○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)特征顯示出對胃癌（GC）實現(xiàn)個性化醫(yī)療的巨大潛力。本研究旨在評估影像組學(xué)在GC病人中的研究現(xiàn)狀和質(zhì)量，及其對GC病人治療應(yīng)答和預(yù)后預(yù)測的生物標(biāo)志物的識別潛力。方法在PubMed和Embase數(shù)據(jù)庫進(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)量評分（RQS）工具以評估研究的科學(xué)性和質(zhì)量。結(jié)果納入25項研究共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（28%）研究評估了影像組學(xué)特征與治療應(yīng)答之間的相關(guān)性；17項（68%）研究評估了影像組學(xué)特征與生存率的相關(guān)性；1項（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。基于圖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（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、4項和1項。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)部驗證集和外部驗證集分別為464例、100例和72例）。利用梯度提升決策樹（GBDT）共提取1 476個影像組學(xué)特征。結(jié)果建立的影像組學(xué)模型包含102個選定特征，對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)測能力優(yōu)于臨床模型[訓(xùn)練集、內(nèi)部驗證集和外部驗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EGFR狀態(tài)方面與影像組學(xué)模型相當(dāng)（在3個隊列中，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的肺腺癌病人隊列中得到驗證，顯著提高了EGFR-TKI的效能（預(yù)測前后有效率分別為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創(chuàng)、省時的方法來預(yù)測表現(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)測以磨玻璃影（GGO）為特征的肺腺癌表皮生長因子受體（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檢測（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月期間在該機構(gòu)進(jìn)行超聲心動圖檢查病人的胸片，為超聲心動圖檢查后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的比例被隨機分為訓(xùn)練、驗證和測試數(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，使用驗證數(shù)據(jù)集進(jìn)行調(diào)優(yōu)，并使用測試數(shù)據(jù)集進(jìn)行評估。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)用于驗證數(shù)據(jù)集和測試數(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 目的評價影像組學(xué)結(jié)合機器學(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)，均病理證實為轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)，同時分析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個影像組學(xué)特征并將其分為7組）。對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折交叉驗證法將淋巴結(jié)隨機分配為訓(xùn)練集（n=132）和驗證集（n=33）。機器學(xué)習(xí)模型采用K-近鄰（KNN）算法和隨機森林（RF）法。采用受試者操作特征曲線下面積（ROC-AUC）評估其效能。結(jié)果對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)特征時效能最佳，其驗證集AUC分別為0.98±0.03、0.88±0.07，驗證集準(zhǔn)確度分別為（96±4）%、（85±9）%。RF模型在輸入CT影像組學(xué)特征時效能最佳，其驗證集AUC為0.96±0.04，驗證集準(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)性肺病未來進(jìn)展的早期影像學(xué)標(biāo)志物的一項可行性研究（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。通過肺功能CT評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個時間點行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個區(qū)域。在相對應(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t檢驗比較不同通氣區(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評估的病理性肺通氣增加的范圍和分布可作為潛在識別有發(fā)生纖維化風(fēng)險肺實質(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 目的通過比較子前期（PE）病人、妊娠健康對照者（PHC）和非妊娠健康對照者（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度成像（QSM+qBOLD=QQ）計算腦OEF值。采用單因素方差分析比較3組間OEF平均值。通過受試者操作特征曲線分析法計算每個興趣區(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)論在臨床實踐中，可以應(yīng)用基于QQ的OEF成像測量孕婦腦OEF值，并以此對高血壓性腦病進(jìn)行無創(chuàng)性評估。

原文載于Eur Radiol，2022，32（9）：6058－6069.

