J.Cho,T.Chen,K.M.Gillen,J.Li,Q.H.Zhang,et al.

摘要 目的通過(guò)比較子前期（PE）病人、妊娠健康對(duì)照者（PHC）和非妊娠健康對(duì)照者（NPHC）深部灰質(zhì)（GM）的氧攝取分?jǐn)?shù)（OEF）值，探討三者間GM氧代謝的差異。方法納入47例PE病人、40例NPHC和21例PHC。由基于定量磁化率成像（QSM）和定量血氧水平依賴強(qiáng)度成像（QSM+qBOLD=QQ）計(jì)算腦OEF值。采用單因素方差分析比較3組間OEF平均值。通過(guò)受試者操作特征曲線分析法計(jì)算每個(gè)興趣區(qū)（ROI）的平均OEF值的曲線下面積。結(jié)果3組間丘腦、殼核、尾狀核、蒼白球和黑質(zhì)的OEF平均值差異有統(tǒng)計(jì)學(xué) 意 義（F=5.867，P=0.004；F=5.142，P=0007；F=6.158，P=0.003；F=6.319，P=0.003；F=5.491，P=0.005）。PE病人這5個(gè)區(qū)域的平均OEF值均高于NPHC和PHC（P＜0.05）。這些ROI的AUC范圍為0.673~0.692（P＜0.01），臨界值范圍為35.1%~36.6%，表明OEF值可以區(qū)分有無(wú)PE。逐步多變量分析顯示，OEF值與孕婦紅細(xì)胞壓積相關(guān)（r=0.353，P=0.003）。結(jié)論在臨床實(shí)踐中，可以應(yīng)用基于QQ的OEF成像測(cè)量孕婦腦OEF值，并以此對(duì)高血壓性腦病進(jìn)行無(wú)創(chuàng)性評(píng)估。

原文載于Eur Radiol，2022，32（9）：6058－6069.

劉學(xué)煥譯 李一鳴校

頸動(dòng)脈易損斑塊合并腦小血管病與急性缺血性卒中：中國(guó)動(dòng)脈粥樣硬化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究（DOI：10.19300/j.2022.e0907）

Carotid vulnerable plaque coexisting with cerebral small vesseldisease and acute ischemic stroke:a Chinese Atherosclerosis Risk Evaluation study（DOI:10.1007/s00330-022-08757-9）

J.Li,H.Q.Wu,H.L.Hang,B.B.Sun,H.L.Zhao,Z.G.Chen,et al.

摘要 目的旨在研究頸動(dòng)脈易損斑塊特征合并腦小血管?。–SVD）與急性缺血性卒中（AIS）的相關(guān)性，并進(jìn)一步探究2種疾病并發(fā)還是單發(fā)一種疾病，哪一種與AIS的相關(guān)性更強(qiáng)。方法納入多中心橫斷面研究CARE-II中具有腦血管癥狀和頸動(dòng)脈斑塊的病人。將病人分為AIS組和短暫性腦缺血發(fā)作組（TIA）。評(píng)估管腔狹窄程度和斑塊易損性等頸動(dòng)脈斑塊的MRI特征以及白質(zhì)高信號(hào)（WMH）和腔隙灶等CSVD特點(diǎn)。2種疾病并存是指同時(shí)出現(xiàn)至少1個(gè)頸動(dòng)脈斑塊特征和1個(gè)或以上CSVD特征。采用多因素回歸分析評(píng)估2種疾病并發(fā)與AIS的關(guān)系。結(jié)果在納入的634例病人[平均年齡（59.1±11.3）歲，男429例]中，AIS病人共312例（49.2%）。AIS組頸動(dòng)脈易損斑塊、腔隙灶和中-重度WMH（Fazekas評(píng)分3-6分）的發(fā)生率（分別為42.6%、59.6%、69.9%）均高于TIA組（分別為29.%、26.4%、60.6%），均P＜0.05。多因素分析顯示，與僅具有頸動(dòng)脈病變相比，頸動(dòng)脈斑塊特征合并存在腔隙灶和中-重度WMH與AIS具有更強(qiáng)的相關(guān)性（例如，易損斑塊合并腔隙灶與僅具有易損斑塊的調(diào)整后優(yōu)勢(shì)比分別為3.67和1.62）。結(jié)論在有癥狀病人的大型隊(duì)列研究中，與僅具有頸動(dòng)脈病變相比，頸部易損斑塊特點(diǎn)合并CSVD，特別是腔隙灶，與AIS具有更強(qiáng)的相關(guān)性。

原文載于Eur Radiol，2022，32（9）：6080－6089.

范然譯 李一鳴校

○神經(jīng)放射學(xué)

FLAIR血管高信號(hào)征對(duì)大面積缺血性腦卒中病人血管內(nèi)血栓切除術(shù)后功能的預(yù)測(cè)（DOI：10.19300/j.2022.e0908）

FLAIR vascular hyperintensities predict functional outcome after endovascular thrombectomy in patients with large ischemic cores(DOI:10.1007/s00330-022-08683-w)

I.Derraz,R.Ahmed,I.Mourand,C.Dargazanli,F.Cagnazzo,N.Gaillard,et al.

摘要 目的本研究目的是明確側(cè)支循環(huán)與大面積缺血性腦卒中（Alberta卒中項(xiàng)目早期CT評(píng)分，ASPECTS≤5）血管內(nèi)血栓切除術(shù)腦功能結(jié)果的關(guān)系。方法將前循環(huán)大血管閉塞且ASPECTS≤5分的急性缺血性卒中病人納入分析。通過(guò)FLAIR血管高信號(hào)征（FVH）定量評(píng)價(jià)側(cè)支循環(huán)情況，F(xiàn)VH評(píng)價(jià)由2位神經(jīng)放射學(xué)專家應(yīng)用ASPECTS評(píng)分系統(tǒng)（0～7分，從無(wú)FVH到累及全部皮質(zhì)區(qū)）進(jìn)行獨(dú)立評(píng)價(jià)。術(shù)后隨訪3個(gè)月，改良mRS評(píng)分在0～3分為功能良好。應(yīng)用多因素回歸分析FVH評(píng)分與病人預(yù)后的關(guān)系。結(jié)果在2012年3月—2017年12月期間，共139例病人納入分析，病人年齡（63.1±20.8）歲；男性占51.8%。在所有病人中，65例（46.8%）術(shù)后功能良好（mRS 0-3），43例（30.9%）達(dá)到功能獨(dú)立（mRS 0-2）水平，33例（23.7%）在術(shù)后90 d的隨訪期內(nèi)死亡。中位FVH評(píng)分為4（3，5）。FVH評(píng)分是預(yù)后良好的獨(dú)立預(yù)測(cè)因素[調(diào)整優(yōu)勢(shì)比（OR）=1.41（95%CI，1.03~1.92）；P=0.03，F(xiàn)VH評(píng)分每增加1分預(yù)后良好的概率增加]。結(jié)論在大面積梗死的卒中病人中，良好的側(cè)支循環(huán)與預(yù)后相關(guān)，通過(guò)FVH-ASPECTS評(píng)分系統(tǒng)可定量評(píng)價(jià)側(cè)支循環(huán)，并有助于篩選出經(jīng)再灌注治療受益最大的人群。

原文載于Eur Radiol，2022，32（9）：6136－6144.

包翠萍譯 李一鳴校

○骨肌系統(tǒng)放射學(xué)

深度學(xué)習(xí)在高分辨力三維腰椎MRI中的應(yīng)用（DOI：10.19300/j.2022.e0909）

Evaluation of deep learning reconstructed high-resolution 3D lumbarspine MRI（DOI:10.1007/s00330-022-08708-4）

S.Sun,E.T.Tan,D.N.Mintz,M.Sahr,Y.Endo,J.Nguyen,et al.

