美国放射学院(American College of Radiology,ACR)偶发病变委员会(Incidental Findings Committee,IFC)发布了CT或MR偶发胰腺囊肿的管理建议。该建议是对美国放射学院杂志(JACR)2010年发布的肾上腺、肾脏、肝脏以及胰腺偶发病变管理白...美国放射学院(American College of Radiology,ACR)偶发病变委员会(Incidental Findings Committee,IFC)发布了CT或MR偶发胰腺囊肿的管理建议。该建议是对美国放射学院杂志(JACR)2010年发布的肾上腺、肾脏、肝脏以及胰腺偶发病变管理白皮书中胰腺部分的更新。该管理方案由多位腹部影像医师、1位胃肠道学医师以及1位胰腺外科医师所组成的胰腺亚组委员会制定。该方案参考已发表的文献和专家意见,经反复协商,最终达成共识。该方案的分支成功地根据患者的临床特点及影像特征将胰腺囊肿进行分类,评估终点为良性和/或进展缓慢病变的诊断(足以结束随访)或具体的管理建议。该方案适用于大多数但非全部的病理及临床情况。该方案旨在通过提供胰腺偶发囊肿的管理指导,来提高患者的管理质量。展开更多
目的探讨肝上皮样血管平滑肌脂肪瘤(Hepatic epithelioid angiomyolipoma,HEMAL)和无肝硬化背景的肝细胞肝癌(Hepatocellular carcinoma,HCC)的MRI征象特点。方法选取32例HEAML(HEAML组)和51例无肝硬化背景的HCC(HCC组)患者的临床及MRI...目的探讨肝上皮样血管平滑肌脂肪瘤(Hepatic epithelioid angiomyolipoma,HEMAL)和无肝硬化背景的肝细胞肝癌(Hepatocellular carcinoma,HCC)的MRI征象特点。方法选取32例HEAML(HEAML组)和51例无肝硬化背景的HCC(HCC组)患者的临床及MRI影像资料。图像分析包括病灶的位置、大小、形状、有无出血及脂肪,延迟期信号、供血动脉、早期引流静脉、中心血管征、包膜及周围血管关系,对比MRI特征有无差异。结果两组病灶的位置:HEAML组左叶(15/32),右叶(16/32),尾状叶(1/32),HCC组左叶(13/51),右叶(36/51),尾状叶(2/51)。最大径为(39.28±22.68)mm vs(39.22±25.97)mm。病灶有脂肪(13/32 vs 5/51)、出血(2/32 vs 15/51),ADC值与肝脏比值(1.07±0.38)vs(0.93±0.21),差异有统计学意义(P<0.05)。动脉期明显强化(31/32 vs 42/51)、延迟期低信号(10/32 vs 45/51),强化方式:快进快出(10/32 vs 44/51),有供血动脉(1/32 vs 13/51),早期引流静脉(20/32 vs 2/51),中心血管征(14/32 vs 1/51),有包膜(7/32 vs 36/51),差异均有统计学意义(P<0.05)。而与周围血管关系:受压(11/32 vs 8/51)、肝胆期低信号(4/5 vs 19/23)差异无统计学意义(P>0.05)。结论HEAML与HCC的MRI表现有一定差异。特别是病灶在有无脂肪及出血、早期引流静脉、中心血管征和强化信号及方式有助于鉴别诊断。展开更多
目的分析多参数磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)组学列线图模型治疗前预测子宫内膜样腺癌(endometrial endometrioid adenocarcinoma,EEA)淋巴血管间隙侵犯(lymphovascular space invasion,LVSI)的可行性及价值。方法于2020...目的分析多参数磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)组学列线图模型治疗前预测子宫内膜样腺癌(endometrial endometrioid adenocarcinoma,EEA)淋巴血管间隙侵犯(lymphovascular space invasion,LVSI)的可行性及价值。方法于2020年10月至2022年1月在复旦大学附属妇产科医院前瞻性收集205例EEA临床及MRI资料,按6∶4随机分为训练集(n=123)和验证集(n=82)。分别在T2加权成像、扩散加权成像(表观扩散系数图)及动态增强MRI序列勾画全肿瘤体积感兴趣区提取肿瘤影像组学特征。在训练集中,采用单变量分析及多变量Logistic回归分析筛选LVSI的独立预测因子,建立临床预测模型;采用最小绝对收缩和选择算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)进行特征筛选并建立影像组学标签;采用临床独立预测因子与组学标签构建临床-MRI组学列线图模型,并在验证集中进行模型验证。使用受试者操作特征曲线下面积(area under the receiver operating characteristic curve,AUC)评估模型效能,临床决策曲线评估模型临床应用价值。结果205例EEA中,LVSI(-)144例,LVSI(+)61例。患者绝经状态、CA125及CA199为LVSI(+)的临床独立预测因子,三者联合组成的临床预测模型AUC为0.714(训练集)和0.731(验证集)。从多参数MRI图像中共提取的8240个影像组学特征中筛选出5个最佳特征构建MRI组学标签,AUC为0.860(训练集)和0.759(验证集)。临床-MRI组学列线图模型AUC为0.887(训练集)和0.807(验证集),优于单独的临床模型及组学模型,且在较大的阈值概率范围内临床-MRI组学列线图模型可获得更大的临床净收益。结论基于多参数MRI组学的列线图模型可在治疗前有效预测EEA的LVSI状态,为临床管理决策提供有价值的参考,提高患者的临床获益。展开更多
