http://med-sci.cn/cgzcx zh-cn An RSS feed for Chinese Journal of Magnetic Resonance Imaging http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.001 Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.002 目的探讨深度学习重建（deep learning reconstruction, DLR）技术在提高颞下颌关节MRI快速自旋回波-质子密度加权成像（fast-spin echo proton density weighted imaging, FSE-PD）图像质量及缩短扫描时间中的应用价值。 材料与方法招募40名健康志愿者，进行颞下颌关节MRI扫描，对每名健康志愿者行颞下颌关节MRI常规FSE-PD扫描和DLR加速FSE-PD扫描，并保存未施加DLR的加速FSE-PD原始图像。两名放射科医师分别对3组FSE-PD图像质量进行定性、定量评价。定性评价使用Likert量表（5分法）对图像解剖结构清晰度及整体图像质量进行主观评分。定量评价采用信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）和对比噪声比（contrast-to-noise ratio, CNR）对图像质量进行客观评价。采用单因素方差分析和Kruskal-Wallis检验比较三组图像主观评分和客观指标的差异。采用组内相关系数（intra-class correlation coefficient, ICC）评估两名放射科医师主观评分的一致性。 结果与常规FSE-PD组相比，DLR快速FSE-PD组扫描时间缩短了67%。两名放射科医师对图像解剖结构清晰度及整体图像质量主观评分的一致性较好（ICC分别为0.80、0.78），常规FSE-PD组、快速FSE-PD组和DLR快速FSE-PD组的图像解剖结构清晰度及整体图像质量评分差异均有统计学意义（P<0.05）；三组FSE-PD图像间的SNR、CNR差异有统计学意义（P<0.05）；DLR快速FSE-PD组的定性及定量评价结果均显著优于常规FSE-PD组。 结论DLR技术可以缩短颞下颌关节MRI常规FSE-PD序列检查的扫描时间，提高图像质量，有助于患者更快地完成检查。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.003 目的探讨基于磁共振深度学习重建（deep learning reconstruction, DLR）算法的心肌延迟强化（late gadolinium enhancement, LGE）提高临床未识别心肌梗死（unrecognized myocardial infarction, UMI）患者识别率的诊断价值。 材料与方法前瞻性纳入2022年4月至2023年8月于我院就诊的可疑UMI并完成心脏磁共振（cardiac magnetic resonance, CMR）检查的患者98例，分析常规重建的原始LGE（original LGE, LGE_O）及通过DLR算法获得的LGE（DLR LGE, LGE_DL）短轴位图像。测量两组图像心肌的信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）、对比噪声比（contrast-to-noise ratio, CNR）、标准差（standard deviation, SD）。采用2~5倍标准差（2SD~5SD）法以及全宽半高（full width at half maximum, FWHM）法进行强化面积百分比（percentage of enhanced area, P_area）分析。评估心肌整体各测量值的组内及组间一致性。以临床诊断UMI为金标准计算LGE_DL和LGE_O的诊断效能。 结果SNR_DL和CNR_DL均较SNR_O和CNR_O提高超过2倍（P<0.001）。LGE_DL序列心肌、强化灶及背景噪声SD_DL较SD_O均显著减低（P均<0.001）。不同阈值法分析，P_area-DL较P_area-O序列升高，以2SD法为著（P<0.001），但FWHM法中差异无统计学意义（P>0.05）。整体心肌SNR、CNR、不同阈值法P_area测量值组内及组间一致性好[组内相关系数（intra-class correlation coefficient, ICC）>0.600，P均<0.001]。受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线分析显示，每种SD方法在检测UMI方面都表现出良好的诊断效果，其中以5SD P_area-DL法最优（P<0.001）。 结论DLR能显著提高LGE的图像质量。当 LGE_DL 和 LGE_O 的信号阈值与参考平均值（signal threshold versus reference mean, STRM）分别≥4SD和≥3SD时，对UMI的诊断效果较好。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.004 目的评估深度学习重建（deep learning reconstruction, DLR）对肺部扩散加权成像（diffusion weighted imaging, DWI）图像质量的影响，并探讨DLR在肺部良恶性病变鉴别诊断中的价值。 材料与方法前瞻性招募61例有肺内结节或肿块的患者（包括49例恶性和12例良性）。每位患者均使用3.0 T磁共振获得T2WI和DWI图像，DWI图像分别使用传统重建（conventional reconstruction, ConR）和DLR进行重建。两名具有4年和10年经验的放射科医生分别独立评估整体图像质量、病灶的信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）、对比噪声比（contrast-to-noise ratio, CNR）和表观扩散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）。采用Kappa值来评估测量者间在主观评分上的一致性，类相关系数（intra-class correlation coefficient, ICC）用于评估测量者间在SNR、CNR以及ADC值间的一致性。采用Wilcoxon秩和检验比较DLR DWI和ConR DWI分别在主观评分、SNR、CNR和ADC间的差异。采用 Mann-Whitney检验比较良恶性病变间的差异。采用受试者工作特征（receiver operating characteristics, ROC）曲线评估ADC值鉴别病灶良恶性的诊断效能，并用DeLong检验比较ConR和DLR间曲线下面积（area under the curve, AUC）的差异。 结果DLR和ConR的图像主观评分在观察者间均显示良好的一致性（Kappa>0.60）。客观评价中SNR和ADC均显示出极好的一致性（ICC>0.75），而CNR仅显示出一般的测量者间一致性（ICC>0.40）。与ConR DWI相比，DLR DWI具有更高的整体图像质量评分（P=0.003）、病变SNR（P<0.001）和更高的ADC值（P=0.017）。此外，DLR DWI的CNR也高于ConR DWI，但差异无统计学意义（P=0.258）。对ConR DWI和DLR DWI而言，恶性病变的ADC均显著低于良性病变（P<0.05）。ROC曲线分析显示DLR DWI（AUC=0.891）在良恶性病变中的诊断性能高于ConR DWI（AUC=0.808），DeLong检验显示差异具有统计学意义（P=0.044）。 