除鎘沸騰層穩(wěn)定的第一要素在于控制反應(yīng)器內(nèi)適宜的渣量，當(dāng)沸騰層較“稀薄”時(shí)，可以通過(guò)補(bǔ)加鋅粉及調(diào)整底流加入來(lái)實(shí)現(xiàn)，但是鋅粉的過(guò)量加入增加了生產(chǎn)成本，并導(dǎo)致產(chǎn)出鎘渣品位不高，使下一步鎘渣處理流程加長(zhǎng)。按初始設(shè)計(jì)理念，單槽鋅粉加入量按收鎘量的1.0～1.25倍進(jìn)行調(diào)整，可保障沸騰層形成所需的渣量。

摘要 目的比較深度學(xué)習(xí)重建（DLRecon）處理與標(biāo)準(zhǔn)（SOC）重建的3D T2加權(quán)快速自旋回波（T2W FSE）腰椎MRI圖像以及2D T2W FSE影像，并比較觀察者間的一致性和影像質(zhì)量。假設(shè)認(rèn)為DLRecon 3D T2W FSE能夠提供比SOC 3D及2D T2W FSE更好的影像質(zhì)量和相似的觀察者間一致性。方法 本回顧性研究經(jīng)倫理委員會(huì)批準(zhǔn)，納入于2020年8月17日—9月17日采用各向同性的3D和2D T2W-FSE序列進(jìn)行3 T腰椎MRI檢查的病人。將具有去噪和銳化特性的A DLRecon算法應(yīng)用于SOC 3D k空間以生成3D DLRecon影像。4名對(duì)重建狀態(tài)不知情的放射科骨肌專業(yè)醫(yī)生評(píng)估了隨機(jī)影像的運(yùn)動(dòng)偽影、影像質(zhì)量、中央/椎間孔狹窄、椎間盤(pán)退變、環(huán)形裂隙、椎間盤(pán)突出和小關(guān)節(jié)囊腫的存在。使用Conger’s kappa（κ）檢驗(yàn)評(píng)估每個(gè)分級(jí)變量的評(píng)分者間一致性。結(jié)果35例病人[平均年齡（58±19）歲，女26例]接受了評(píng)估。與SOC 3D（1.0/2，P＜0.001）、2D橫斷面（1.0/2，P＜0.001）和2D矢狀面序列（1.0/2，P＜0.001）相比，3D DLRecon影像質(zhì)量評(píng)分的中位數(shù)（2.0/2）更高，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。椎管狹窄的κ范圍（95%CI）為：3D DLRecon為0.55～0.76（0.32～0.86），SOC 3D為0.56～0.73（0.35～0.84），2D為0.58～0.71（0.33～0.85）。3D DLRecon、3D SOC和2D的中心狹窄的平均κ（和95%CI）分別為0.98（0.96～0.99）、0.97（0.95～0.99）和0.98（0.96～0.99）。結(jié)論與3D SOC和2D成像相比，DLRecon 3D T2W-FSE腰椎MRI顯示出更高的影像質(zhì)量和相似的觀察者間一致性。

原文載于Eur Radiol，2022，32（9）：6167-6177.

劉春明譯 李一鳴校

使用3D錐形采集超短回波絕熱T1ρ（3D UTE-Cones-Adiab T1ρ）成像定量評(píng)估關(guān)節(jié)軟骨退變（DOI：10.19300/j.2022.e0910）

Quantitative assessment of articular cartilage degeneration using 3D ultrashort echo time cones adiabatic T1ρ(3D UTE-Cones-AdiabT1ρ)imaging（DOI:10.1007/s00330-022-08722-6）

M.Wu,Y.J.Ma.M.Y.Liu,Y.P.Xue,L.L.Gong,Z.Wei,et al.

摘要 目的采用3D錐形采集超短回波絕熱T1ρ成像（3D UTE-Cones-AdiabT1ρ）評(píng)估關(guān)節(jié)軟骨退變。方法納入66名受試者，由2名放射科骨肌專業(yè)醫(yī)師評(píng)估其Kellgren-Lawrence（KL）等級(jí)和全器官M(fèi)R成像評(píng)分（WORMS）。受試者分為3組，即正常對(duì)照組（KL0）、可疑-輕度骨關(guān)節(jié)炎（OA）組（KL1-2）和中重度OA組（KL3-4）。WORMS被重新分組以包含病變的范圍和深度。使用3D錐形超短TE序列進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，采集前施加7個(gè)成對(duì)的絕熱脈沖，對(duì)應(yīng)于0、12、24、36、48、72和96 ms的7個(gè)自旋鎖定時(shí)間（TSL），得到UTECones-AdiabT1ρ值。使用方差分析和Spearman相關(guān)系數(shù)以及受試者操作特征（ROC）曲線評(píng)估UTE-Cones-AdiabT1ρ技術(shù)在評(píng)估膝關(guān)節(jié)軟骨退變方面的表現(xiàn)。結(jié)果UTE-Cones-AdiabT1ρ值與KL等級(jí)（r=0.15，P＜0.05）和WORMS（r=0.57，P＜0.05）顯示出明顯的正相關(guān)。軟骨病變?cè)酱笤缴顒t可觀察到的UTE-Cones-AdiabT1ρ值越高。不同大小和深度的軟骨病變組之間的UTE-Cones-AdiabT1ρ值差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）。分 區(qū) 域 分 析 顯 示，UTE-Cones-AdiabT1ρ值 與WORMS的相關(guān)性隨軟骨位置的不同而不同。UTE-Cones-AdiabT1ρ對(duì)輕度軟骨退變（WORMS=1）的曲線下面積（AUC）值為0.8。UTE-Cones-AdiabT1ρ對(duì)輕度軟骨退變的診斷閾值為39.4 ms，敏感度為80.8%。結(jié)論3D UTE-Cones-AdiabT1ρ序列可對(duì)關(guān)節(jié)軟骨退變進(jìn)行定量評(píng)估。

原文載于Eur Radiol，2022，32（9）：6178-6186.

范然譯 李一鳴校

基于X線影像組學(xué)建立并評(píng)價(jià)用于良惡性骨腫瘤分類和鑒別的機(jī)器學(xué)習(xí)模型（DOI：10.19300/j.2022.e0911）

C.E.von Schacky,N.J.Wilhelm,V.S.Sch?fer,Y.Leonhardt,M.Jung,P.M.Jungmann,et al.

摘要 目的建立并驗(yàn)證用于區(qū)分良惡性骨病變的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并與放射科醫(yī)生的診斷效能進(jìn)行比較。方法共納入880例[（33.1±19.4）歲，女395例]診斷為原發(fā)性骨腫瘤病人，其中惡性213例（24.2%）和良性667例（75.8%）。所有病人術(shù)前均行X線檢查，并根據(jù)組織病理學(xué)確定診斷。病人數(shù)據(jù)按照70%、15%、15%比例分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和內(nèi)部測(cè)試集。此外，來(lái)自另一機(jī)構(gòu)的96例病人數(shù)據(jù)作為外部測(cè)試集。使用影像組學(xué)特征和人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息建立并驗(yàn)證機(jī)器學(xué)習(xí)模型。在測(cè)試集評(píng)估每個(gè)模型的效能，包括準(zhǔn)確度、受試者操作特征曲線下面積（AUC）、敏感度和特異度。為了進(jìn)行比較，外部測(cè)試集由2名放射科住院醫(yī)師和2名骨肌腫瘤影像專業(yè)的放射科醫(yī)生進(jìn)行評(píng)估。結(jié)果基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）結(jié)合影像組學(xué)和人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息建立了最佳的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，在內(nèi)部和外部測(cè)試集中的準(zhǔn)確度、敏感度、AUC分別為80%和75%，75%和90%，0.79和0.90。相比之下，2名放射科住院醫(yī)師的準(zhǔn)確度、敏感度分別為71%和65%、61%和35%；而骨肌腫瘤影像專業(yè)的2名放射科醫(yī)生的診斷準(zhǔn)確度、敏感度分別為84%和83%、90%和81%。結(jié)論結(jié)合影像組學(xué)特征和人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息建立的ANN模型在區(qū)分良性和惡性骨病變方面表現(xiàn)出最優(yōu)的性能。該模型的準(zhǔn)確度低于專業(yè)的放射科醫(yī)生，高于或近似放射科住院醫(yī)師。

原文載于Eur Radiol，2022，32（9）：6247-6257.

