查看全部
查看全部
肿瘤
CANCER IMAGING
2023 Jan 18
PanpanYang,Kuanzheng...
Tumor size measurements of pancreatic cancer with neoadjuvant therapy based on RECIST guidelines: is MRI as effective as CT?
CANCER IMAGING
在进行新辅助治疗（NAT）的胰腺癌（PC）患者中，比较使用CT和MRI测量肿瘤大小。本研究包括125名组织学确认的接受NAT的PC患者。使用Bland-Altman分析和组内相关系数（ICCs）比较NAT前后CT和MRI的肿瘤大小。进一步分析MRI和CT在不同因素（包括NAT方法（化疗、化疗放疗）、肿瘤位置（头/颈、体/尾）、肿瘤回归分级（TRG）水平（0-2、3）、N分期（N0、N1/N2）和肿瘤切除缘状态（R0、R1））下估计肿瘤大小的变异性。使用McNemar检验根据RECIST 1.1标准比较基于CT和MRI测量的NAT评估的功效。在NAT前后，CT和MRI的中位数肿瘤大小没有显著差异（分别为P = 0.44和0.39）。MRI和CT在肿瘤大小方面有出色的一致性，NAT前后的平均大小差异和协议极限（LOAs）分别为1.5[-9.6至12.7]毫米和0.9[-12.6至14.5]毫米（ICC为0.93和0.91）。对于所有调查的因素，CT和MRI之间的肿瘤大小具有良好或出色的相关性（ICC为0.76至0.95）。在CT和MRI测量下，NAT的效果评估没有显著差异（P = 1.0）。MRI和CT在评估NAT前后PC肿瘤大小方面表现相似。 ©2023年作者。
Visits: 61
CANCER IMAGING
2023 Jan 20
Chia-FengLu,Chien-Yi...
A radiomics-based deep learning approach to predict progression free-survival after tyrosine kinase inhibitor therapy in non-small cell lung cancer.
CANCER IMAGING
表皮生长因子受体 (EGFR) 酪氨酸激酶抑制剂 (TKI) 是 EGFR 突变非小细胞肺癌 (NSCLC) 的一线治疗。大约一半 EGFR 突变 NSCLC 患者接受 EGFR-TKI 治疗并在 1 年内发展病情进展。因此，对接受 EGFR-TKI 治疗的患者进行肿瘤进展的早期预测可以促进患者管理和治疗策略的发展。我们提出了一种深度学习方法，基于定量计算机断层扫描 (CT) 特征和临床数据，预测 EGFR-TKI 治疗后晚期 NSCLC 患者的无进展生存期 (PFS)。
从治疗前胸部 CT 图像中提取了 593 个放射学特征。基于 270 例 IIIB-IV 期 EGFR 突变 NSCLC 患者的 CT 放射学和临床特征，提出了深度生存模型应用于 EGFR-TKI 治疗的进展风险分层。使用 DeepSurv 模型计算了在 3、12、18 和 24 个月的时间点上相应的 PFS 预测和个性化 PFS 曲线的估计。
综合临床和放射学特征的模型比单独使用临床特征的模型表现更好。该模型在预测 PFS 方面的曲线下面积分别为 0.76、0.77、0.76 和 0.86。个性化 PFS 曲线显示良好 (PFS > 中位数) 和差 (PFS < 中位数) 肿瘤控制组之间存在显著差异 (p < 0.003)。
DeepSurv 模型为 EGFR-TKI 治疗提供了可靠的多时间点 PFS 预测。个性化的 PFS 曲线可以帮助精确和个性化地预测肿瘤进展。所提出的深度学习方法有望改善 EGFR 突变 NSCLC 患者的预处理个性化管理。© 2023. 作者 (们)。
Visits: 63
CANCER IMAGING
2023 Jan 23
MindyLYang,ChandniBh...
Contrast enhanced mammography: focus on frequently encountered benign and malignant diagnoses.