结论DLR DWI能够显著提高图像整体质量与图像SNR，相较于ConR DWI，DLR DWI能够显著提高鉴别肺部良恶性病变的诊断效能。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.005 目的探讨基于动态对比增强磁共振成像（dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI）图像深度学习模型鉴别诊断乳腺良恶性肿瘤的价值。 材料与方法回顾性分析2018年9月至2022年12月厦门医学院附属第二医院病理学确诊303例乳腺肿瘤患者资料，良性144例，恶性159例。按7∶3的比例分层随机抽样患者，分成训练集212例、测试集91例。构建六个深度学习模型：50层深度残差网络（50-layer deep residual network, ResNet-50）、Inception-V3、Googlenet，密集连接的卷积网络（densely connected convolutional networks, DenseNet）-121、视觉几何组（visual geometry group, VGG）-19和移动神经网络（mobile neural network, MobileNet）-V3，同时应用梯度加权类激活映射（gradient-weighted class activation mapping, Grad-CAM）对模型进行可视化。最后通过第一、二轮阅片比较了深度学习模型、初级和高级放射科医师的诊断结果。通过受试者工作特征（receive operating characteristic, ROC）曲线、准确度、敏感度、特异度、阴性预测值（negative predictive value, NPV）及阳性预测值（positive predictive value, PPV）对不同深度学习模型及两轮阅片的诊断效能进行分析，计算各深度学习模型曲线下面积（area under the curve, AUC），使用DeLong检验对各模型间ROC曲线进行比较，使用配对卡方检验比较两轮阅片的诊断效能。 结果训练集ResNet-50、Inception-V3、Googlenet、DenseNet-121、VGG-19和MobileNet-V3六种深度学习模型AUC分别为0.874 [95%置信区间（confidence interval, CI）：0.828~0.920]、0.771（95% CI：0.707~0.834）、0.993（95% CI：0.986~0.999）、0.926（95% CI：0.888~0.958）、0.947（95% CI：0.918~0.975）及0.945（95% CI：0.918~0.973）。测试集ResNet-50、Inception-V3、Googlenet、DenseNet-121、VGG -19和MobileNet-V3六种深度学习模型AUC分别为0.841（95% CI：0.755~0.927）、0.746（95% CI：0.641~0.851）、0.822（95% CI：0.736~0.909）、0.752（95% CI：0.650~0.855）、0.827（95% CI：0.737~0.918）及0.779（95% CI：0.685~0.874）。ResNet-50模型Grad-CAM可视化图像显示乳腺恶性肿瘤呈病灶中央激活，良性肿瘤呈周边激活。第一轮阅片，ResNet-50深度学习模型的准确度、特异度及敏感度分别为80.2%、86.7%及73.9%，初级医师的准确度、特异度及敏感度为73.6%、73.3%及73.9%，高级医师的准确度、特异度及敏感度为80.2%、80.0%及80.4%。第二轮阅片，在ResNet-50模型辅助下，初级医师准确度、特异度及敏感度增加15.4%、17.8%、13.1%（P<0.05），高级医师准确度、特异度及敏感度增加12.1%、13.3%、10.9%（P=0.001、0.031、0.063）。 结论ResNet-50模型鉴别诊断良恶性乳腺肿瘤性能最佳, 可视化图像可能成为影像诊断依据。借助该模型放射科医师鉴别诊断乳腺肿瘤良、恶性准确性明显提高，为临床决策提供客观依据。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.006 目的评估深度学习重建（deep learning reconstruction, DL Recon）技术在提高直肠MRI快速自旋回波序列（turbo spin-echo, TSE）图像质量的价值。 材料与方法前瞻性纳入2023年9月至2024年1月中国医学科学院肿瘤医院病理诊断为直肠癌的初诊患者60例，对每位患者进行临床传统TSE序列及应用DL Recon技术的TSE序列（deep learning reconstruction-TSE, DL-TSE）扫描，并记录扫描时间，由两名影像科医师分别对两组图像（传统TSE、DL-TSE）的图像质量进行主观评价，采用“五分法”分别对病灶轮廓清晰度，图像伪影，病灶结构清晰度以及诊断信心进行评分；由两名影像科技师进行客观评价，分别计算DL-TSE和传统TSE图像的病灶信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）以及病灶区域与周边组织的对比噪声比（contrast-to-noise ratio, CNR），采用配对样本t检验或配对样本非参数检验（Wilcoxon符号轶检验）进行统计学分析。 结果图像主观评价显示DL-TSE序列的病灶轮廓清晰度、图像伪影、病灶结构清晰度以及诊断信心的主观评分得分均优于传统TSE序列，且差异具有统计学意义（P<0.001）。图像客观评价显示DL-TSE序列和传统TSE序列的SNR分别为24.26（15.95, 42.79）、11.84（7.63, 18.88），差异有统计学意义（Z=-14.276，P<0.001）；DL-TSE序列和传统TSE序列CNR分别为10.75（7.19, 15.63），5.47（3.72, 8.86），且差异有统计学意义（Z=-14.271，P<0.001）。DL-TSE序列的SNR及CNR相较于传统TSE序列均有明显提升。 结论DL-TSE序列通过采用原始K空间数据DL Recon算法，在保证图像质量和病变可检测性的情况下，可提升直肠癌患者序列图像SNR及CNR，并且可缩短36.6%扫描时间。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.007 目的探讨深度学习重建（deep learning reconstruction, DLR）扩散加权成像（diffusion weighted imaging, DWI）图像在甲状腺相关性眼病（thyroid-associated ophthalmopathy, TAO）活动期与非活动期评估中的价值。 材料与方法2023年4月至9月前瞻性纳入73例临床诊断为TAO的患者（活动期46例，非活动期27例）及26例健康对照组。所有受试者均使用3.0 T磁共振扫描仪和21通道头颈联合线圈进行眼眶MRI扫描。对视野优化无失真的单次激发成像和多路复用敏感度编码技术（field of view optimized and constrained undistorted single-shot imagingand multiplexed sensitivity encoding, FOCUS MUSE）的DWI序列进行传统重建（conventional reconstruction, ConR）和DLR。两名医师采用四分制评分量表独立对两种序列的图像质量进行主观评价。