魏鋒譯 李一鳴校

○胃腸道放射學(xué)

腹部脂肪組織CT定量和分布：對(duì)直腸癌病人手術(shù)和腫瘤預(yù)后的預(yù)測(cè)價(jià)值（DOI：10.19300/j.2022.e0912）

Abdominal adipose tissue quantification and distribution with CT:prognostic value for surgical and oncological outcome in patients with rectal cancer（DOI:10.1007/s00330-022-08697-4）

B.Pacquelet,R.Morello,J.P.Pelage,Y.Eid,G.Lebreton,A.Alves,et al.

摘要 目的肥胖是結(jié)直腸癌病人術(shù)后復(fù)發(fā)和預(yù)后差的已知因素。腹部?jī)?nèi)臟脂肪組織與皮下脂肪組織存在生理差異。通過(guò)常規(guī)的臨床成像技術(shù)（如CT）可以評(píng)估其數(shù)量和分布。本項(xiàng)研究旨在探究直腸癌手術(shù)病人的脂肪測(cè)量和分布與手術(shù)復(fù)發(fā)率、長(zhǎng)期死亡率和疾病進(jìn)展之間的聯(lián)系及相關(guān)性。方法對(duì)2006—2016年間接受直腸癌切除術(shù)的病人進(jìn)行回顧性研究。術(shù)前對(duì)CT脂肪面積測(cè)量進(jìn)行評(píng)估，并與術(shù)后結(jié)果(局部和全身并發(fā)癥)、長(zhǎng)期存活率和腫瘤學(xué)反應(yīng)進(jìn)行比較。結(jié)果在納入的202例病人中，50例（25%）死亡，中位生存期34個(gè)月，152例（75%）在研究結(jié)束時(shí)仍然存活。死亡和疾病進(jìn)展與L4-L5水平的高肌間/皮下脂肪比率顯著相關(guān)，臨界值為0.12（P＜0.05）。L2-L3水平的皮下/內(nèi)臟脂肪比率較低（＜1.15）的病人發(fā)生的局部并發(fā)癥更明顯（P＜0.05）。結(jié)論皮下脂肪面積/內(nèi)臟脂肪面積比低的病人，其術(shù)后局部并發(fā)癥較多；肌間脂肪面積/皮下脂肪面積比高的病人，其生存結(jié)局差，且術(shù)后并發(fā)癥發(fā)生率高。

原文載于Eur Radiol，2022，32（9）：6258-6269.

俞翔譯 李一鳴校

腫瘤纖維化與胰腺癌病人的生存相關(guān)，并可根據(jù)臨床影像學(xué)特征進(jìn)行預(yù)測(cè)（DOI：10.19300/j.2022.e0913）

Tumor fibrosis correlates with the survival of patients with pancreatic adenocarcinoma and is predictable using clinicoradiological features（DOI:10.1007/s00330-022-08745-z）

S.Y.Shi,Y.J.Luo,M.Wang,Z.Lin,M.Y.Song,Z.P.Li,et al.

摘要 目的評(píng)估腫瘤纖維化對(duì)胰腺癌（PDAC）病人的預(yù)后價(jià)值，并利用臨床影像學(xué)特征在術(shù)前預(yù)測(cè)纖維化。腫瘤纖維化在PDAC化療耐藥中起重要作用。然而，腫瘤纖維化的預(yù)后價(jià)值仍然不能確定，需要對(duì)腫瘤纖維化進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。方法本研究包括131例接受一線手術(shù)的PDAC病人。通過(guò)Cox回歸和受試者操作特征（ROC）分析，確定纖維化和纖維化截?cái)嘀祵?duì)中位總生存期（OS）和無(wú)病生存期（DFS）的預(yù)后價(jià)值。然后將整個(gè)隊(duì)列隨機(jī)分為訓(xùn)練集（88例）和驗(yàn)證集（43例）。對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行二元Logistic回歸分析以選擇纖維化的獨(dú)立危險(xiǎn)因素，并構(gòu)建列線圖。使用校準(zhǔn)曲線和決策曲線分析（DCA）來(lái)評(píng)估列線圖的性能。結(jié)果OS和DFS的纖維化風(fēng)險(xiǎn)比分別為1.121（95%CI：1.082～1.161）和1.110（95%CI：1.067~1.155）。ROC分析確定40%為中位OS和DFS的纖維化截?cái)帱c(diǎn)。腫瘤直徑、糖類抗原19-9水平和胰腺周?chē)[瘤浸潤(rùn)是獨(dú)立的危險(xiǎn)因素；在訓(xùn)練和驗(yàn)證集中，列線圖曲線下面積分別為0.810和0.804。校正曲線與列線圖一致性良好，DCA具有較好的臨床應(yīng)用價(jià)值。結(jié)論P(yáng)DAC病人的腫瘤纖維化與不良的OS和DFS有關(guān)。結(jié)合臨床影像學(xué)特征的列線圖有助于術(shù)前預(yù)測(cè)腫瘤纖維化。

原文載于Eur Radiol，2022，32（9）：6314－6326.

俞翔譯 李一鳴校

○CT

建立并驗(yàn)證一種預(yù)測(cè)缺血性結(jié)腸炎嚴(yán)重程度的綜合評(píng)分（DOI：10.19300/j.2022.e0914）

Development and validation of a composite score to predict severe forms of ischemic colitis（DOI:10.1007/s00330-022-08726-2）

Q.Fillias,I.Millet,B.Guiu,C.Orliac,F.C.Doyon,L.Gamon,et al.

摘要 目的建立一種簡(jiǎn)單的評(píng)分來(lái)預(yù)測(cè)重度（死亡和/或手術(shù)）缺血性結(jié)腸炎的風(fēng)險(xiǎn)。方法回顧性分析6年內(nèi)在三級(jí)醫(yī)院診斷為缺血性結(jié)腸炎的205例病人。病人被進(jìn)一步分為訓(xùn)練隊(duì)列（103例）和驗(yàn)證隊(duì)列（102例）。在訓(xùn)練隊(duì)列中，通過(guò)多變量分析篩選出與不良預(yù)后相關(guān)的臨床、生物和CT變量，并建立風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分。分別在2個(gè)隊(duì)列中分析了該評(píng)分的鑒別能力（敏感度、特異度、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值、陰性預(yù)測(cè)值），并進(jìn)行了外部驗(yàn)證，建立了受試者操作特征曲線來(lái)估計(jì)該評(píng)分的曲線下面積。采用自舉檢驗(yàn)法對(duì)該評(píng)分進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證。結(jié)果在訓(xùn)練隊(duì)列中，4個(gè)獨(dú)立變量與不良預(yù)后相關(guān)：血流動(dòng)力學(xué)不穩(wěn)（2分）、小腸受累（1分）、紙樣薄壁（3分）和無(wú)分層強(qiáng)化（1分）。通過(guò)該評(píng)分可將病人分為低風(fēng)險(xiǎn)（評(píng)分：0，1）、高風(fēng)險(xiǎn)（評(píng)分：2-3）和極高風(fēng)險(xiǎn)（評(píng)分：4-7）組，敏感度和特異度分別為97%和67%，并具有良好的鑒別能力，C統(tǒng)計(jì)值為0.94。在內(nèi)部和外部驗(yàn)證中均顯示出良好的鑒別能力（C統(tǒng)計(jì)值分別為0.9和0.84）。結(jié)論簡(jiǎn)單風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分可以通過(guò)將病人分為3個(gè)不同的預(yù)后組來(lái)優(yōu)化病人的管理。

原文載于Eur Radiol，2022，32（9）：6355－6366.

孫超譯 李一鳴校

一種訓(xùn)練和配置用于頭顱CT個(gè)性化劑量評(píng)估的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的新方法（DOI：10.19300/j.2022.e0915）

A novel methodology to train and deploy a machine learning modelfor personalized dose assessment in head CT（DOI：10.1007/s00330-022-08756-w）

E.Tzanis,J.Damilakis.