劉學(xué)煥譯 李一鳴校

頸動脈易損斑塊合并腦小血管病與急性缺血性卒中：中國動脈粥樣硬化風(fēng)險評估研究（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。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）。評估管腔狹窄程度和斑塊易損性等頸動脈斑塊的MRI特征以及白質(zhì)高信號（WMH）和腔隙灶等CSVD特點。2種疾病并存是指同時出現(xiàn)至少1個頸動脈斑塊特征和1個或以上CSVD特征。采用多因素回歸分析評估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組頸動脈易損斑塊、腔隙灶和中-重度WMH（Fazekas評分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，與僅具有頸動脈病變相比，頸動脈斑塊特征合并存在腔隙灶和中-重度WMH與AIS具有更強的相關(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)勢比分別為3.67和1.62）。結(jié)論在有癥狀病人的大型隊列研究中，與僅具有頸動脈病變相比，頸部易損斑塊特點合并CSVD，特別是腔隙灶，與AIS具有更強的相關(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血管高信號征對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（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卒中項目早期CT評分，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FLAIR血管高信號征（FVH）定量評價側(cè)支循環(huán)情況，F(xiàn)VH評價由2位神經(jīng)放射學(xué)專家應(yīng)用ASPECTS評分系統(tǒng)（0～7分，從無FVH到累及全部皮質(zhì)區(qū)）進(jìn)行獨立評價。術(shù)后隨訪3個月，改良mRS評分在0～3分為功能良好。應(yīng)用多因素回歸分析FVH評分與病人預(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評分為4（3，5）。FVH評分是預(yù)后良好的獨立預(yù)測因素[調(diào)整優(yōu)勢比（OR）=1.41（95%CI，1.03~1.92）；P=0.03，F(xiàn)VH評分每增加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FVH-ASPECTS評分系統(tǒng)可定量評價側(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，可以通過補加鋅粉及調(diào)整底流加入來實現(xiàn)，但是鋅粉的過量加入增加了生產(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。按初始設(shè)計理念，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名對重建狀態(tài)不知情的放射科骨肌專業(yè)醫(yī)生評估了隨機影像的運動偽影、影像質(zhì)量、中央/椎間孔狹窄、椎間盤退變、環(huán)形裂隙、椎間盤突出和小關(guān)節(jié)囊腫的存在。使用Conger’s kappa（κ）檢驗評估每個分級變量的評分者間一致性。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)量評分的中位數(shù)（2.0/2）更高，差異有統(tǒng)計學(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)師評估其Kellgren-Lawrence（KL）等級和全器官MR成像評分（WORMS）。受試者分為3組，即正常對照組（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個成對的絕熱脈沖，對應(yīng)于0、12、24、36、48、72和96 ms的7個自旋鎖定時間（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）曲線評估UTE-Cones-AdiabT1ρ技術(shù)在評估膝關(guān)節(jié)軟骨退變方面的表現(xiàn)。