通过测量眼外肌的信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）和对比噪声比（contrast-to-noise ratio, CNR）对图像质量进行客观评估。使用眼外肌的DWI表观扩散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）值评估TAO的活动性。使用Wilcoxon检验比较ConR和DLR DWI间SNR、CNR和ADC值的差异。以临床活动度评分（Clinical Activity Score, CAS）作为金标准，采用Kruskal-Wallis检验比较健康对照组、活动期组和非活动期组TAO患者的ADC值差异。使用受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线评价DLR DWI鉴别活动性TAO的性能，Spearman评估眼外肌的ADC值与CAS之间的相关性。 结果DLR DWI在边界清晰度和整体图像质量上的主观评分显著高于ConR DWI，两序列的组内和组间一致性均达良好（Kappa>0.650）。和ConR相比，眼外肌DLR DWI的SNR和CNR显著提高（P<0.001）。ConR和DLR DWI的眼外肌ADC值差异无统计学意义（P>0.05）。在两种序列中，活动期组TAO患者眼外肌的ADC值均显著高于非活动期组TAO患者和健康对照组（P<0.001）。非活动期组TAO患者与健康对照组的ADC值差异均无统计学意义（P>0.05）。ConR DWI（r=0.637，P<0.001）和DLR DWI （r=0.662，P<0.001）的眼外肌ADC值均与CAS显著正相关。在活动性评估中，DLR DWI的诊断效能高于ConR DWI（曲线下面积：0.959 vs. 0.939，P=0.020）。 结论DLR在不增加扫描时间的同时提高了眼眶的图像质量。相较于ConR，基于DLR DWI得到的ADC值在鉴别TAO的活动性及与CAS的相关性方面均有所提升。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.008 目的评估深度学习重建技术（deep learning reconstruction, DLR）在提升乳腺多序列、多参数MRI图像质量中的应用价值。 材料与方法前瞻性纳入60例病理诊断为乳腺癌的初诊患者（60个病灶），分别行乳腺MRI常规快速恢复快速自旋回波序列（fast recovery fast spin echo T2-weighted imaging, FRFSE）-T2WI、短时间反转恢复序列-扩散加权成像（short tau inversion recovery-diffusion weighted imaging, STIR-DWI）、应用DLR快速FRFSE-T2WI和STIR-DWI扫描。两名具有多年乳腺MRI诊断经验的医师分别按5分标准对常规FRFSE-T2WI、应用DLR快速FRFSE-T2WI和常规STIR、DLR快速STIR-DWI的整体图像质量、图像伪影和病变清晰度进行主观评价。由一位资深的乳腺诊断医师对病变区域进行了图像信噪比（signal-to-noise ratio, SNR）和对比噪声比（contrast-to-noise ratio, CNR）的测定。采用Shapiro-Wilk检验评价定量数值和主观评分的正态分布，不符合正态性分布的数据采用了Wilcoxon符号秩检验评价其统计学差异。对比分析常规、DLR快速扫描的FRFSE-T2WI和常规STIR-DWI、DLR快速扫描STIR-DWI图像的主观评分和客观指标的差异。研究者对乳腺病变图像的评分一致性通过Weighted-Kappa检验比较组间主观评分一致性，确保评分的可靠性。 结果本研究共纳入60例受试者，年龄25~68（49.8±8.2）岁。DLR快速FRFSE-T2W较常规FRFSE-T2WI扫描时间缩短47.8%，DLR快速STIR-DWI较常规STIR-DWI扫描时间缩短47.6%，两位高年资医师的主观评分结果表明，DLR快速FRFSE-T2WI、DLR快速STIR-DWI在整体图像质量、伪影程度和乳腺病变可视化清晰度方面均优异于传统的FRFSE-T2WI及STIR-DWI序列（P<0.05）。常规的FRFSE-T2WI与DLR快速FRFSE-T2WI的SNR分别为102.37（63.24，141.85）、132.37（77.25，218.62），差异具有统计学意义（P<0.001）；两者病灶的CNR分别为2.87（6.35，57.01）、3.10（8.94，22.34），差异具有统计学意义（P<0.001）。常规b值为1000 s/mm²的STIR-DWI与DLR快速STIR-DWI的SNR分别为197.34（157.01，202.52）、387.32（265.06，464.30），差异具有统计学意义（P<0.001）；两者的CNR分别为1.86（0.96，3.23）、2.22（1.46，5.89），差异具有统计学意义（P<0.001）。 结论DLR技术在不同序列和多参数条件下，能够在缩短扫描时间的同时显著提升乳腺MRI图像质量，有助于推动乳腺MRI深度重建技术在临床中的应用。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.009 目的与经阴道超声（transvaginal ultrasonography, TVUS）以及常规算法重建（conventional reconstruction, CR）的高分辨单次激发快速自旋回波（single-shot fast spin-echo, SSFSE）和螺旋桨（periodically rotated overlapping parallel lines with enhanced reconstruction, PROPELLER）T2WI图像进行比较，评估深度学习重建（deep learning reconstruction, DLR）的高分辨SSFSE图像在卵泡计数中的应用价值。 材料与方法前瞻性招募临床确诊或疑似多囊卵巢综合征的患者进行卵巢MRI检查，无性生活史的患者同时接受TVUS检查。MRI扫描序列包括三平面高分辨PROPELLER和SSFSE序列，SSFSE序列同时采用DLR和CR，分别生成SSFSE-DLR和SSFSE-CR图像。SSFSE-DLR、SSFSE-CR以及PROPELLER图像间定性指标（模糊伪影、主观噪声、卵泡清晰性）的比较采用Wilcoxon秩和检验。采用组内相关系数（intra-class correlation coefficient, ICC）和Bland-Altman法进行卵泡计数的重复性评估，同时采用配对t检验比较SSFSE-DLR的观察者内和观察者间差异的绝对值与SSFSE-CR和PROPELLER之间的显著性。基于SSFSE-DLR和TVUS的卵泡计数间比较采用配对t检验。 结果24例患者接受了MRI检查，其中18例同时接受了TVUS检查。除SSFSE-DLR和PROPELLER的主观噪声评分差异无统计学意义（P>0.05）之外，观察者1对SSFSE-DLR的定性评价均优于SSFSE-CR和PROPELLER（P<0.05）。观察者2对SSFSE-DLR的定性评价均优于SSFSE-CR和PROPELLER（P<0.05）。SSFSE-DLR具有最高的ICC、最窄的95%一致性限度以及最小的观察者内和观察者间差异的绝对值（P<0.05），表现出最佳的卵泡计数可重复性。而且，SSFSE-DLR相比TVUS可以检出更多的卵泡（P<0.001）。 