摘要 目的提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，用于創(chuàng)建輻射劑量圖并預(yù)測(cè)與頭顱CT檢查相關(guān)的病人特定器官/組織劑量。方法回顧性收集343例接受標(biāo)準(zhǔn)頭顱CT檢查病人的CT數(shù)據(jù)。使用病人特異性蒙特卡羅（MC）模擬方法來(lái)確定病人器官/組織的輻射劑量分布。對(duì)收集的CT影像和MC生成的劑量圖進(jìn)行處理，并用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）模型的訓(xùn)練。在訓(xùn)練和驗(yàn)證過(guò)程中，分別使用了231例和112例頭顱CT檢查數(shù)據(jù)。此外，還開(kāi)發(fā)了一個(gè)軟件能夠利用訓(xùn)練好的DNN模型基于頭顱CT影像生成劑量圖，并自動(dòng)計(jì)算大腦和顱骨的輻射劑量。結(jié)果從DNN模型預(yù)測(cè)的劑量與MC模擬提供的大腦、眼晶狀體和顱骨劑量之間的平均（范圍）百分比差異分別為4.5%（0～17.7%）、5.7%（0.2%～19.0%）和5.2%（0.1%～18.9%）。軟件的圖形用戶界面以一種用戶友好的方式提供輻射劑量/風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。DNN的實(shí)施使劑量估計(jì)所需的計(jì)算時(shí)間減少了97%。結(jié)論開(kāi)發(fā)并實(shí)現(xiàn)了一種新的方法，允許用戶開(kāi)發(fā)用于病人特定CT劑量預(yù)測(cè)的DNN模型，并可用于日常臨床實(shí)踐以對(duì)接受頭顱CT檢查病人的大腦、眼晶狀體和顱骨進(jìn)行準(zhǔn)確和快速的輻射劑量估算。

原文載于Eur Radiol，2022，32（9）：6418－6426.

巴偉麗譯 李一鳴校

○胃腸道放射學(xué)

應(yīng)用CT特征術(shù)前預(yù)測(cè)粘連性小腸梗阻手術(shù)期間意外腸切開(kāi)的發(fā)生（DOI：10.19300/j.2022.e1001）

Preoperative prediction of inadvertent enterotomy during adhesivesmall bowel obstruction surgery using combination of CT features（DOI:10.1007/s00330-022-08951-9）

L.Zein,P.Calame,C.Chausset,A.Doussot,C.Turco,A.Malakhia,et al.

摘要 目的探索與粘連性小腸梗阻（ASBO）手術(shù)期間意外腸切開(kāi)（IE）發(fā)生相關(guān)的術(shù)前CT特征。方法回顧性分析2015年1月—2019年12月期間所有行腹部CT檢查的粘連性小腸梗阻病人。由2名放射科醫(yī)生回顧性評(píng)估所有腹部CT影像，意見(jiàn)不一致時(shí)協(xié)商確定。記錄粘連性小腸梗阻手術(shù)期間意外腸切開(kāi)的發(fā)生情況。對(duì)醫(yī)源性腸切除相關(guān)CT特征進(jìn)行單因素和多因素分析，并建立一個(gè)簡(jiǎn)單的CT評(píng)分對(duì)意外腸切開(kāi)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分層。這個(gè)評(píng)分在一個(gè)獨(dú)立的回顧性樣本集中進(jìn)行驗(yàn)證。驗(yàn)證集的腹部CT影像評(píng)估由第3名放射科醫(yī)生獨(dú)立完成。結(jié)果368例粘連性小腸梗阻病人中有169例接受了手術(shù)治療，其中129例為單一粘連帶，40例為復(fù)雜粘連帶。共47例發(fā)生意外腸切開(kāi)。多因素分析顯示，移行區(qū)成角（OR＝4.19，95%CI：1.10～18.09）、彌漫性腸粘連（OR＝4.87，95%CI：1.37～19.76）、脂肪切跡征（OR＝0.32，95%CI：0.12～0.85）和腸系膜混濁（OR＝0.13，95%CI：0.03～0.48）與意外腸切開(kāi)的發(fā)生獨(dú)立相關(guān)。用于意外腸切開(kāi)風(fēng)險(xiǎn)分層的簡(jiǎn)單CT評(píng)分顯示樣本集的受試者操作特征曲線下面積（AUC）為0.85（95%CI：0.80～0.90），驗(yàn)證集為0.88（95%CI：0.80～0.96）。結(jié)論簡(jiǎn)單的術(shù)前CT評(píng)分可使外科醫(yī)生意識(shí)到意外腸切開(kāi)發(fā)生的高風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而影響其手術(shù)方式。

原文載于Eur Radiol，2022，32（10）：6646－6657.

董龍春譯 李一鳴校

○肝膽胰放射學(xué)

混合肝細(xì)胞肝癌-膽管細(xì)胞癌的組織病理學(xué)成分與MRI表現(xiàn)及預(yù)后的關(guān)系（DOI：10.19300/j.2022.e1002）

Histopathological components correlated with MRI features and prognosis in combined hepatocellular carcinomacholangiocarcinoma（DOI:10.1007/s00330-022-09065-y）

C.W.Zhou,X.Lu,Y.Wang,X.L.Qian,C.Yang,M.S.Zeng.

摘要 目的根據(jù)不同比例的肝細(xì)胞肝癌(HCC)組織病理學(xué)成分來(lái)區(qū)分相應(yīng)的MRI特征，并探討不同比例的HCC能否預(yù)測(cè)混合HCC-膽管細(xì)胞癌（cHCC-CCA）病人的預(yù)后。方法本研究納入106例經(jīng)組織病理學(xué)證實(shí)的cHCC-CCA病人。對(duì)不同HCC比例的2組病人的MR影像特征和臨床病理表現(xiàn)進(jìn)行回顧性評(píng)估和比較。采用Kaplan-Meier生存曲線評(píng)估無(wú)復(fù)發(fā)生存期（RFS）和總生存期（OS），2組間比較采用log-rank檢驗(yàn)。此外，應(yīng)用Cox回歸分析研究HCC成分的比例是否是RFS和OS的預(yù)測(cè)因子。結(jié)果在HCC成分>50%[優(yōu)勢(shì)比（OR）＝5.559，P=0.018]、70%（OR=4.031，P=0.008）和90%（OR=6.282，P=0.012）的cHCC-CCA病人中，肝臟影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)（LI－RADS）4/5類的發(fā)生率分別顯著高于HCC成分≤50%、70%和90%的病人。此外，HCC成分>70%（HR：0.241，P=0.023）的cHCC-CCA病人的OS預(yù)后優(yōu)于HCC成分≤70%的病人。結(jié)論分類為L(zhǎng)R-4/5的cHCC-CCA主要由HCC成分組成，且HCC成分>70%的cHCC-CCA較HCC成分≤70%的cHCC-CCA病人具有更好的OS。提示HCC或CCA成分所占比例可以預(yù)測(cè)cHCC-CCA病人的預(yù)后。

原文載于Eur Radiol，2022，32（10）：6702－6711.

俞翔譯 李一鳴校

○骨肌系統(tǒng)放射學(xué)

脊柱骨轉(zhuǎn)移與良性紅骨髓沉積的鑒別：脂肪抑制T2加權(quán)成像與脂肪分?jǐn)?shù)圖的作用（DOI：10.19300/j.2022.e1003）

Differentiation of bone metastases from benign red marrow depositions of the spine:the role of fat-suppressed T2-weighted imaging compared to fat fraction map（DOI:10.1007/s00330-022-08965-3）

S.Park,J.D.Huh.

摘要 目的采用脂肪抑制（FS）T2加權(quán)成像（T2FS）和脂肪分?jǐn)?shù)（FF）圖得出的定量參數(shù)來(lái)鑒別脊柱骨轉(zhuǎn)移瘤（BM）和良性紅骨髓沉積（BRM）。方法根據(jù)MRI和骨掃描或PET/CT檢查影像，應(yīng)用T2FS和FF圖進(jìn)行評(píng)估，將111個(gè)病灶分為62個(gè)BM和49個(gè)BRM。2名放射科醫(yī)生獨(dú)立測(cè)量病變興趣區(qū)（ROI）的定量參數(shù)，包括FS-T2比率[病變FS T2信號(hào)強(qiáng)度（SI）與正常骨髓FS T2SI的比率]、FF和FF比率（病變FF與正常骨髓FF的比率）。比較2組之間這些參數(shù)的平均值。采用受試者操作特征（ROC）曲線分析評(píng)估單個(gè)參數(shù)（FS-T2比率、FF和FF比率）和組合參數(shù)的診斷效能。對(duì)單個(gè)參數(shù)及其組合的ROC曲線下面積（AUC）進(jìn)行比較。結(jié)果BM的FS-T2比率顯著高于BRM[2.638∶1.155（P＜0.001）]。BM的FF和FF比率顯著低于BRM[FF，3.554%∶20.038%（P＜0.001）；FF比率，0.072∶0.364（P＜0.001）]。單個(gè)參數(shù)及其組合的ROC AUC為0.941~0.980。所有單個(gè)參數(shù)及其組合的ROC AUC的差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。結(jié)論FS-T2比率、FF和FF比率無(wú)論是否有任何參數(shù)組合均可用于區(qū)分BM和BRM。

原文載于EurRadiol，2022，32（10）：6730－6738.