CANCER IMAGING
对比增强乳腺X线摄影（CEM）是过去几十年中乳腺成像中广泛采用的一种模式，近年来呈指数级增长，有强有力的证据表明其在肿瘤检测方面具有高诊断性能。证据也越来越多地表明，CEM在敏感性方面与MRI的性能相当，但误检率更低。由于CEM的应用范围从潜在用于筛查密集性乳腺人群到已知乳腺恶性肿瘤的分期，因此熟悉该模式及其实施和疾病过程显得非常重要。本文重点介绍了CEM上预期的正常发现，然后着重介绍了在CEM上普遍遇到的良性和恶性病理学例子。© 2023年。作者（们）。
Visits: 60
CANCER IMAGING
2023 Jan 24
VijayMistry,JustinRS...
Diagnostic performance of prospective same-day 18F-FDG PET/MRI and 18F-FDG PET/CT in the staging and response assessment of lymphoma.
CANCER IMAGING
准确的分期和反应评估对淋巴瘤患者的预后和治疗至关重要。本研究旨在比较FDG PET/MRI与FDG PET/CT在初诊何奇金和非何奇金淋巴瘤成人患者中的诊断表现。在这个单一中心的研究中，招募了50名患者。使用一次18F-FDG的注射后进行了分期FDG PET/CT，然后进行FDG PET/MRI。在治疗反应评估期间，邀请患者同日完成FDG PET/MRI和FDG PET/CT。使用PET/CT作为疾病位置确认、分期、Deauville评分反应评估和代谢活性一致性的参考标准进行评估。分期评估显示，使用Ann Arbor分期PET/MRI和PET/CT完全一致（κ = 1.0，P = 0）。在分期中，FDG PET/MRI的灵敏度为96%（95％CI，94-98％），特异度为100%（95％CI，99-100％），疾病位置确认的模态间一致性非常好（κ = 0.976，P <0.001）。在治疗反应评估期间的疾病位置确认表现良好（κ = 0.819，P <0.001），而在治疗期末评估期间表现非常好（κ = 1.0，P <0.001）。模态间Deauville评分的一致性良好（治疗反应评估期间κ = 0.808，P <0.001；治疗结束评估期间κ = 1.0，P = 0）。在各个时间点，两种模态间SUV max和mean的一致性良好-非常好。每次扫描的最小计算辐射患者有效剂量节约达54％。由于疾病位置确认、分期和反应评估的高一致性，PET/MR是在淋巴瘤中可能是PET/CT的替代方案，同时可尽量减少辐射暴露。 ©2023作者。
Visits: 58
CANCER IMAGING
2023 Jan 26
ZuhuaSong,QianLi,Dan...
Nomogram based on spectral CT quantitative parameters and typical radiological features for distinguishing benign from malignant thyroid micro-nodules.
CANCER IMAGING
使用双层频谱计算机断层扫描仪（DSCT）定量参数与典型影像学特征结合的模型来区分良性微小结节和甲状腺微小癌（TMC），并分析其预测效果。研究回顾342例进行DSCT检查的甲状腺微小结节（≤1cm）患者的资料（良性组：n = 170；恶性组：n = 172），测量并比较了典型影像学特征，包括微小钙化和增强模糊，以及DSCT定量参数，包括虚拟单能量图像（40 keV、70 keV和100 keV）的衰减、光谱HU曲线斜率（λHU）、归一化碘浓度（NIC）和动脉期（AP）和静脉期（VP）的归一化有效原子数（NZeff），在良性组和恶性组之间。利用多元Logistic回归（LR）分析比较显著的定量DSCT参数或结合DSCT参数以及典型影像学特征的模型的诊断性能，使用具有最高诊断性能的预测因素开发了一个诊断图表。 DSCT参数APλHU在识别TMC患者方面具有最大的诊断效率，ROC曲线下面积（AUC）为0.829，灵敏度和特异度分别为0.738和0.753。然后，将APλHU与两个影像学特征组合在一起构建DSCT-影像学诊断图表，AUC为0.858，灵敏度为0.791，特异度为0.800。诊断图表的校准曲线表明预测结果与实际观察结果相符合。决策曲线显示，与所有/无干预策略相比，诊断图表可以在所有阈值概率下产生更大的净收益。作为一种有效的可视化无创预测工具，DSCT-影像学诊断图表结合DSCT定量参数和影像学特征，显示出良好的预测效能，可用于识别良性和恶性甲状腺微小结节。©2023.作者们。
Visits: 58
CANCER IMAGING
2023 Jan 25
AbdallaIbrahim,Aksha...