结论深度学习重建的SSFSE图像能够显著改善卵泡显示的清晰性，从而提高卵泡计数的可重复性，可以作为识别多囊卵巢形态的更可靠的成像方法。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.010 目的探究实时功能磁共振成像神经反馈（real-time functional magnetic resonance imaging neurofeedback, rtfMRI-NF）技术调控双侧伏隔核改善肥胖的作用。 材料与方法招募2022年12月至2023年12月共24例肥胖患者作为研究对象。对肥胖受试者进行3周rtfMRI-NF训练干预，采集干预前后Barratt冲动性量表（Barratt Impulsiveness Scale Version 11, BIS-11）、三因素饮食问卷（Three-Factor Eating Questionnaire, TFEQ）中的非控制进食（Uncontrolled Eating, UE）、认知限制进食（Cognitive Rehabilitation, CR）、情绪性进食（Emotional Eating, EE）分量表、食物等级评分量表以及脑静息态功能磁共振成像（rest-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI）数据。采用配对样本t检验比较受试者干预前后临床量表变化。使用SPM12软件对肥胖受试者rtfMRI-NF干预3周前后脑功能连接（functional connectivity, FC）值进行配对样本t检验分析，并分析干预前后FC值变化与临床量表评分的相关性。 结果肥胖患者干预后BIS-11、TFEQ-UE、TFEQ-EE及食物等级评分下降，TFEQ-CR评分升高（P<0.05）；肥胖受试者干预后左侧伏隔核与左侧颞中回的FC值减小，与左侧额中回的FC值增大（P<0.05，高斯随机场校正）；右侧伏隔核与右侧小脑、右侧额下回的FC值增大，与左侧楔前叶的FC值减小（P<0.05，高斯随机场校正）。干预前后右侧伏隔核-右侧小脑8区的FC差值与TFEQ-UE评分改变呈负相关（r=-0.549，P=0.008），右侧伏隔核-左侧楔前叶的FC差值与BIS-11评分改变呈正相关（r=0.658，P<0.001）。 结论rtfMRI-NF干预可能通过改变伏隔核与认知控制、注意力偏向和情绪记忆的分布式大脑区域FC，从而改善肥胖患者的不良饮食习惯。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.011 目的通过局部一致性（regional homogeniety, ReHo）联合基于种子点的功能连接（functional connectivity, FC）方法，探讨早期糖尿病肾病患者脑功能改变情况。 材料与方法前瞻性招募了88例2型糖尿病患者，依据尿白蛋白/肌酐比值（urinary albumin-to-creatinine ratio, UACR）分为早期糖尿病肾病组（n=39）和糖尿病不伴肾病组（n=49）。收集所有受试者的临床资料并且通过蒙特利尔认知评估（Montreal Cognitive Assessment, MoCA）和简易智力状态检查量表（Mini-mental State Examination, MMSE）对他们进行认知功能测试。采集静息态功能磁共振成像数据，通过ReHo联合基于种子点的FC方法，分析两组参与者之间脑功能的差异。最后，将UACR和差异脑区的影像指标值分别与临床认知量表进行偏相关性分析。 结果在认知表现方面，早期糖尿病肾病患者MoCA得分（t=-5.58，P<0.001）和MMSE得分（t=-2.68，P=0.016）相比于糖尿病不伴肾病患者显著降低。在神经影像学方面，早期糖尿病肾病患者在右侧枕中回ReHo值减低（P<0.05，FWE校正），提取此区作为感兴趣区进行全脑FC发现，其与左侧丘脑的功能连接增强（P<0.05，FWE校正）。偏相关分析结果显示，早期糖尿病肾病患者MoCA得分与右侧枕中回ReHo值呈正相关（r=0.349，P=0.043）、与左侧丘脑FC值呈负相关（r=-0.464，P=0.006）；MMSE得分与右侧枕中回ReHo值呈正相关（r=0.367，P=0.033）、与左侧丘脑FC值呈负相关（r=-0.455，P=0.007）；UACR与MoCA得分呈负相关（r=-0.449，P=0.008）、与MMSE得分呈负相关（r=-0.372，P=0.030）。而在糖尿病非肾病组中UACR、脑功能影像差异指标以及认知量表得分之间无显著相关性。 结论结果表明早期糖尿病肾病患者在视觉信息处理相关脑区的神经活动异常，并且这些脑区功能整合的不平衡还可能加重认知能力的损害。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.012 目的为了评估网络游戏障碍脑功能损伤机制，本文应用基于半球内和半球间功能连接密度（functional connectivity density, FCD）的分析方法研究青少年男性网络游戏障碍患者脑区之间功能连接的异常改变。 材料与方法对55名网络游戏障碍患者的静息状态功能磁共振图像和人口资料相匹配的50名健康对照者行全脑FCD的计算。再将全脑FCD分为同侧和对侧部分。采用双样本t检验比较网络游戏障碍组与健康对照组全脑、半球内和半球间FCD的差异。最后采用Pearson相关性分析探究网络游戏障碍患者全脑、半球内和半球间FCD值的变化与临床行为的相关性。 结果网络游戏障碍组与健康对照组FCD的差异在全脑水平上主要分布于左侧楔前叶、左侧后扣带回与左侧颞中回。与健康对照组相比，网络游戏障碍患者在左侧楔前叶和左侧后扣带回中表现出半球间FCD的降低（t=-5.317、-3.556）；此外，网络游戏障碍患者在左侧颞中回，左侧楔前叶与左侧后扣带回还表现出半球内FCD的降低（t=-5.044、-5.359、-4.183）（均体素水平P<0.005，团块水平P<0.05，高斯随机场校正）。 结论网络游戏障碍患者在默认模式网络内存在半球内和半球间的功能连接异常。本研究将为网络游戏障碍患者的病理生理学机制和临床诊治提供新的见解。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.013 目的本研究旨在通过独立成分分析方法对神经精神狼疮（neuropsychiatric systemic lupus erythematosus, NPSLE）患者的脑功能进行分析，从影像学方面入手对NPSLE患者认知障碍的出现进行探讨。 材料与方法纳入内蒙古医科大学附属医院风湿科住院部2021年9月至2023年12月NPSLE患者67例与同期招募的健康对照33例。采集静息态数据和结构像数据，基于MATLAB平台使用Dpabi软件包对数据进行预处理，并使用GIFT软件包分析两组受试者的数据，提取出30个独立成分，根据Yeo七网络模板严格匹配及有经验医师确认后选取独立成分构建8个网络，计算不同脑网络之间的功能连接，将不同脑网络之间的功能连接值与临床资料及认知评估行相关性分析。 结果与健康对照相比：狼疮组左侧额顶网络与感觉运动网络、默认模式网络间的功能连接减低（P<0.05），默认模式网络与感觉运动网络、执行控制网络间的功能连接减低（P<0.05），左侧额顶网络与视觉网络间的功能连接升高（P<0.05），感觉运动网络与听觉网络、凸显网络及视觉网络间的功能连接升高（P<0.05）。相关性结果显示默认模式网络_感觉运动网络间的功能连接值与抗双链DNA抗体（抗ds DNA）呈负相关（P=0.028，r=-0.270），感觉运动网络_凸显网络间的功能连接值与听觉词语测试_前3次（AVL_前3次）得分呈负相关（P=0.006，r=-0.275），默认模式网络与执行控制网络间的功能连接值与红细胞比容呈正相关（P=0.043，r=0.250）、与AVL_前3次得分呈负相关（P=0.025，r=-0.224）。 