結(jié)果UTE-Cones-AdiabT1ρ值與KL等級（r=0.15，P＜0.05）和WORMS（r=0.57，P＜0.05）顯示出明顯的正相關(guān)。軟骨病變越大越深則可觀察到的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對輕度軟骨退變（WORMS=1）的曲線下面積（AUC）值為0.8。UTE-Cones-AdiabT1ρ對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序列可對關(guān)節(jié)軟骨退變進(jìn)行定量評估。

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)建立并評價用于良惡性骨腫瘤分類和鑒別的機器學(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 目的建立并驗證用于區(qū)分良惡性骨病變的機器學(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、驗證集和內(nèi)部測試集。此外，來自另一機構(gòu)的96例病人數(shù)據(jù)作為外部測試集。使用影像組學(xué)特征和人口統(tǒng)計學(xué)信息建立并驗證機器學(xué)習(xí)模型。在測試集評估每個模型的效能，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)計學(xué)信息建立了最佳的機器學(xué)習(xí)模型，在內(nèi)部和外部測試集中的準(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：對直腸癌病人手術(shù)和腫瘤預(yù)后的預(yù)測價值（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。腹部內(nèi)臟脂肪組織與皮下脂肪組織存在生理差異。通過常規(guī)的臨床成像技術(shù)（如CT）可以評估其數(shù)量和分布。本項研究旨在探究直腸癌手術(shù)病人的脂肪測量和分布與手術(shù)復(fù)發(fā)率、長期死亡率和疾病進(jìn)展之間的聯(lián)系及相關(guān)性。方法對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CT脂肪面積測量進(jìn)行評估，并與術(shù)后結(jié)果(局部和全身并發(fā)癥)、長期存活率和腫瘤學(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個月，152例（75%）在研究結(jié)束時仍然存活。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（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 目的評估腫瘤纖維化對胰腺癌（PDAC）病人的預(yù)后價值，并利用臨床影像學(xué)特征在術(shù)前預(yù)測纖維化。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)后價值仍然不能確定，需要對腫瘤纖維化進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測。方法本研究包括131例接受一線手術(shù)的PDAC病人。通過Cox回歸和受試者操作特征（ROC）分析，確定纖維化和纖維化截斷值對中位總生存期（OS）和無病生存期（DFS）的預(yù)后價值。然后將整個隊列隨機分為訓(xùn)練集（88例）和驗證集（43例）。對訓(xùn)練集進(jìn)行二元Logistic回歸分析以選擇纖維化的獨立危險因素，并構(gòu)建列線圖。使用校準(zhǔn)曲線和決策曲線分析（DCA）來評估列線圖的性能。結(jié)果OS和DFS的纖維化風(fēng)險比分別為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的纖維化截斷點。腫瘤直徑、糖類抗原19-9水平和胰腺周圍腫瘤浸潤是獨立的危險因素；在訓(xùn)練和驗證集中，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)用價值。結(jié)論PDAC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