劉春明譯 李一鳴校

○介入放射學(xué)

血管成形術(shù)和支架置入術(shù)對(duì)顱內(nèi)動(dòng)脈狹窄的影響：高分辨血管壁成像評(píng)估的初步結(jié)果（DOI：10.19300/j.2022.e1004）

Influence of angioplasty and stenting on intracranial artery stenosis:preliminary results of high-resolution vessel wall imaging evaluation（DOI:10.1007/s00330-022-09010-z）

C.H.Wu,C.P.Chung,T.Y.Chen,K.W.Yu,T.M.Lin,W.A.Tai,et al.

摘要 目的探討經(jīng)皮腔內(nèi)血管成形術(shù)和支架置入術(shù)（PTAS）前后，高分辨血管壁成像（HR-VWI）的影像學(xué)改變是否有助于預(yù)測(cè)臨床結(jié)果。方法本研究納入24例于2018—2020年接受Wingspan支架PTAS治療的嚴(yán)重顱內(nèi)動(dòng)脈狹窄（SICAS）病人，并進(jìn)行了1年的隨訪。采用3 T MRI對(duì)每例病人進(jìn)行3次[術(shù)前、術(shù)后早期（24 h內(nèi)）和術(shù)后延遲（134.7±27.1）d]HR-VWI。評(píng)估有無(wú)復(fù)發(fā)性腦缺血癥狀（RCIS）病人在1年內(nèi)隨訪的圍手術(shù)期HR-VWI變化。結(jié)果在無(wú)RCIS病人的對(duì)比增強(qiáng)（CE）-T1WI上，術(shù)后早期的HR-VWI信號(hào)增強(qiáng)面積[（0.04±0.02）cm2，P=0.001]和術(shù)后延遲的[（0.04±0.02）cm2，P=0.001]均較術(shù)前的[（0.07±0.02）cm2]減小。在術(shù)后早期HR-VWI的CE-T1WI上，RCIS病人沒(méi)有明顯的信號(hào)增強(qiáng)面積變化（P=0.180）。在術(shù)后早期HR-VWI上，RCIS（1.77±0.70∶0.79±0.52；P=0.018）和無(wú)RCIS（1.42±0.62∶0.83±0.40；P=0.001）校準(zhǔn)的T1信號(hào)都有明顯的下降。結(jié)論初步結(jié)果顯示PTAS后立即出現(xiàn)信號(hào)增強(qiáng)降低，可能預(yù)示著1年內(nèi)復(fù)發(fā)卒中事件較少。需要選擇更長(zhǎng)的觀察期進(jìn)一步研究以證實(shí)這一現(xiàn)象。

原文載于Eur Radiol，2022，32（10）：6788－6799.

郝彩仙譯 李一鳴校

○心臟放射學(xué)

心臟MR首過(guò)灌注成像用于評(píng)價(jià)接受化療的婦科惡性腫瘤病人的心肌微血管功能（DOI：10.19300/j.2022.e1005）

Myocardial microvascular function assessed by CMR firstpass perfusion in patients treated with chemotherapy for gynecologic malignancies（DOI:10.1007/s00330-022-08823-2）

M.X.Yang,Q.L.Li,D.Q.Wang,L.Ye,K.M.Li,X.J.Lin,et al.

摘要 目的癌癥化療有可能增加心肌缺血的風(fēng)險(xiǎn)。本研究通過(guò)心臟MR（CMR）首過(guò)灌注成像評(píng)價(jià)接受化療的婦科惡性腫瘤病人的心肌微血管功能。方法前瞻性納入81例接受化療的婦科惡性腫瘤病人和39名健康志愿者，均行CMR檢查。32例病人完成了CMR隨訪，中位間隔時(shí)間為6個(gè)月。CMR序列包括心臟電影序列、靜息首過(guò)灌注和延遲強(qiáng)化。結(jié)果病人與正常對(duì)照組的基線特征差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05）。與正常對(duì)照組相比，病人的心肌灌注指數(shù)（PI）較低[13.62%±2.01%∶12%（11%~14%），P=0.001]。但在隨訪中，病人的心肌PI并沒(méi)有隨著化療周期數(shù)增加而發(fā)生顯著變化(11.79%±2.36%∶11.19%±2.19%，P=0.234）。在對(duì)臨床混雜因素進(jìn)行調(diào)整的多因素分析中，PI的減少與化療獨(dú)立相關(guān)（β=-0.362，P=0.002），但與化療周期數(shù)無(wú)關(guān)（r=-0.177，P=0.053）。結(jié)論心肌微血管功能障礙與婦科惡性腫瘤病人的化療治療相關(guān)，可通過(guò)靜息CMR首過(guò)灌注進(jìn)行評(píng)估和監(jiān)測(cè)。

原文載于Eur Radiol，2022，32（10）：6850－6858.

魏鋒譯 李一鳴校

通過(guò)渦量評(píng)估導(dǎo)致功能性顯著狹窄的冠狀動(dòng)脈血流障礙（DOI：10.19300/j.2022.e1006）

Coronary flow disturbance assessed by vorticity as a cause of functionally significant stenosis（DOI:10.1007/s00330-022-08974-2）

N.Tomizawa,Y.Nozaki,S.Fujimoto,D.Takahashi,A.Kudo,Y.Kamo,et al.

摘要 目的應(yīng)用計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)（CFD）所計(jì)算的渦量可以評(píng)估冠狀動(dòng)脈狹窄引起的血流障礙。本研究旨在探究渦量可否是有創(chuàng)血流儲(chǔ)備分?jǐn)?shù)（FFR）所評(píng)估的功能顯著狹窄的潛在原因。方法本研究回顧性納入113例于2015年12月—2020年3月間行冠狀動(dòng)脈CT血管成像顯示中間狹窄及隨后的有創(chuàng)FFR的病人。采用無(wú)網(wǎng)格CFD方法計(jì)算狹窄部位的渦量。評(píng)估病變的最小管腔面積（MLA）和直徑狹窄（DS）。有創(chuàng)FFR≤0.80時(shí)視為具有功能上的意義。采用Student’s t檢驗(yàn)進(jìn)行數(shù)據(jù)比較，并進(jìn)行Logistic回歸分析。結(jié)果144條血管中，53條（37%）的FFR≤0.80。顯著狹窄的渦量明顯高于非顯著狹窄[（569±78）s-1∶（328±34）s-1，P＜0.001]。渦量與有創(chuàng)FFR呈顯著負(fù)相關(guān)（R2=0.31，P＜0.001）。包括MLA和DS在內(nèi)的多因素Logistic回歸分析顯示，渦量（每100 s-1，比值比：1.36，95%CI：1.21~1.57，P＜0.001）是檢測(cè)功能的一個(gè)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的因素。當(dāng)渦量與DS和MLA結(jié)合時(shí)，受試者操作特征曲線下面積的增加有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（0.76:0.87，P=0.001）。結(jié)論渦量與有創(chuàng)FFR呈負(fù)相關(guān)，與幾何狹窄無(wú)關(guān)。

原文載于Eur Radiol，2022，32（10）：6859－6867.

范小萌譯 李一鳴校

基于冠狀動(dòng)脈CT血管成像識(shí)別急性心肌梗死病人：冠狀動(dòng)脈周?chē)窘M織影像組學(xué)的價(jià)值（DOI：10.19300/j.2022.e1007）

Identification of patients with acute myocardial infarction based on coronary CT angiography:the value of pericoronary adipose tissue radiomics（DOI：10.1007/s00330-022-08812-5）

N.Si,K.Shi,N.Li,X.L.Dong,C.T.Zhu,Y.Guo,et al.