文摘美国放射学院(American College of Radiology,ACR)偶发病变委员会(Incidental Findings Committee,IFC)发布了CT或MR偶发胰腺囊肿的管理建议。该建议是对美国放射学院杂志(JACR)2010年发布的肾上腺、肾脏、肝脏以及胰腺偶发病变管理白皮书中胰腺部分的更新。该管理方案由多位腹部影像医师、1位胃肠道学医师以及1位胰腺外科医师所组成的胰腺亚组委员会制定。该方案参考已发表的文献和专家意见,经反复协商,最终达成共识。该方案的分支成功地根据患者的临床特点及影像特征将胰腺囊肿进行分类,评估终点为良性和/或进展缓慢病变的诊断(足以结束随访)或具体的管理建议。该方案适用于大多数但非全部的病理及临床情况。该方案旨在通过提供胰腺偶发囊肿的管理指导,来提高患者的管理质量。
文摘目的探讨肝上皮样血管平滑肌脂肪瘤(Hepatic epithelioid angiomyolipoma,HEMAL)和无肝硬化背景的肝细胞肝癌(Hepatocellular carcinoma,HCC)的MRI征象特点。方法选取32例HEAML(HEAML组)和51例无肝硬化背景的HCC(HCC组)患者的临床及MRI影像资料。图像分析包括病灶的位置、大小、形状、有无出血及脂肪,延迟期信号、供血动脉、早期引流静脉、中心血管征、包膜及周围血管关系,对比MRI特征有无差异。结果两组病灶的位置:HEAML组左叶(15/32),右叶(16/32),尾状叶(1/32),HCC组左叶(13/51),右叶(36/51),尾状叶(2/51)。最大径为(39.28±22.68)mm vs(39.22±25.97)mm。病灶有脂肪(13/32 vs 5/51)、出血(2/32 vs 15/51),ADC值与肝脏比值(1.07±0.38)vs(0.93±0.21),差异有统计学意义(P<0.05)。动脉期明显强化(31/32 vs 42/51)、延迟期低信号(10/32 vs 45/51),强化方式:快进快出(10/32 vs 44/51),有供血动脉(1/32 vs 13/51),早期引流静脉(20/32 vs 2/51),中心血管征(14/32 vs 1/51),有包膜(7/32 vs 36/51),差异均有统计学意义(P<0.05)。而与周围血管关系:受压(11/32 vs 8/51)、肝胆期低信号(4/5 vs 19/23)差异无统计学意义(P>0.05)。结论HEAML与HCC的MRI表现有一定差异。特别是病灶在有无脂肪及出血、早期引流静脉、中心血管征和强化信号及方式有助于鉴别诊断。
文摘目的分析多参数磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)组学列线图模型治疗前预测子宫内膜样腺癌(endometrial endometrioid adenocarcinoma,EEA)淋巴血管间隙侵犯(lymphovascular space invasion,LVSI)的可行性及价值。方法于2020年10月至2022年1月在复旦大学附属妇产科医院前瞻性收集205例EEA临床及MRI资料,按6∶4随机分为训练集(n=123)和验证集(n=82)。分别在T2加权成像、扩散加权成像(表观扩散系数图)及动态增强MRI序列勾画全肿瘤体积感兴趣区提取肿瘤影像组学特征。在训练集中,采用单变量分析及多变量Logistic回归分析筛选LVSI的独立预测因子,建立临床预测模型;采用最小绝对收缩和选择算法(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)进行特征筛选并建立影像组学标签;采用临床独立预测因子与组学标签构建临床-MRI组学列线图模型,并在验证集中进行模型验证。使用受试者操作特征曲线下面积(area under the receiver operating characteristic curve,AUC)评估模型效能,临床决策曲线评估模型临床应用价值。结果205例EEA中,LVSI(-)144例,LVSI(+)61例。患者绝经状态、CA125及CA199为LVSI(+)的临床独立预测因子,三者联合组成的临床预测模型AUC为0.714(训练集)和0.731(验证集)。从多参数MRI图像中共提取的8240个影像组学特征中筛选出5个最佳特征构建MRI组学标签,AUC为0.860(训练集)和0.759(验证集)。临床-MRI组学列线图模型AUC为0.887(训练集)和0.807(验证集),优于单独的临床模型及组学模型,且在较大的阈值概率范围内临床-MRI组学列线图模型可获得更大的临床净收益。结论基于多参数MRI组学的列线图模型可在治疗前有效预测EEA的LVSI状态,为临床管理决策提供有价值的参考,提高患者的临床获益。