结论NPSLE患者不同脑网络之间的功能连接呈现程度不一的改变，且与狼疮自身抗体、血液学指标及神经心理测评呈现相关性，提示狼疮患者脑网络的改变可能与认知障碍的出现有关。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.014 目的探讨孤独症谱系障碍（autism spectrum disorder, ASD）儿童左侧海马的全脑功能连接（functional connectivity, FC）。 材料与方法从国际孤独症脑成像交换数据库（Autism Brain Imaging Data Exchange, ABIDE）中获取了110名患有ASD儿童和182名正常发育（typically developing, TD）对照的静息态功能磁共振成像（resting-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI）数据。采用基于种子点的rs-fMRI FC算法，以左侧海马为种子点，分析其全脑FC表现。使用两独立样本t检验分析ASD组和TD组之间的FC差异，P_FDR<0.05被认为差异具有统计学意义，提取ASD异常FC值与孤独症诊断观察表（Autism Diagnostic Observation Schedule, ADOS）进行Pearson相关分析，P<0.05被认为差异具有统计学意义。 结果与TD组相比，ASD组左侧海马与右侧额中回、眶部额下回、颞上回、颞中回等多个脑区之间FC显著增加。相关性分析显示，左侧海马与右侧额中回、左侧眶部额下回、右侧眶部额下回、右侧内侧额上回、左侧尾状核、左侧颞上回、左侧颞中回的FC值与ADOS总分（ADOS_G_TOTAL）评分呈负相关（r值分别为-0.313、-0.395、-0.321、-0.303、-0.380、-0.366、-0.355，P<0.05）左侧海马与左侧眶部额下回、右侧顶上回的FC值与ADOS_G_COMM评分呈负相关（r值分别为-0.339、-0.316，P<0.05）。 结论儿童ASD患者的左侧海马全脑FC存在显著异常，这些异常与其临床表现具有显著相关性。这一发现不仅揭示了ASD患者左侧海马的全脑FC在ASD发病机制中扮演重要角色，有助于为未来的干预措施提供理论依据，推动更具针对性的治疗方案开发，也为我们理解ASD的神经生物学机制提供了新的视角。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.015 目的探讨多标记后延迟（post labeling delay, PLD）时间的动脉自旋标记（arterial spin labeling, ASL）成像预测急性缺血性脑卒中（acute ischemic stroke, AIS）患者机械取栓术后远期神经良好的价值。 材料与方法回顾性纳入2021年6月至2023年11月于首都医科大学宣武医院急性卒中绿色通道行机械取栓治疗的AIS患者病例。所有患者机械取栓前均接受头部CT平扫、CT灌注（CT perfusion, CTP）及CT血管成像（CT angiography, CTA），术后24小时内均行扩散加权成像（diffusion weighted imaging, DWI）及多PLD ASL成像（PLD=1.00 s、1.22 s、1.48 s、1.78 s、2.15 s、2.62 s、3.32 s）。依据术后患侧与健侧脑组织低灌注区域体积分为良好灌注组和低灌注组，比较两组的临床一般资料。采用改良Rankin量表（modified Rankin Scale, mRS）评价患者术后90天神经功能预后，定义0~2分为神经功能良好，通过二元logistic回归、受试者工作特征（receiver operating characteristic curve, ROC）曲线分析多PLD ASL预测患者术后90天神经功能良好的价值。 结果共纳入机械取栓术后的AIS患者32例，其中良好灌注组14例（43.8%），低灌注组18例（56.2%）。良好灌注组7天内美国国立卫生研究院卒中量表（National Institutes of Health Stroke Scale, NIHSS）评分（4.10±3.76）显著低于低灌注组（7.80±4.51）（P=0.02）；∆NIHSS（8.10±4.99）显著高于低灌注组（4.20±3.81）（P=0.016）；90天功能良好发生率（92.9%）显著高于低灌注组（50.0%）（P=0.019）。32例患者中22例实现90天神经功能良好（68.8%）。校正年龄、NIHSS_入院、术前缺血半暗带等因素后发现术后多PLD ASL良好灌注是90天神经功能良好的独立预测指标（OR=14.246；95% CI：1.090~186.273，P=0.043），ROC曲线下面积为0.828（95% CI: 0.666~0.990)，预测90天神经功能良好的敏感度为75.0% ，特异度为87.0%。 结论术后24小时内多PLD ASL良好灌注与低灌注组间近期及远期神经功能预后均有显著差异，且术后24小时内多PLD ASL良好灌注是患者90天神经功能预后良好的独立预测指标。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.016 目的探索前庭性偏头痛（vestibular migraine, VM）患者双侧丘脑谷氨酸-谷氨酰胺复合物（glutamate/glutamine, Glx）代谢状态以及相关危险因素。 材料与方法选取VM患者20例和健康对照者20例，用磁共振波谱（magnetic resonance spectroscopy, MRS）成像技术检测VM组和健康对照组的丘脑Glx含量。比较两组相关资料，分析Glx代谢差异及其危险因素。 结果健康对照组（n=20）右侧丘脑Glx代谢值为2 513.60±998.20，左侧丘脑Glx为2 386.50±862.03。VM组（n=20）的右侧丘脑Glx代谢值为3 712.00±980.80，左侧丘脑Glx为3 350.40±944.20。t检验分析显示，与健康对照组相比，VM组左右侧丘脑Glx含量值差异均有统计学意义（P<0.05）。Spearman相关分析显示病程、糖尿病、高血压病、睡眠障碍程度和头痛程度，与VM丘脑Glx含量相关性无统计学意义；Pearson相关分析结果显示，眩晕障碍量表（Dizziness Handicap Inventory, DHI）、焦虑自评量表（Self-rating Anxiety Scale, SAS）和抑郁自评量表（Self-rating Depression Scale, SDS）评分与VM丘脑Glx含量相关性无统计学意义，年龄与左侧丘脑Glx含量相关性有统计学意义（r=0.570，P<0.001）。 结论VM患者双侧丘脑Glx含量值高于健康对照者。年龄是左侧丘脑Glx含量升高的相关影响因素。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.017 目的探讨MR灌注加权成像（perfusion weighted imaging, PWI）的局部特征和全脑特征在急性脑卒中血管内治疗后预后中的价值。 材料与方法回顾性分析在我院就诊的180例急性脑卒中患者的PWI图像。采用ITK-SNAP软件勾画Tmax图的灌注异常感兴趣区，应用SPM软件自动分割Tmax图全脑区。应用AK软件分别提取局部和全脑特征并降维，通过支持向量机分类器构建急性脑卒中预后模型并寻找最优预测模型。 