Deep learning based identification of bone scintigraphies containing metastatic bone disease foci.
CANCER IMAGING
骨转移性疾病(MBD)是最常见的转移形式，大多数来自前列腺癌。MBD通过骨显像检查(BS)进行筛查，该检查对于MBD的诊断具有高敏感性但低特异性，通常需要进一步的调查。深度学习(DL)——一种旨在模仿人类神经元相互作用的机器学习技术——在医学影像分析领域中显示出了潜力，包括病变的分割和分类。在本研究中，我们旨在开发一种DL算法，可对骨显像扫描中增强的区域进行分类。我们收集了三个欧洲医疗中心的2365个BS。该模型在1203个和164个BS扫描中进行了训练和验证。此外，我们还评估了其在由998个BS扫描组成的外部测试集上的性能。我们进一步旨在通过使用激活图来增强我们开发的算法的可解释性。我们将我们的算法性能与6名核医学医师的表现进行了比较。开发的基于DL的算法能够在BS上检测MBD，具有较高的特异性和敏感性(分别在外部测试集上为0.80和0.82)，而与核医学医师(2.5分钟的AI和30分钟的核医学医师对134个BS进行分类)相比，能够更短的时间内完成任务。在该算法能用于临床之前，还需要进一步的前瞻性验证。©2023.作者。
Visits: 56
CANCER IMAGING
2023 Feb 09
SongLi,XiaWan,Yu-Qin...
Predicting prognosis of nasopharyngeal carcinoma based on deep learning: peritumoral region should be valued.
CANCER IMAGING
本研究的目的是探讨将癌周区域纳入深度神经网络训练是否可以提高模型在预测鼻咽癌预后方面的表现。共回顾性纳入了381例分为高风险组和低风险组的鼻咽癌患者。使用Deeplab v3和U-Net进行训练，建立了肿瘤和可疑淋巴结的自动分割模型。通过从自动分割区域边缘向外扩展5、10、20、40和60个像素，构建了5个数据集。使用Inception-Resnet-V2、ECA-ResNet50t、EfficientNet-B3和EfficientNet-B0三种模型，分别用原始图像、分割图像和五个新构建的数据集进行训练，建立分类模型。使用接收器操作特征曲线来评估每个模型的表现。 Deeplab v3和U-Net的Dice系数分别为0.741（95％CI：0.722-0.760）和0.737（95％CI：0.720-0.754）。使用原始图像、分割图像以及扩展5、10、20、40和60个像素的图像训练的深度学习模型的平均曲线下面积（aAUCs）分别为0.717±0.043，0.739±0.016，0.760±0.010，0.768±0.018，0.802±0.013，0.782±0.039和0.753±0.014。扩展20像素训练的模型表现最佳。癌周区域包含与预后相关的信息，纳入此区域能够提高深度学习模型预后预测的表现。©2023作者。
Visits: 61
CANCER IMAGING
2023 Feb 13
YuyaoXiao,ChangwuZho...
Preoperative subcategorization based on magnetic resonance imaging in intrahepatic cholangiocarcinoma.
CANCER IMAGING
适当预先鉴别iCCA亚型对于个性化治疗至关重要，因此本研究旨在研究MR成像特征在术前区分iCCA亚型中的作用。按照最新的第五版WHO分类，回顾性纳入了93例具有肿块性肝内胆管癌（iCCA，63例小管型和30例大管型）患者（平均年龄，男性与女性：60.66±10.53 vs. 61.88±12.82，男性50人）。经过单因素和多因素逻辑回归分析，确定了区分大管型iCCA和小管型iCCA的显著成像特征，并生成了基于回归的预测模型。此外，获得了单一显著成像特征和预测模型的诊断绩效指标，并随后呈现了相应的受试者操作特征曲线（ROC曲线）。
单因素分析表明，静脉中肿瘤、动脉期低增强、肝内胆管扩张、缺乏靶样限制和T2缺乏靶样外观是大管型iCCA的预测因素。动脉期低增强、肝内胆管扩张和缺乏靶样限制在多因素分析中是大管型iCCA的独立预测因素。回归模型在iCCA亚分类中已经取得了最佳的术前预测表现。基于回归的预测模型的ROC曲线下面积高达0.91（95％CI：0.85，0.98），明显高于每个单一显著成像特征。
动脉期低增强、肝内胆管扩张和缺乏靶样限制可以被认为是大管型iCCA的可靠MR成像指标。 MR成像特征可以促进满意的预测绩效下的无创预测iCCA亚型。©2023年。作者。
Visits: 57
CANCER IMAGING
2023 Feb 15
MonicaCheng,CihanDuz...