摘要 目的探討冠狀動(dòng)脈CT血管成像（CCTA）采集的冠狀動(dòng)脈周?chē)窘M織（PCAT）影像組學(xué)分析能否區(qū)分急性心肌梗死（MI）和不穩(wěn)定型心絞痛（UA）。方法在一項(xiàng)單中心回顧性病例對(duì)照研究中，急性MI病人（105例）與UA病人（105例）配對(duì)，所有病人隨機(jī)分為訓(xùn)練和驗(yàn)證隊(duì)列，比例為7∶3。使用由最大相關(guān)最小冗余（mRMR）以及最小絕對(duì)值收斂和選擇算子（LASSO）選擇的近端3條主要心外膜冠狀動(dòng)脈[左前降支（LAD）、左回旋支（LCx）和右冠狀動(dòng)脈（RCA）]周?chē)闹舅p指數(shù)（FAI）和PCAT影像特征來(lái)構(gòu)建邏輯回歸模型。最后，構(gòu)建FAI模型和PCAT的3個(gè)影像組學(xué)模型（LAD、LCx和RCA）以及使用這些獨(dú)立模型得分的組合模型。通過(guò)鑒定、校準(zhǔn)和臨床應(yīng)用評(píng)估模型的效能。結(jié)果在訓(xùn)練和驗(yàn)證隊(duì)列中，與FAI模型[受試者操作特征曲線下面積（AUC）=0.53，0.50]相比，聯(lián)合模型效能更優(yōu)（AUC=0.97，0.95），而2個(gè)模型的AUC差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）。決策曲線分析表明，聯(lián)合模型比FAI模型具有更高的臨床效益。結(jié)論基于CCTA的PCAT放射表型在區(qū)分急性MI和UA方面優(yōu)于FAI模型。PCAT影像組學(xué)和FAI的結(jié)合可以進(jìn)一步提高識(shí)別急性MI的效能。

原文載于Eur Radiol，2022，32（10）：6868－6877.

朱旭譯 李一鳴校

○頭頸部放射學(xué)

基于多參數(shù)MRI的影像組學(xué)特征預(yù)測(cè)術(shù)前鼻竇惡性腫瘤Ki-67增殖狀態(tài)：一項(xiàng)雙中心研究（DOI：10.19300/j.2022.e1008）

Multi-parametric MRI-based radiomics signature for preoperative prediction of Ki-67 proliferation status in sinonasal malignancies:a two-centre study（DOI:10.1007/s00330-022-08780-w）

S.C.Bi,J.Li,T.Y.Wang,F.Y.Man,P.Zhang,F.Hou,et al.

摘要 目的 評(píng)估基于多參數(shù)MRI的影像組學(xué)特征（RS）術(shù)前對(duì)鼻竇惡性腫瘤Ki-67增殖狀態(tài)的預(yù)測(cè)能力。方法回顧性分析2個(gè)醫(yī)學(xué)中心進(jìn)行多參數(shù)MRI檢查的128例鼻竇惡性腫瘤病人。一個(gè)醫(yī)學(xué)中心的數(shù)據(jù)（77例）用于開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)模型，另一個(gè)醫(yī)學(xué)中心的數(shù)據(jù)（51例）構(gòu)成測(cè)試數(shù)據(jù)集。通過(guò)分析臨床數(shù)據(jù)和常規(guī)MRI結(jié)果確定重要的預(yù)測(cè)因素。通過(guò)使用最大相關(guān)最小冗余算法和最小絕對(duì)值收斂和選擇算子來(lái)確定影像組學(xué)特征。隨后，使用邏輯回歸（LR）算法建立了RS。使用校準(zhǔn)曲線分析、決策曲線分析（DCA）、準(zhǔn)確度和受試者操作特征曲線下面積（AUC）評(píng)估RS的預(yù)測(cè)效能。結(jié)果根據(jù)臨床數(shù)據(jù)和常規(guī)MRI結(jié)果，沒(méi)有與Ki-67高增殖相關(guān)的獨(dú)立預(yù)測(cè)因素。RS-T1、RS-T2和RS-T1c（增強(qiáng)T1WI）是基于單一參數(shù)的MRI建立的。RS-聯(lián)合（結(jié)合T1WI、FS-T2WI和T1c特征）是基于多參數(shù)MRI建立的，在測(cè)試數(shù)據(jù)集中的AUC和準(zhǔn)確度分別為0.852（0.733~0.971）和86.3%。校準(zhǔn)曲線和DCA結(jié)果顯示該聯(lián)合特征在臨床實(shí)踐中具有較高的準(zhǔn)確性和益處。結(jié)論基于多參數(shù)MRI的RS可作為術(shù)前評(píng)估Ki-67增殖狀態(tài)的一種無(wú)創(chuàng)、可靠和準(zhǔn)確的方法，可以用來(lái)解決鼻竇惡性腫瘤的采樣偏差。

原文載于Eur Radiol，2022，32（10）：6933－6942.

孫超譯 李一鳴校

超越側(cè)支：腦衰弱還可提高急性缺血性卒中臨床預(yù)后的預(yù)測(cè)（DOI：10.19300/j.2022.e1009）

Beyond collaterals:brain frailty additionally improves prediction of clinical outcome in acute ischemic stroke（DOI:10.1007/s00330-022-08792-6）

J.Y.Zhou,Y.B.Shi,C.Xia,C.Q.Lu,T.Y.Tang,T.Lu,et al.

摘要 目的旨在研究腦小血管疾病（SVD）在決定急性缺血性卒中（AIS）后臨床預(yù)后方面的額外意義。方法回顧性分析了2018年10月1日—2021年10月31日期間在癥狀出現(xiàn)后24 h內(nèi)進(jìn)行基線CT血管成像（CTA）檢查，并在入院后5 d內(nèi)進(jìn)行MRI掃描的大血管受累的卒中病人。側(cè)支血管和SVD標(biāo)志物（包括萎縮、腦白質(zhì)疏松、腔隙和血管周?chē)g隙）分別在CTA影像和MR影像上進(jìn)行分級(jí)。90 d時(shí)，記錄改良Rankin量表（mRS）評(píng)分，以mRS≤2為良好的臨床預(yù)后。使用Logistic和因果中介回歸分析SVD標(biāo)志物、側(cè)支和mRS之間的關(guān)系。結(jié)果最終納入119例病人，平均年齡（70±13）歲。多因素回歸分析顯示萎縮[明顯：優(yōu)勢(shì)比（OR）0.05（95%CI：0.01~0.31），P=0.002；重度：OR 0.08（95%CI：0.01~0.44），P=0.007]和腔隙[OR 0.30（95%CI：0.08~0.96）,P=0.049]與校正協(xié)變量后的不良臨床預(yù)后相關(guān)。萎縮對(duì)不良臨床預(yù)后的影響，側(cè)支介導(dǎo)了25.74%（P＜0.001），而腔隙對(duì)臨床預(yù)后的影響沒(méi)有側(cè)支的介導(dǎo)作用（P＝0.54）。有萎縮和腔隙的分類模型在區(qū)分預(yù)后好壞方面的AUC明顯高于無(wú)標(biāo)志物的分類模型（P＝0.036）。結(jié)論除側(cè)支以外，特別是通過(guò)萎縮和腔隙進(jìn)行的腦衰弱評(píng)估，對(duì)于評(píng)估卒中病人至關(guān)重要，并且可以進(jìn)一步提高卒中預(yù)后的預(yù)測(cè)。

原文載于Eur Radiol，2022，32（10）：6943－6952.

巴偉麗譯 李一鳴校

○神經(jīng)放射學(xué)

將定量磁化率成像與影像組學(xué)相結(jié)合用于帕金森病診斷和認(rèn)知功能障礙評(píng)估（DOI：10.19300/j.2022.e1010）

Combining quantitative susceptibility mapping to radiomics in diagnosing Parkinson’s disease and assessing cognitive impairment(DOI:10.1007/s00330-022-08790-8)

J.J.Kang,Y.Chen,G.D.Xu,S.L.Bao,J.Wang,M.Ge,et al.