结果经最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator, LASSO）降维后与预后最相关的局部特征为6个、全脑特征为5个、联合局部和全脑的特征为10个。受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线分析结果显示基于局部和全脑特征构建的急性脑卒中预后预测模型的曲线下面积（area under the curve, AUC）为0.900，敏感度和特异度分别为82.3%、89.1%，明显优于局部特征模型（AUC=0.706；Z=-3.248；P=0.001）和全脑特征模型（AUC=0.711；Z=-3.393；P<0.001）。 结论联合局部和全脑的PWI特征可更为准确地预测急性脑卒中患者预后，为临床早期干预提供个性化指导。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.018 目的初步探讨基于术前对比增强T1WI（contrast enhancement T1WI, CE-T1WI）影像组学联合病理参数的列线图预测脑胶质瘤患者术后复发的应用价值。 材料与方法回顾性分析2020年4月至2023年4月于宁夏医科大学总医院经术后病理确诊为脑胶质瘤患者115例，按照7∶3随机分为训练集（n=81）和验证集（n=34）。于术前CE-T1WI图像上进行容积感兴趣区（volume of interest, VOI）的勾画并提取影像组学特征。采用U检验及最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator, LASSO）进行影像组学特征的筛选，将最终筛选出的特征纳入影像组学标签并建立影像组学模型。根据筛选所得组学特征的相应系数计算影像组学评分（radiomics score, Radscore）。通过logistic回归筛选与复发存在相关性的病理预测因子并建立病理参数模型。二者结合为联合模型，绘制列线图将联合模型可视化。采用受试者工作特征曲线下面积（area under the curve, AUC）评估各模型的预测性能，使用DeLong检验比较不同模型间AUC值差异，采用决策曲线（decision curve analysis, DCA）分析观察各模型的临床价值。 结果基于术前CE-T1WI图像勾画的VOI中共提取出200个影像组学特征，筛选出与复发相关的组学特征6个。通过logistic回归分析纳入异柠檬酸脱氢酶-1（isocitric dehydrogenase-1, IDH-1）基因型（OR=2.070，P=0.041）、Ki-67表达水平（OR=1.065，P<0.001）为与胶质瘤复发相关的病理参数。相较于单独的病理参数模型和影像组学模型，联合模型在预测效能上表现最佳（训练组AUC：0.875 vs. 0.835、0.769，Z=-1.585、-2.458，P=0.013、0.014）。DCA分析示风险阈值概率大于0.32时，应用联合模型的临床获益水平高于另外两种模型。 结论基于术前CE-T1WI图像影像组学和病理参数构建的联合模型在预测脑胶质瘤复发中具有较好的临床应用价值，为脑胶质瘤患者治疗决策及预后提供重要预测信息。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.019 目的评估基于前列腺成像报告和数据系统2.1版本（prostate imaging-reporting and data system version 2.1, PI-RADS v2.1）及多参数磁共振成像（multiparametric magnetic resonance imaging, mp-MRI）衍生标志物用于移行带临床显著性前列腺癌（clinically significant prostate cancer, csPCa）检测的价值。 材料与方法回顾性分析2020年1月至2024年2月在我院行mp-MRI及病理活检的移形带前列腺疾病患者的临床及影像学资料。由具有8年前列腺成像经验的主治医生基于PI-RADS v2.1对MRI图像进行评估，并勾画病变轮廓，从而获得包括三维直径、相对病变体积（病变体积除以前列腺体积）、球形度、平整度及表面体积比等MRI特征。使用logistic分析，确定PI-RADS评分及多参数MRI衍生标志物与移行带csPCa检测的关系。 结果纳入的403例患者中PI-RADS 1（n=25）、2（n=119）、3（n=130）、4（n=43）和5（n=86）类病变的csPCa检出率分别为0.00%、0.00%、3.85%、32.56%和70.93%。PI-RADS 3类、4类、5类的csPCa检出率差异具有统计学意义（P<0.001）。移行带csPCa的预测因子包括血清前列腺特异性抗原（prostate-specific antigen，PSA） [OR=1.05（95% CI：1.00~1.10）；P=0.047]、PI-RADS [OR=8.92（95% CI：2.94~27.13）；P<0.001]、最大二维直径 [OR=0.84（95% CI：0.71~0.98）；P=0.046]及网格体积[OR=1.00（95% CI：1.00~1.00）；P=0.041]。 结论血清PSA、PI-RADS评分、病灶直径及网格体积等是移行带csPCa的独立预测因子。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.020 目的采用非对称采集与迭代最小二乘估算法迭代水脂分离（iteraterative decomposition of water and fat with echo asymmetry and least-squares estimation quantitation, IDEAL-IQ）方法定量评估冈上肌腱损伤的严重程度与肩袖肌群脂肪浸润程度及受试者特征之间的关系。 材料与方法回顾性分析2022年8月至2024年6月本院经肩关节镜证实的33例冈上肌腱部分撕裂患者及89例完全撕裂患者，均进行了常规MRI扫描及IDEAL-IQ序列扫描。由两名放射科医生分别对所有受试者的MRI图像进行独立评估，根据常规MRI图像的冈上肌腱损伤表现，将完全撕裂组的冈上肌腱按照Patte分型分为Patte 1型（Ⅱ级）、Patte 2型（Ⅲ级）、Patte 3型（Ⅳ级），将部分撕裂组定义为Ⅰ级。同时在斜矢状位上进行Goutallier分级及Thomazeau萎缩分级，并通过GE ADW 4.7工作站后处理软件在IDEAL-IQ序列生成的脂肪分数图像上测量冈上肌、冈下肌、肩胛下肌及小圆肌脂肪分数（fat fraction, FF）。用组内相关系数（intra-class correlation coefficient, ICC）及Kappa一致性检验评估观察者间及观察者内的一致性。采用Kruskal-Wallis H检验、单因素ANOVA检验分析FF值在不同分组之间的差异，组间两两比较用Bonferroni检验。采用Pearson相关性分析肩袖肌肉FF值与年龄、症状持续时间的相关性（相关系数r），Spearman相关性分析冈上肌腱损伤分级与肩袖肌群FF值、Goutallier分级及Thomazeau萎缩分级之间的相关性（相关系数r_s）。 结果（1）冈上肌、冈下肌、肩胛下肌的FF值在冈上肌腱损伤Ⅳ级中显著高于Ⅲ级，高于Ⅱ级和Ⅰ级，差异有统计学意义（P值分别为<0.001、<0.001、0.005）；小圆肌的FF值在不同分级之间差异无统计学意义（P=0.073）。组内比较Ⅰ级和Ⅱ级的冈上肌、冈下肌、肩胛下肌、小圆肌FF值差异无统计学意义（P值分别为0.026、0.102）；Ⅲ级和Ⅳ级的FF值差异有统计学意义（P<0.001）。