建立并驗證一種預(yù)測缺血性結(jié)腸炎嚴(yán)重程度的綜合評分（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 目的建立一種簡單的評分來預(yù)測重度（死亡和/或手術(shù)）缺血性結(jié)腸炎的風(fēng)險。方法回顧性分析6年內(nèi)在三級醫(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)練隊列（103例）和驗證隊列（102例）。在訓(xùn)練隊列中，通過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)險評分。分別在2個隊列中分析了該評分的鑒別能力（敏感度、特異度、陽性預(yù)測值、陰性預(yù)測值），并進(jìn)行了外部驗證，建立了受試者操作特征曲線來估計該評分的曲線下面積。采用自舉檢驗法對該評分進(jìn)行內(nèi)部驗證。結(jié)果在訓(xùn)練隊列中，4個獨立變量與不良預(yù)后相關(guān)：血流動力學(xué)不穩(wěn)（2分）、小腸受累（1分）、紙樣薄壁（3分）和無分層強化（1分）。通過該評分可將病人分為低風(fēng)險（評分：0，1）、高風(fēng)險（評分：2-3）和極高風(fēng)險（評分：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)計值為0.94。在內(nèi)部和外部驗證中均顯示出良好的鑒別能力（C統(tǒng)計值分別為0.9和0.84）。結(jié)論簡單風(fēng)險評分可以通過將病人分為3個不同的預(yù)后組來優(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個性化劑量評估的機器學(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器學(xué)習(xí)的方法，用于創(chuàng)建輻射劑量圖并預(yù)測與頭顱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）模擬方法來確定病人器官/組織的輻射劑量分布。對收集的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)練和驗證過程中，分別使用了231例和112例頭顱CT檢查數(shù)據(jù)。此外，還開發(fā)了一個軟件能夠利用訓(xùn)練好的DNN模型基于頭顱CT影像生成劑量圖，并自動計算大腦和顱骨的輻射劑量。結(jié)果從DNN模型預(yù)測的劑量與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)險評估。DNN的實施使劑量估計所需的計算時間減少了97%。結(jié)論開發(fā)并實現(xiàn)了一種新的方法，允許用戶開發(fā)用于病人特定CT劑量預(yù)測的DNN模型，并可用于日常臨床實踐以對接受頭顱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)測粘連性小腸梗阻手術(shù)期間意外腸切開的發(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（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)生回顧性評估所有腹部CT影像，意見不一致時協(xié)商確定。記錄粘連性小腸梗阻手術(shù)期間意外腸切開的發(fā)生情況。對醫(yī)源性腸切除相關(guān)CT特征進(jìn)行單因素和多因素分析，并建立一個簡單的CT評分對意外腸切開的風(fēng)險進(jìn)行分層。這個評分在一個獨立的回顧性樣本集中進(jìn)行驗證。驗證集的腹部CT影像評估由第3名放射科醫(yī)生獨立完成。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。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）與意外腸切開的發(fā)生獨立相關(guān)。用于意外腸切開風(fēng)險分層的簡單CT評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），驗證集為0.88（95%CI：0.80～0.96）。結(jié)論簡單的術(shù)前CT評分可使外科醫(yī)生意識到意外腸切開發(fā)生的高風(fēng)險，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)成分來區(qū)分相應(yīng)的MRI特征，并探討不同比例的HCC能否預(yù)測混合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)證實的cHCC-CCA病人。對不同HCC比例的2組病人的MR影像特征和臨床病理表現(xiàn)進(jìn)行回顧性評估和比較。采用Kaplan-Meier生存曲線評估無復(fù)發(fā)生存期（RFS）和總生存期（OS），2組間比較采用log-rank檢驗。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)測因子。結(jié)果在HCC成分>50%[優(yōu)勢比（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LR-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)行評估，將111個病灶分為62個BM和49個BRM。2名放射科醫(yī)生獨立測量病變興趣區(qū)（ROI）的定量參數(shù)，包括FS-T2比率[病變FS T2信號強度（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）曲線分析評估單個參數(shù)（FS-T2比率、FF和FF比率）和組合參數(shù)的診斷效能。對單個參數(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）]。單個參數(shù)及其組合的ROC AUC為0.941~0.980。所有單個參數(shù)及其組合的ROC AUC的差異無統(tǒng)計學(xué)意義。結(jié)論FS-T2比率、FF和FF比率無論是否有任何參數(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)對顱內(nèi)動脈狹窄的影響：高分辨血管壁成像評估的初步結(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)動脈狹窄（SICAS）病人，并進(jìn)行了1年的隨訪。采用3 T MRI對每例病人進(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。評估有無復(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RCIS病人的對比增強（CE）-T1WI上，術(shù)后早期的HR-VWI信號增強面積[（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病人沒有明顯的信號增強面積變化（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RCIS（1.42±0.62∶0.83±0.40；P=0.001）校準(zhǔn)的T1信號都有明顯的下降。結(jié)論初步結(jié)果顯示PTAS后立即出現(xiàn)信號增強降低，可能預(yù)示著1年內(nèi)復(fù)發(fā)卒中事件較少。需要選擇更長的觀察期進(jìn)一步研究以證實這一現(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首過灌注成像用于評價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。本研究通過心臟MR（CMR）首過灌注成像評價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，中位間隔時間為6個月。CMR序列包括心臟電影序列、靜息首過灌注和延遲強化。結(jié)果病人與正常對照組的基線特征差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P>0.05）。與正常對照組相比，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的減少與化療獨立相關(guān)（β=-0.362，P=0.002），但與化療周期數(shù)無關(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)，可通過靜息CMR首過灌注進(jìn)行評估和監(jiān)測。

