简介:摘要目的探讨合成MRI定量参数对前列腺癌的诊断价值。方法前瞻性连续纳入2018年4月至2019年4月北京医院经病理大切片诊断为前列腺癌的25例患者。所有患者术前进行前列腺MRI检查,扫描序列包括DWI和合成MRI。病理上定义4种前列腺病变类型:前列腺癌、间质增生结节、腺体增生结节和前列腺炎。与病理大切片对照,在DWI和合成MRI分别测量病灶的ADC和T1、T2、质子密度(PD)值。移行带前列腺癌病灶与间质增生结节和腺体增生结节进行比较,采用单因素方差分析或Kruskal-Wallis H检验。外周带前列腺癌病灶与前列腺炎进行比较,采用独立样本t检验或Mann-Whitney U检验。应用ROC曲线评估各参数鉴别前列腺癌和其他良性病变的诊断效能,采用DeLong检验比较曲线下面积(AUC)。结果前列腺癌与其他良性病变之间T1、T2、PD和ADC值总体差异均有统计学意义(P<0.05),其中移行带前列腺癌T1、T2、ADC值低于间质增生结节(P=0.041、0.030,<0.001)和腺体增生结节(P均<0.001)。移行带前列腺癌PD值低于腺体增生结节(P=0.040)。外周带前列腺癌T1、T2、PD、ADC值低于前列腺炎(P<0.05)。对于鉴别移行带前列腺癌和间质增生结节,ADC值的AUC(0.943)高于T1值(0.691,P=0.001)、PD值(0.555,P=0.002)和T2值(0.754,P=0.016)。对于鉴别移行带前列腺癌和腺体增生结节,T1、T2、ADC值的AUC差异无统计学意义(P>0.05),均高于PD值(P=0.001)。对于鉴别外周带前列腺癌和前列腺炎,T1、T2、PD和ADC值之间AUC差异均无统计学意义(P>0.05)。结论合成MRI定量参数有助于鉴别前列腺癌与其他良性病变。
简介:采用放电测量和光学诊断技术对三电极等离子体合成射流激励器电特性及流场特性进行了实验研究,分析了放电电容、激励器腔体体积和射流出口直径对三电极等离子体合成射流流场分布及速度特性的影响.实验结果表明:三电极等离子体合成射流激励器放电过程包含触发、放电增强、放电衰减和电弧熄灭四个阶段,表现出典型的欠阻尼放电特征;等离子体合成射流流场包含射流主流、前驱激波和复杂的反射波系.放电电容、腔体体积和射流出口直径均存在一阈值,当电容和出口直径小于阈值、腔体体积大于阈值时,前驱激波以当地声速(约345m/s)恒速传播,否则前驱激波则以大于345m/s的速度传播,且与射流速度呈现相同的变化趋势,即随着放电电容和出口直径的增加而增大,随着腔体体积的增加而减小.
简介:摘要目的探讨合成MRI直方图参数对直肠癌壁外静脉侵犯(EMVI)的预测价值。方法回顾性分析2018年11月至2019年12月中国医学科学院肿瘤医院经手术病理证实为直肠腺癌的76例患者。所有患者术前4周内接受合成MRI序列检查。由1名低年资和1名高年资放射科医师独立评估EMVI状态。基于T1、T2和质子密度(PD)mapping提取直方图参数,包括均值、方差、最大值、最小值、第10百分位数、中位数、第90百分位数、能量、峰度、熵和偏度。以术后病理诊断为金标准,分为EMVI阳性组(n=18)和阴性组(n=58)。采用Mann-Whitney U检验比较两组间直方图参数的差异,采用ROC曲线评价两组间有统计学差异的直方图参数诊断EMVI的效能,采用logistic回归分析将曲线下面积(AUC)>0.7的直方图参数与医师评估相联合,以ROC曲线评估其预测效能,并采用Delong检验分析不同方法预测EMVI的AUC的差异。结果EMVI阳性组与阴性组间T1、T2和PD mapping能量值和PD mapping偏度值差异有统计学意义(P<0.05),其诊断EMVI的AUC分别为0.744、0.728、0.708、0.652。低年资医师诊断EMVI的AUC为0.711,其与T1、T2和PD mapping能量值联合诊断的AUC为0.817,差异有统计学意义(Z=2.281,P=0.023)。高年资医师诊断EMVI的AUC为0.837,与能量值联合诊断的AUC为0.856。低年资医师与高年资医师诊断EMVI的AUC差异有统计学意义(Z=2.587,P=0.010),低年资医师联合能量值与高年资医师诊断EMVI的AUC差异无统计学意义(Z=0.578,P=0.563)。结论合成MRI的能量值有助于提高低年资医师评估直肠癌EMVI的诊断信心,其直方图参数有助于预测直肠癌EMVI。
简介:摘要目的评估合成MRI定量参数图直方图特征及表观扩散系数(apparent diffusion coefficient, ADC)图直方图特征预测乳腺癌Ki-67表达状态的价值。材料与方法回顾性分析2019年12月至2021年3月经潍坊市中医院病理证实为乳腺癌的146名患者的临床及影像学资料,所有患者活检或手术前均行MRI常规序列成像、动态对比增强MRI(dynamic contrast-enhanced MRI, DCE-MRI)及合成MRI序列扫描成像。使用PyRadiomics软件提取合成MRI定量参数T1、T2、质子密度(proton density, PD)值及ADC值这四个数值的直方图特征。根据Ki-67表达情况将乳腺癌患者分为高表达组(≥30%)与低表达组(<30%)。采用卡方检验、独立样本t检验及Mann-Whitney U检验比较两组患者的临床、病理特征及合成MRI定量参数图(T1-mapping、T2-mapping、PD-mapping)、ADC图的直方图特征差异。单因素及多因素logistic回归分析乳腺癌Ki-67表达状态与MRI定量参数图直方图特征之间的关系,并绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线,计算曲线下面积(area under the curve, AUC),比较各直方图特征对Ki-67表达状态的预测效能。结果单因素logistic分析结果显示Ki-67高、低表达组间,ADC图直方图特征、临床及病理特征差异无统计学意义(年龄,P=0.13;最大径,P=0.09;形态,P=0.94;边缘,P=0.23;强化方式,P=0.13;纤维腺体类型,P=0.26),T1-平均值、T1-10th位数(T1百分之十位数)、T2-平均值、T2-10th位数(T2百分之十位数)、PD-熵值和PD-峰度的差异均有统计学意义(P<0.01)。多因素logistic分析结果显示T1-10th位数及T2-10th位数是Ki-67表达状态的独立预测因素,两者联合构建模型预测乳腺癌Ki-67表达状态的AUC为0.809,敏感度为64.8%,特异度为87.5%,准确度为72.8%。结论合成MRI定量参数有助于预测乳腺癌Ki-67的表达状态,为术前无创性评估乳腺癌的肿瘤增殖情况提供了一种有效的辅助诊断方法。