（2）冈上肌、冈下肌、小圆肌的FF值与年龄呈中等相关（r值分别为0.381、0.339、0.349，P均<0.001），肩胛下肌的FF值与年龄呈弱相关（r=0.216，P＝0.017）；冈上肌、冈下肌、肩胛下肌FF值与症状持续时间呈中等程度相关（r分别为0.442、0.412、0.314，P均<0.001），小圆肌的FF值与症状持续时间呈弱相关（r=0.277，P＝0.002）；冈上肌腱损伤程度与冈上肌FF值呈显著相关（r_s=0.740，P<0.001），与冈下肌的FF值呈强相关性（r_s=0.596，P<0.001），与肩胛下肌、小圆肌的FF值呈弱相关（r_s分别为0.257、0.212，P值分别为0.004、0.019）；冈上肌损伤程度分级与Goutallier分级、Thomazeau分级之间呈显著正相关（r_s分别为0.757、0.737，P均<0.001），且冈上肌FF值在Goutallier和Thomazeau的分级中差异具有统计学意义（P均<0.001）。 结论3.0 T MR IDEAL-IQ序列能量化和客观评估肩袖肌群脂肪浸润程度，肩袖肌群脂肪浸润程度与冈上肌腱损伤分级呈正相关，与年龄、症状持续时间呈正相关。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.021 目的基于磁共振mDIXON-Quant技术分析膝骨关节炎（knee osteoarthritis, KOA）髌下脂肪垫质子密度脂肪分数（proton density fat fraction, PDFF）改变，及其与KOA严重程度的相关性。 材料与方法前瞻性招募44例KOA患者，共计对70例膝关节进行磁共振常规序列及mDIXON-Quant序列扫描，测量KOA患者髌下脂肪垫PDFF。膝关节采用全器官磁共振评分（whole-organ magnetic resonance imaging score, WORMS）评估受试KOA严重程度。分析各膝髌下脂肪垫PDFF与WORMS 11个特征独立评分及总评分的相关性。 结果髌下脂肪垫PDFF与膝关节WORMS总评分、关节软骨完整性、边缘骨赘、关节面下骨磨损、关节面下骨髓异常、关节面下骨囊肿、内外侧半月板完整性、关节内游离体、关节周围囊肿/滑囊炎、前后交叉韧带完整性、滑膜炎/积液（r=-0.94、-0.85、-0.83、-0.80、-0.72、-0.52、-0.54、-0.39、-0.27、-0.27、-0.24，P均<0.05）WORMS评分均呈负相关性；与内外侧副韧带完整性（r=0.27，P=0.826）WORMS评分无显著相关性。观察者间一致性非常好ICC=0.793（P<0.001），95%可信区间为（0.667~0.875）。 结论磁共振mDIXON-Quant技术可以定量评估KOA患者髌下脂肪垫PDFF改变，髌下脂肪垫PDFF随着KOA严重程度进展而下降。髌下脂肪垫PDFF可以作为反映KOA严重程度的客观评价指标。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.022 目的探究采用MRI定量分析慢性踝关节不稳（chronic ankle instability, CAI）患者小腿肌肉横截面积（cross-sectional area, CSA）和质子密度脂肪分数（proton density fat fraction, PDFF）的改变及其相关影响因素。 材料与方法前瞻性招募50名CAI患者和32名健康志愿者，收集他们的临床资料并行小腿肌肉MRI扫描。在轴位T1加权快速扰相梯度回波序列上勾画小腿各肌肉CSA，通过最小二乘法估计和不对称回波迭代分解水和脂肪成像获取相应肌肉PDFF。分析CAI患者小腿肌肉CSA和PDFF与健康对照组的差异并分析其与扭伤次数、中断活动时间、扭伤时间、足踝能力测量-日常生活评分（Foot and Ankle Ability Measure-Activities of Daily Living, FAAM-ADL）和足踝能力测量-运动评分（FAAM-SPORTS）的相关性。 结果CAI患者患侧小腿腓肠肌内外侧头、比目鱼肌、胫骨前肌、胫骨后肌和腓骨长肌CSA较健康对照组减小，且PDFF增加，差异均有统计学意义（P均<0.05）。趾长伸肌和踇长屈肌CSA较健康对照组减小，差异无统计学意义（P=0.307、0.320）；但两者PDFF较健康对照组增加，且差异有统计学意义（P=0.047、0.029）。相关性分析显示CSA减少与扭伤次数呈强正相关（r=0.785，P<0.001），与FAAM-ADL（r=-0.754，P<0.001）、FAAM-SPORTS（r=-0.766，P<0.001）呈强负相关，与中断活动时间呈中度正相关（r=0.642，P<0.001）。PDFF增加与扭伤次数呈强正相关（r=0.757，P<0.001）与FAAM-SPORTS呈强负相关（r=-0.740，P<0.001），与中断活动时间呈中度正相关（r=0.600，P<0.001），与FAAM-ADL呈中度负相关（r=-0.681，P<0.001）。 结论MRI能定量评估CAI患者小腿肌肉CSA和PDFF改变，且与扭伤次数、FAAM -ADL、FAAM-SPORTS和中断活动时间有关。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.023 目的探究扩散加权成像（diffusion weighted imaging, DWI）、体素内不相干运动 （intravoxel incoherent motion, IVIM）和动态对比增强磁共振成像 （dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI）参数与软组织肿瘤Ki-67表达的相关性。 材料与方法回顾性纳入56例经病理证实的软组织肿瘤患者，将Ki-67指数>20%的病例纳入高表达组（n=22）、≤20%的病例纳入低表达组（n=34）。比较组间DWI、IVIM和DCE-MRI参数，包括表观扩散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）、真扩散系数（pure diffusion coefficient, D）、假扩散系数（pseudo-diffusion coefficient, D^*）、灌注分数（perfusion fraction, f）、速率常数（rate constant, K_ep）、容积转运常数（volume transfer constant, K^trans）、血管外细胞外间隙容积分数（extravascular extracellular volume fraction, V_e），并应用Pearson相关系数分析差异具有统计学意义的参数与Ki-67指数相关性。 结果Ki-67低表达组ADC和D值显著高于高表达组，K^trans和K_ep值显著低于高表达组（P均<0.05）；其中，ADC和D值与Ki-67指数呈负相关（r=-0.637、-0.625，P均<0.001）；K^trans呈正相关（r=0.263，P=0.050）。ADC值在区分软组织肿瘤中Ki-67表达状态的曲线下面积（area under the curve, AUC）最高，为0.920（0.845~0.994）。 结论ADC、D、K^trans和K_ep参数可有效预测软组织肿瘤Ki-67表达，其中ADC和D是预测Ki-67表达状态的最佳参数，可以为临床诊断、治疗及预后判断提供帮助。