原文載于Eur Radiol，2022，32（10）：6850－6858.

魏鋒譯 李一鳴校

通過渦量評估導(dǎo)致功能性顯著狹窄的冠狀動脈血流障礙（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)用計算流體動力學(xué)（CFD）所計算的渦量可以評估冠狀動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)血流儲備分?jǐn)?shù)（FFR）所評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。采用無網(wǎng)格CFD方法計算狹窄部位的渦量。評估病變的最小管腔面積（MLA）和直徑狹窄（DS）。有創(chuàng)FFR≤0.80時視為具有功能上的意義。采用Student’s t檢驗進(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）是檢測功能的一個具有統(tǒng)計學(xué)意義的因素。當(dāng)渦量與DS和MLA結(jié)合時，受試者操作特征曲線下面積的增加有統(tǒng)計學(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

基于冠狀動脈CT血管成像識別急性心肌梗死病人：冠狀動脈周圍脂肪組織影像組學(xué)的價值（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 目的探討冠狀動脈CT血管成像（CCTA）采集的冠狀動脈周圍脂肪組織（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）。方法在一項單中心回顧性病例對照研究中，急性MI病人（105例）與UA病人（105例）配對，所有病人隨機分為訓(xùn)練和驗證隊列，比例為7∶3。使用由最大相關(guān)最小冗余（mRMR）以及最小絕對值收斂和選擇算子（LASSO）選擇的近端3條主要心外膜冠狀動脈[左前降支（LAD）、左回旋支（LCx）和右冠狀動脈（RCA）]周圍的脂肪衰減指數(shù)（FAI）和PCAT影像特征來構(gòu)建邏輯回歸模型。最后，構(gòu)建FAI模型和PCAT的3個影像組學(xué)模型（LAD、LCx和RCA）以及使用這些獨立模型得分的組合模型。通過鑒定、校準(zhǔn)和臨床應(yīng)用評估模型的效能。結(jié)果在訓(xùn)練和驗證隊列中，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個模型的AUC差異有統(tǒng)計學(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)測術(shù)前鼻竇惡性腫瘤Ki-67增殖狀態(tài)：一項雙中心研究（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 評估基于多參數(shù)MRI的影像組學(xué)特征（RS）術(shù)前對鼻竇惡性腫瘤Ki-67增殖狀態(tài)的預(yù)測能力。方法回顧性分析2個醫(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。一個醫(yī)學(xué)中心的數(shù)據(jù)（77例）用于開發(fā)預(yù)測模型，另一個醫(yī)學(xué)中心的數(shù)據(jù)（51例）構(gòu)成測試數(shù)據(jù)集。通過分析臨床數(shù)據(jù)和常規(guī)MRI結(jié)果確定重要的預(yù)測因素。通過使用最大相關(guān)最小冗余算法和最小絕對值收斂和選擇算子來確定影像組學(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）評估RS的預(yù)測效能。結(jié)果根據(jù)臨床數(shù)據(jù)和常規(guī)MRI結(jié)果，沒有與Ki-67高增殖相關(guān)的獨立預(yù)測因素。RS-T1、RS-T2和RS-T1c（增強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)前評估Ki-67增殖狀態(tài)的一種無創(chuàng)、可靠和準(zhǔn)確的方法，可以用來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（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?。⊿VD）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、腔隙和血管周圍間隙）分別在CTA影像和MR影像上進(jìn)行分級。90 d時，記錄改良Rankin量表（mRS）評分，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），而腔隙對臨床預(yù)后的影響沒有側(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，特別是通過萎縮和腔隙進(jìn)行的腦衰弱評估，對于評估卒中病人至關(guān)重要，并且可以進(jìn)一步提高卒中預(yù)后的預(yù)測。

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?。≒D）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分級和蒙特利爾認(rèn)知評估（MoCA）。根據(jù)疾病分期、病程和MoCA評分將病人分為幾個亞組，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（SVM）模型對PD進(jìn)行診斷。評估MSV、影像組學(xué)特征和MoCA評分之間的相關(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評分呈負(fù)相關(guān)。PD病人的影像組學(xué)特征與MoCA評分之間存在相關(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PD的診斷和CI的評估具有重要意義。

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 目的探討自動進(jìn)行Alberta卒中項目早期CT評分（ASPECTS）在預(yù)測急性缺血性卒中（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）計算ASPECTSNWU，并計算差值（ΔNWU）。通過隨訪動脈自旋標(biāo)記成像評價組織水平的再灌注狀態(tài)。評價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）曲線評估90 d不良結(jié)局的預(yù)測因素（改良Rankin評分＞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。入院時美國國立衛(wèi)生研究院卒中量表評分[優(yōu)勢比（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)后不良獨立相關(guān)。包括這2個參數(shù)的結(jié)果預(yù)測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)后不良的獨立預(yù)測因子。