摘要 目的探討黑質(zhì)紋狀體系統(tǒng)的磁化率值（MSV）和影像組學(xué)特征結(jié)合能否作為診斷帕金森病（PD）及其相關(guān)認(rèn)知功能障礙（CI）的影像學(xué)指標(biāo)。方法共104例PD病人和45例年齡、性別相匹配的健康對(duì)照者進(jìn)行了定量磁化率成像（QSM）。病例組病人進(jìn)行了Hoehn-Yahr分級(jí)和蒙特利爾認(rèn)知評(píng)估（MoCA）。根據(jù)疾病分期、病程和MoCA評(píng)分將病人分為幾個(gè)亞組，興趣區(qū)（ROI）分為黑質(zhì)（SN）、尾狀核頭（HCN）和殼核。從QSM上獲取MSV和影像組學(xué)特征。建立多因素Logistic回歸（MLR）模型和支持向量機(jī)（SVM）模型對(duì)PD進(jìn)行診斷。評(píng)估MSV、影像組學(xué)特征和MoCA評(píng)分之間的相關(guān)性。結(jié)果PD病人雙側(cè)黑質(zhì)致密部（SNc）的MSV高于健康對(duì)照者（P＜0.001）。2組的部分影像組學(xué)特征存在差異（P＜0.05）。右側(cè)SN的MSV和影像組學(xué)特征曲線下面積（AUC）均最高。綜合MLR模型（0.90）和SVW模型（0.95）對(duì)PD的診斷效能優(yōu)于MSV（P＜0.05）。在PD病人亞組中，HCN的MSV與MoCA評(píng)分呈負(fù)相關(guān)。PD病人的影像組學(xué)特征與MoCA評(píng)分之間存在相關(guān)性。結(jié)論基于QSM的SN紋狀體系統(tǒng)的影像組學(xué)特征和MSV對(duì)PD的診斷和CI的評(píng)估具有重要意義。

原文載于Eur Radiol，2022，32（10）：6992－7003.

周麗格譯 李一鳴校

基于ASPECTS的凈吸水率預(yù)測(cè)缺血性卒中病人再灌注不良和臨床預(yù)后不良（DOI：10.19300/j.2022.e1011）

ASPECTS-based net water uptake predicts poor reperfusion and poor clinical outcomes in patients with ischemic stroke（DOI：10.1007/s00330-022-09077-8）

S.S.Lu,R.R.Wu,Y.Z.Cao,X.Q.Xu,S.S.Lin,S.Liu,et al.

摘要 目的探討自動(dòng)進(jìn)行Alberta卒中項(xiàng)目早期CT評(píng)分（ASPECTS）在預(yù)測(cè)急性缺血性卒中（AIS）病人再灌注治療后組織水平凈吸水率（NWU）狀態(tài)和90 d功能預(yù)后中的價(jià)值。方法共納入112例接受再灌注治療的AIS病人。根據(jù)入院CT（NWUadmission）和隨訪CT（NWUFCT）計(jì)算ASPECTSNWU，并計(jì)算差值（ΔNWU）。通過(guò)隨訪動(dòng)脈自旋標(biāo)記成像評(píng)價(jià)組織水平的再灌注狀態(tài)。評(píng)價(jià)ASPECTS-NWU與組織水平再灌注的關(guān)系。采用多因素Logistic回歸分析和受試者操作特征（ROC）曲線評(píng)估90 d不良結(jié)局的預(yù)測(cè)因素（改良Rankin評(píng)分＞2）。結(jié)果40例（35.7%）病人治療后再灌注不良。與再灌注良好的病人相比，這些病人的NWUFCT（中位數(shù)14.15%∶8.08%，P=0.018）和ΔNWU（中位數(shù)4.12%∶-2.03%，P＜0.001）顯著升高。盡管血管再通成功，但高ΔNWU仍是再灌注不良的重要標(biāo)志。入院時(shí)美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院卒中量表評(píng)分[優(yōu)勢(shì)比（OR），1.11；95%CI：1.03~1.20，P=0.007]和ΔNWU（OR，1.07；95%CI：1.02~1.13，P=0.008）與預(yù)后不良獨(dú)立相關(guān)。包括這2個(gè)參數(shù)的結(jié)果預(yù)測(cè)模型得出曲線下面積為0.762（敏感度70.3%，特異度84.2%）。結(jié)論NWUFCT升高和較高的ΔNWU與治療后組織水平再灌流不良有關(guān)。較高的ΔNWU是再通成功后再灌注不良和神經(jīng)預(yù)后不良的獨(dú)立預(yù)測(cè)因子。

原文載于Eur Radiol，2022，32（10）：7026-7035.

王婉冰譯 李一鳴校

○核醫(yī)學(xué)

PET/CT多病灶影像組學(xué)在肺腺癌病人無(wú)創(chuàng)性生存分層及組織學(xué)腫瘤風(fēng)險(xiǎn)分析中的應(yīng)用（DOI：10.19300/j.2022.e1012）

Multi-lesion radiomics of PET/CT for non-invasive survival stratification and histologic tumor risk profiling in patients with lung adenocarcinoma（DOI:10.1007/s00330-022-08999-7）

M.X.Zhao,K.Kluge,L.Papp,M.Grahovac,S.M.Yang,C.T.Jiang,et al.

摘要 目的基于臨床數(shù)據(jù)和2-脫氧-2-[18F]氟-D-葡萄糖（FDG）正電子發(fā)射體層成像（PET）/CT影像組學(xué)建立機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型，旨在探討ML在預(yù)測(cè)肺腺癌（LUAD）病人總生存期（OS）、腫瘤分級(jí)（TG）及組織學(xué)生長(zhǎng)模式風(fēng)險(xiǎn)（GPR）的能力。方法回顧性收集421例經(jīng)組織學(xué)證實(shí)為L(zhǎng)UAD且均完成FDG PET/CT成像的初治病人。將病人分為4個(gè)隊(duì)列，并對(duì)4個(gè)隊(duì)列進(jìn)行評(píng)估，以預(yù)測(cè)4年OS（276例）、3年OS（280例）、TG（298例）和GPR（265例）。勾畫(huà)FDG高濃聚病灶，提取2 082個(gè)影像組學(xué)特征并與終點(diǎn)特異性臨床參數(shù)相結(jié)合。建立ML模型以預(yù)測(cè)4年OS（M4OS）、3年OS（M3OS）、腫瘤分級(jí)（MTG）和組織學(xué)生長(zhǎng)模式風(fēng)險(xiǎn)（MGPR）。采用100倍蒙特卡洛交叉驗(yàn)證并按80∶20比例劃分訓(xùn)練集與驗(yàn)證集，對(duì)所有模型進(jìn)行效能評(píng)估。通過(guò)Kaplan-Meier生存曲線分析評(píng)估M4OS和M3OS預(yù)測(cè)能力與OS之間的關(guān)系。結(jié)果M4OS組的受試者操作特征曲線下面積（AUC）最高（AUC 0.88，95%CI：86.7~88.7），M3OS組次之（AUC 0.84，CI 82.9~84.9），MTG組與MGPR組效能相當(dāng)（AUC 0.76，CI分別為74.4~77.9、74.6~78）。M4OS組預(yù)測(cè)能力[風(fēng)險(xiǎn)比（HR）-2.4，CI為-2.47~-1.64，P＜0.05]和M3OS組預(yù)測(cè)能力（HR-2.36，CI為-2.79~-1.93，P＜0.05）與OS獨(dú)立相關(guān)。結(jié)論ML模型預(yù)測(cè)LUAD病人的長(zhǎng)期生存結(jié)局的準(zhǔn)確度高。此外，ML模型在組織學(xué)分級(jí)和主要生長(zhǎng)模式風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方面的準(zhǔn)確性也令人滿意。

原文載于Eur Radiol，2022，32（10）：7056-7067.

李祖貴譯 李一鳴校

○MR

椎體骨髓質(zhì)子密度脂肪分?jǐn)?shù)MRI中加入肝臟R2＊定量提高骨質(zhì)疏松癥的預(yù)測(cè)能力（DOI：10.19300/j.2022.e1013）

Adding liver R2＊quantification to proton density fat fraction MRI of vertebral bone marrow improves the prediction of osteoporosis（DOI:1007/s00330-022-08861-w）

F.Lu,Y.J.Zhao,J.M.Ni,Y.Jiang,F.M.Chen,Z.J.Wang,et al.