Sarcomatoid renal cell carcinoma: MRI features and their association with survival.
CANCER IMAGING
评估肉瘤型肾细胞癌（RCC）的MRI特征及其与生存率的关系。这项回顾性单中心研究纳入了59例在2003年7月至2019年12月接受肾切除前MRI检查的肉瘤型RCC患者。三位放射科医师评估了肿瘤大小、非增强区域、淋巴结转移和T2低信号强度区域（T2LIA）的体积（和百分比）等MRI发现。提取了年龄、性别、种族、基线转移状况、病理细节（分型和肉瘤分化的范围）、治疗类型和随访等临床病理因素。使用Kaplan-Meier方法估计生存率，并采用Cox比例危险回归模型确定与生存相关的因素。其中包括41名男性和18名女性（中位年龄62岁；四分位范围51～68）。43例（72.9%）患者有T2LIA。单因素分析发现，与较短生存相关的临床病理因素包括：更大的肿瘤大小（> 10cm；HR [风险比]=2.44，95% CI 1.15-5.21；p=0.02）、转移淋巴结（存在；HR=2.10，95% CI 1.01-4.37；p=0.04）、非点状肉瘤分化范围（HR=3.30，95% CI 1.55-7.01；p<0.01）、清细胞、乳头状或着色体型以外的亚型（HR=3.25，95% CI 1.28-8.20；p=0.01）、基线转移（HR=5.04，95% CI 2.40-10.59；p<0.01）。与较短生存相关的MRI特征包括淋巴结转移（HR=2.24，95% CI 1.16-4.71；p=0.01）和T2LIA体积（>3.2mL，HR=4.22，95% CI 1.92-9.29；p<0.01）。多因素分析发现，转移疾病（HR=6.89，95% CI 2.79-16.97；p<0.01）、其他亚型（HR=9.50，95% CI 2.81-32.13；p<0.01）和更大的T2LIA体积（HR=2.51，95% CI 1.04-6.05；p=0.04）仍然与较差的生存相关。T2LIA存在于约三分之二的肉瘤型RCC中。T2LIA的体积以及临床病理因素与生存有关。©2023年，作者（们）。
Visits: 60
CANCER IMAGING
2023 Feb 22
YonghuaBi,YangWang,W...
Preliminary outcomes of DEB-TACE loaded with raltitrexed in the treatment of unresectable or recurrent hepatocellular carcinoma.
CANCER IMAGING
Raltitrexed在许多恶性肿瘤的治疗中表现出治疗效果和安全性。然而，关于以Raltitrexed为基础的经动脉化学栓塞（TACE）或药物释放珠TACE（DEB-TACE）在肝细胞癌（HCC）治疗中的临床结果的报告很少。我们旨在报道在不能手术或复发性HCC患者中使用DEB-TACE装载有Raltitrexed的初步疗效。从2018年6月至2020年3月，我们的科室招募了29例不能手术或复发性HCC患者，并经过DEB-TACE装载Raltitrexed进行治疗。总生存率和无进展生存率是主要终点。肿瘤反应使用修改后的实体瘤反应评估标准（mRECIST）标准进行调查。共进行了49次DEB-TACE会议，技术成功率为100％。 DEB-TACE后1,3和6个月的总反应率和疾病控制率分别为72.0％和96.0％，57.1％和85.7％，47.6％和66.7％。中位无进展生存期和总生存期分别为25.7和33.9个月。6,24和36个月的总生存率分别为88.4％，66.3％和46.3％。轻微的并发症发生在17名患者（58.6％）中，没有治疗相关的死亡或严重不良事件。治疗相关的最常见并发症是腹痛（41.4％）和ALT / AST上升（27.6％）。建议使用DEB-TACE装载Raltitrexed作为不能手术或复发性HCC患者的安全，可行，有效的姑息治疗方案。 ©2023。作者（们）。
Visits: 60