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)在肺腺癌病人無創(chuàng)性生存分層及組織學(xué)腫瘤風(fēng)險分析中的應(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)建立機器學(xué)習(xí)（ML）模型，旨在探討ML在預(yù)測肺腺癌（LUAD）病人總生存期（OS）、腫瘤分級（TG）及組織學(xué)生長模式風(fēng)險（GPR）的能力。方法回顧性收集421例經(jīng)組織學(xué)證實為LUAD且均完成FDG PET/CT成像的初治病人。將病人分為4個隊列，并對4個隊列進(jìn)行評估，以預(yù)測4年OS（276例）、3年OS（280例）、TG（298例）和GPR（265例）。勾畫FDG高濃聚病灶，提取2 082個影像組學(xué)特征并與終點特異性臨床參數(shù)相結(jié)合。建立ML模型以預(yù)測4年OS（M4OS）、3年OS（M3OS）、腫瘤分級（MTG）和組織學(xué)生長模式風(fēng)險（MGPR）。采用100倍蒙特卡洛交叉驗證并按80∶20比例劃分訓(xùn)練集與驗證集，對所有模型進(jìn)行效能評估。通過Kaplan-Meier生存曲線分析評估M4OS和M3OS預(yù)測能力與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)測能力[風(fēng)險比（HR）-2.4，CI為-2.47~-1.64，P＜0.05]和M3OS組預(yù)測能力（HR-2.36，CI為-2.79~-1.93，P＜0.05）與OS獨立相關(guān)。結(jié)論ML模型預(yù)測LUAD病人的長期生存結(jié)局的準(zhǔn)確度高。此外，ML模型在組織學(xué)分級和主要生長模式風(fēng)險預(yù)測方面的準(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 目的評估結(jié)合骨髓（BM）質(zhì)子密度脂肪分?jǐn)?shù)（PDFF）和肝臟R2*對骨量減少及骨質(zhì)疏松的預(yù)測作用以及對肝臟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線吸收測量儀（DXA）和化學(xué)位移編碼3.0 T MRI檢查。對受試者的每節(jié)椎體行PDFF測量，并對肝段行R2*測量。使用Bland-Altman分析評價測量的一致性。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。對結(jié)果行單因素及多因素logistic回歸分析。使用C統(tǒng)計量和連續(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)計學(xué)意義。每種測量均有較高的可重復(fù)性。PDFF的優(yōu)勢比（95%CI）為4.05（1.22~13.43），R2*優(yōu)勢比為4.34（1.41~13.35）。無R2*的C統(tǒng)計量（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)險因素相比，預(yù)測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成像自動評估主動脈旋轉(zhuǎn)血流和壁面剪切應(yīng)力的機器學(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）時間分辨相位對比心臟MR（4D血流CMR）可以對血流速度進(jìn)行前所未有的量化。盡管在主動脈疾病中被證實是有潛能的，但它分析耗時，需要專業(yè)性知識，阻礙了在臨床中的應(yīng)用。本研究旨在開發(fā)和測試一種基于全自動機器學(xué)習(xí)主動脈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。將隊列分為訓(xùn)練組（323例）和測試組（81例），同時用來訓(xùn)練和測試3D nnU-Net分割和深度強化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)算法的標(biāo)志檢測。在包括升主動脈和主動脈弓的10個平面上，計算平面內(nèi)旋轉(zhuǎn)流速（IRF）和穿過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)果自動主動脈分割的中位數(shù)Dice評分（DS）為0.949，平均對稱表面距離為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、第一和第三主動脈上血管（P＝0.513、0.592和0.905），可對分析平面精確定位，但在肺分叉處的定位精度較低（P＝0.028）。自動血流評估與手動量化SFRR的一致性很好（ICC＞0.9），測量IRF以及軸向和周向WSS的一致性均為良好。結(jié)論4D血流CMR全自動分析復(fù)雜主動脈血流動力學(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)不相干運動成像構(gòu)建預(yù)測肝細(xì)胞癌微血管浸潤的卷積神經(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）模型評估MR體素內(nèi)不相干運動（IVIM）擴散加權(quán)成像（DWI）對肝細(xì)胞癌微血管浸潤的預(yù)測價值。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b值的IVIM MRI檢查。首先，將9個b值的影像疊加在一個通道維度，得到一個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，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b值體積中直接提取預(yù)測肝細(xì)胞癌微血管浸潤的深層特征。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）評價模型對肝細(xì)胞癌微血管浸潤的預(yù)測價值。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)測肝細(xì)胞癌微血管浸潤優(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^擴散系數(shù)（ADC）建立的融合模型預(yù)測價值顯著提高[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)前微血管浸潤的預(yù)測。

原文載于Eur Radiol，2022，32（10）：7185－7195.

包翠萍譯 李一鳴校

說明：

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，原作者姓名的書寫方式、小欄目的順序等）。對于原文中提到的新技術(shù)名詞，如尚無規(guī)范的中文名詞對應(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.

原文來自European Radiology雜志,?European Society of Radiology。原文DOI由ESR提供。