2D MRI和3D MRI序列对直肠癌术前分期诊断的价值研究

目的:评估磁共振二维T2加权自旋回波成像序列(2D-T2WI TSE)与三维T2加权自旋回波成像序列(3D-T2WI TSE,VISTA)两种成像方法在直肠癌术前分期的准确性。方法:采用飞利浦3.0T MR机扫描,由两位放射科医师独立评估,回顾性分析从2016年1月至2016年4月间经病理确诊的33例直肠癌患者的2D-MRI序列及3D VISTA扫描序列图像。运用SPSS统计软件分别分析2D序列及3D VISTA序列对直肠癌术前T、N分期的准确性,并检验诊断结果的一致性。结果:33例病例,医师1与医师2其常规2D和3D VISTA检查序列T分期的准确性分别为70%和85%(P=0.274)及73%和82%(P=0.454),Kappa分别为0.576和0.790及0.618和0.746,3D VISTA序列评估T分期与病理结果的一致性优于2D序列;其N分期的准确性分别为58%和70%(P=0.182)及58%和67%(P=0.218),Kappa分别为0.252和0.407及0.267和0.376,N分期2D及3D VISTA分期与病理结果的一致性较差。结论:2D与3D VISTA序列对直肠癌TN分期的准确性无统计学差异,但是3D VISTA较2D序列在鉴别T2与早期T3及N分期方面有一定潜在优势。      

双能CT影像组学模型评估进展期胃癌新辅助化疗后浆膜侵犯的临床价值研究

目的:探讨基于碘图（IM）的双能CT影像组学模型在新辅助化疗（NAC）后局部进展期胃癌（LAGC）浆膜浸润的术前再分期中的诊断效能。方法:对155例（训练组110例,测试组45例）术前经过标准NAC治疗的LAGC患者进行回顾性研究。所有CT图像由两名放射科医生分析,并进行人工分类。半自动勾画感兴趣区体积（VOI）,在IM和120kVp图像上分别从每个病变中提取了1226个影像组学特征。采用Spearman相关分析和最小绝对收缩选择算子（LASSO）惩罚Logistic回归过滤不稳定及冗余特征,从而筛选出重要特征。通过多因素Logistic回归分析,分别得到了基于120kVp选择的特征和120kVp结合IM选择的特征建立的两个预测模型（120kVp和IM-120kVp）。结果:两种影像组学模型（IM-120kVp AUC:训练组,0.953,测试组,0.879;120kVp AUC:训练组,0.940,测试组,0.831）在训练和测试组中均显示出较高的预测准确度和效能。所有模型在测试组的诊断准确率（IM-120kVp:84.4%,120kVp:80.0%）均高于人工分类（68.9%）。IM-120kVp模型在训练（P<0.001）和测试组中的诊断效能（P=0.034）均优于人工分类。结论:基于双能CT的影像组学模型在NAC治疗后LAGC术前再分期鉴别浆膜侵犯方面表现出令人信服的诊断效能。