摘要 目的評(píng)估結(jié)合骨髓（BM）質(zhì)子密度脂肪分?jǐn)?shù)（PDFF）和肝臟R2*對(duì)骨量減少及骨質(zhì)疏松的預(yù)測(cè)作用以及對(duì)肝臟R2*的額外作用。方法2019年6月—2021年1月共納入107名健康女性。每名受試者均行雙能X線吸收測(cè)量?jī)x（DXA）和化學(xué)位移編碼3.0 T MRI檢查。對(duì)受試者的每節(jié)椎體行PDFF測(cè)量，并對(duì)肝段行R2*測(cè)量。使用Bland-Altman分析評(píng)價(jià)測(cè)量的一致性。生成受試者操作特征（ROC）曲線以選擇骨髓PDFF和肝臟R2*的最優(yōu)臨界值。對(duì)結(jié)果行單因素及多因素logistic回歸分析。使用C統(tǒng)計(jì)量和連續(xù)的凈重新分類改進(jìn)（NRI）探究提高的肝臟R2*的預(yù)測(cè)能力。結(jié)果骨量減少者共42例（39.3%），非骨量減少者共65例（60.7%）。2組間年齡、絕經(jīng)狀態(tài)、PDFF＞45.0%、R2*＞67.7的差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。每種測(cè)量均有較高的可重復(fù)性。PDFF的優(yōu)勢(shì)比（95%CI）為4.05（1.22~13.43），R2*優(yōu)勢(shì)比為4.34（1.41~13.35）。無(wú)R2*的C統(tǒng)計(jì)量（95%CI）為0.888（0.827~0.950），有R2*的則為0.900（0.841~0.960）。PDFF和R2*結(jié)合的NRI結(jié)果為75.6%（P＜0.01）。結(jié)論使用骨髓PDFF與其他傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素相比，預(yù)測(cè)性的提高表明了肝臟R2*作為健康女性骨量減少和骨質(zhì)疏松癥的生物標(biāo)志物的潛能。

原文載于Eur Radiol，2022，32（10）：7108-7116.

范然譯 李一鳴校

基于4D血流心臟MR成像自動(dòng)評(píng)估主動(dòng)脈旋轉(zhuǎn)血流和壁面剪切應(yīng)力的機(jī)器學(xué)習(xí)（DOI：10.19300/j.2022.e1014）

Machine learning for the automatic assessment of aortic rotational flow and wall shear stress from 4D flow cardiac magnetic resonance imaging（DOI:10.1007/s00330-022-09068-9）

J.Garrido-Oliver,J.Aviles,M.M.Córdova,L.Dux-Santoy,A.Ruiz-Mu?oz,G.Teixido-Tura,et al.

摘要 目的三維（3D）時(shí)間分辨相位對(duì)比心臟MR（4D血流CMR）可以對(duì)血流速度進(jìn)行前所未有的量化。盡管在主動(dòng)脈疾病中被證實(shí)是有潛能的，但它分析耗時(shí)，需要專業(yè)性知識(shí)，阻礙了在臨床中的應(yīng)用。本研究旨在開(kāi)發(fā)和測(cè)試一種基于全自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)主動(dòng)脈4D血流CMR分析流程。方法本前瞻性研究納入404名受試者。訓(xùn)練算法的真值是由專家完成的。將隊(duì)列分為訓(xùn)練組（323例）和測(cè)試組（81例），同時(shí)用來(lái)訓(xùn)練和測(cè)試3D nnU-Net分割和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)算法的標(biāo)志檢測(cè)。在包括升主動(dòng)脈和主動(dòng)脈弓的10個(gè)平面上，計(jì)算平面內(nèi)旋轉(zhuǎn)流速（IRF）和穿過(guò)平面的收縮期血流反向比率（SFRR）等旋轉(zhuǎn)血流量描述符以及軸向和周向壁面剪切應(yīng)力（WSS）。結(jié)果自動(dòng)主動(dòng)脈分割的中位數(shù)Dice評(píng)分（DS）為0.949，平均對(duì)稱表面距離為0.839（0.632～1.071）mm，與目前的技術(shù)水平相當(dāng)。主動(dòng)脈標(biāo)記的定位精度與專家的相當(dāng)，分別位于竇管交界處、第一和第三主動(dòng)脈上血管（P＝0.513、0.592和0.905），可對(duì)分析平面精確定位，但在肺分叉處的定位精度較低（P＝0.028）。自動(dòng)血流評(píng)估與手動(dòng)量化SFRR的一致性很好（ICC＞0.9），測(cè)量IRF以及軸向和周向WSS的一致性均為良好。結(jié)論4D血流CMR全自動(dòng)分析復(fù)雜主動(dòng)脈血流動(dòng)力學(xué)是可行的，該方法可促進(jìn)4D血流CMR在臨床上的應(yīng)用。

原文載于Eur Radiol，2022，32（10）：7117－7127.

楊淑杰譯 李一鳴校

○影像信息學(xué)與人工智能

應(yīng)用體素內(nèi)不相干運(yùn)動(dòng)成像構(gòu)建預(yù)測(cè)肝細(xì)胞癌微血管浸潤(rùn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（DOI：10.19300/j.2022.e1015）

IVIM using convolutional neural networks predicts microvascular invasion in HCC(DOI:10.1007/s00330-022-08927-9)

B.Liu,Q.Y.Zeng,J.B.Huang,J.Zhang,Z.Y.Zheng,Y.T.Liao,et al.

摘要 目的旨在應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型評(píng)估MR體素內(nèi)不相干運(yùn)動(dòng)（IVIM）擴(kuò)散加權(quán)成像（DWI）對(duì)肝細(xì)胞癌微血管浸潤(rùn)的預(yù)測(cè)價(jià)值。方法回顧性納入2014年12月—2021年8月期間共114例經(jīng)病理確診的肝細(xì)胞癌病人，所有病人均進(jìn)行采用9個(gè)b值的IVIM MRI檢查。首先，將9個(gè)b值的影像疊加在一個(gè)通道維度，得到一個(gè)b值為32×32×9的維度。其次，采用圖像重采樣的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，以生成更多的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行訓(xùn)練。最后，在基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得到的一個(gè)b值體積中直接提取預(yù)測(cè)肝細(xì)胞癌微血管浸潤(rùn)的深層特征。此外，還構(gòu)建了基于參數(shù)圖的深度學(xué)習(xí)模型，以及基于IVIM深層特征、臨床特征和IVIM參數(shù)融合的深度學(xué)習(xí)模型。采用受試者操作特征曲線（ROC）評(píng)價(jià)模型對(duì)肝細(xì)胞癌微血管浸潤(rùn)的預(yù)測(cè)價(jià)值。結(jié)果應(yīng)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從IVIM-DWI提取得到的深層特征[0.810（范圍：0.760~0.829）]預(yù)測(cè)肝細(xì)胞癌微血管浸潤(rùn)優(yōu)于IVIM參數(shù)圖[0.590（范圍：0.555~0.643）]。而且，將IVIM-DWI深度特征、臨床特征（α-甲胎蛋白水平和腫瘤大?。┮约氨碛^擴(kuò)散系數(shù)（ADC）建立的融合模型預(yù)測(cè)價(jià)值顯著提高[0.829（范圍：0.776~0.848）]。結(jié)論基于IVIM-DWI的CNN深度學(xué)習(xí)有助于肝細(xì)胞癌病人術(shù)前微血管浸潤(rùn)的預(yù)測(cè)。

原文載于Eur Radiol，2022，32（10）：7185－7195.

包翠萍譯 李一鳴校

說(shuō)明：

①本專欄內(nèi)容為European Radioloy最近兩期部分科學(xué)性論著摘要的中文譯文。

②本刊盡量采取了與原文一致的體例（如，原作者姓名的書(shū)寫(xiě)方式、小欄目的順序等）。對(duì)于原文中提到的新技術(shù)名詞，如尚無(wú)規(guī)范的中文名詞對(duì)應(yīng)，則在文中直接引用英文原文，以便于讀者查閱。

Original articles from the journal European Radiology,?European Society of Radiology.The DOIs of original articles were provided by ESR.

原文來(lái)自European Radiology雜志,?European Society of Radiology。原文DOI由ESR提供。