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.024 目的基于深度学习方法对颈动脉高分辨磁共振成像（high resolution magnetic resonance imaging, HR-MRI）中的动脉与斑块特征进行学习，实现以平扫T1WI生成虚拟对比增强T1WI（virtual contrast enhanced-T1WI, vce-T1WI），并判断生成的vce-T1WI图像对颈动脉斑块内的脂质坏死核心的检出水平。 材料与方法纳入303例颈动脉狭窄患者双侧共486根颈动脉的T1WI图像与真实的对比增强T1WI图像（contrast enhanced T1WI, CE-T1WI），按照4∶1∶1的比例划分训练集、验证集与测试集并采用五折交叉验证法进行生成网络的训练，测试集中共81张颈动脉图像。采用两种不同策略的深度学习方法（pix2pix、Cycle GAN）实现平扫T1WI生成vce-T1WI图像。采用峰值信噪比（peak signal-to-noise ratio, PSNR）、结构相似性 （structural similarity, SSIM）和主观视觉质量评分评估两种模型生成的vce-T1WI图像质量。以医生基于真实的CE-T1WI图像判断结果为金标准，评价vce-T1WI图像诊断斑块内脂质坏死核心的效能。 结果pix2pix、Cycle GAN生成的vce-T1WI图像在相同的测试集中PSNR平均得分分别为20.206、19.717，SSIM平均得分分别为0.591、0.635；主观视觉质量评估得分大于2分的比例分别为95.1%、97.5%；对斑块内脂质坏死核心的检出准确率分别为82.7%、74.1%。 结论基于深度学习方法可以从颈动脉HR-MRI平扫T1WI图像中生成高质量的vce-T1WI图像，且Cycle GAN生成的图像具有较高的斑块内脂质坏死核心检测准确率。深度学习方法可以拓宽HR-MRI临床应用范围，降低对比剂不良反应的产生风险。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.025 目的探讨智能快速磁共振技术（intelligent quick magnetic resonance, IQMR）在冈上肌肌腱损伤中的应用价值。 材料与方法对40例冈上肌肌腱损伤患者行肩关节冠状位快速T2WI脂肪抑制（T2WI fat saturation, T2WI-FS）和常规T2WI-FS序列扫描，将快速T2WI-FS序列的图像传入IQMR后处理系统，自动生成T2WI-FS_IQMR图像。由两位放射科医师各自独立对T2WI-FS_快速、T2WI-FS_常规和T2WI-FS_IQMR序列的三组图像的病灶细节清晰度、解剖结构清晰度、整体图像伪影和整体图像质量进行定性评分；根据Zlatkin分型对三组图像的冈上肌肌腱损伤程度进行分级评估，并测量比较三组图像的冈上肌、肱骨头和三角肌的信噪比（signal to noise ratio, SNR）、冈上肌与肱骨头的对比噪声比（contrast to noise ratio, CNR1）和三角肌与肱骨头的对比噪声比（CNR2）。 结果T2WI-FS_IQMR序列较T2WI-FS_常规序列的扫描时间缩短了41%。定性分析：T2WI-FS_IQMR图像在病灶细节清晰度、解剖结构清晰度、整体图像伪影和整体图像质量方面的评分均优于T2WI-FS_快速和T2WI-FS_常规序列图像（P <0.001）；三组图像在诊断冈上肌肌腱损伤程度分级上差异无统计学意义（P>0.05）。定量分析：T2WI-FS_IQMR组图像的冈上肌、肱骨头和三角肌的SNR、冈上肌与肱骨头的CNR1和三角肌与肱骨头的CNR2均大于T2WI-FS_快速组和T2WI-FS_常规组（P<0.001）。 结论在冈上肌肌腱损伤MRI扫描中，IQMR技术可以明显缩短扫描时间，提高图像质量，值得临床推广应用。 ]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.026 Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.027 Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.028 Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.029 Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.030 Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.031 Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.032 Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.033 Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.034 Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.035 Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.036 Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.037 Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.038 Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.039 Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2024.10.040     2024年版《中国科技期刊引证报告（核心版）》数据显示《，磁共振成像》杂志核心影响因子为1.020，核心总被引频次为1 557，综合评价总分为53.8，AR 论文量为407，基金论文比为0.73，篇均引文数为40.9；在26 种核医学、医学影像学类核心期刊中，《磁共振成像》杂志综合评价总分排名第六、基金论文比排名第一、篇均引文数排名第一、红点指标排名第一、核心即年指标排名第三。
    《磁共振成像》杂志自2013 年以来，已经连续12 年被评为“中国科技核心期刊”“中国科技论文统计源期刊”。
    近年来《，磁共振成像》杂志发展迅猛，取得了可喜的成绩，得到了业内专家和相关机构的广泛认可。《磁共振成像》杂志被评为“中国精品科技期刊” （2023-2026 年度）。《磁共振成像》杂志还被《中文核心期刊要目总览》（2020版、2023版）收录，被称为“北大中文核心期刊”。《磁共振成像》杂志被中国科学引文数据库（CSCD）核心库（2021-2024 年度）收录，成为CSCD核心期刊。《磁共振成像》杂志被复旦大学学位与研究生教育国内期刊指导目录（医学版）收录为A类期刊，被称为“复旦大学A类核心期刊”。《磁共振成像》杂志被“临床医学领域高质量科技期刊分级目录”（中国科协公布）收录，是我国临床医学领域高质量科技期刊。另外，《磁共振成像》杂志被中国知网、万方数据、中华医学期刊网、中国科学引文索引数据库、国家科技期刊开放平台、重庆维普等数据库等国内重要数据库收录，还被美国《化学文摘》（CA）、《乌利希国际期刊指南》、日本科学技术振兴机构数据库等国际重要数据库收录。
    《磁共振成像》杂志能够取得今天的成绩，离不开主管、主办单位的正确指导，离不开戴建平教授、金征宇教授领导的第一届、第二届编委会全体编委的强大支持，离不开众多审稿专家们严谨认真的帮助，离不开作者们的理解和信任，离不开读者们的支持与厚爱！在此，编辑部向所有关心、支持杂志发展的专家、学者、朋友们表示衷心的感谢！同时，《磁共振成像》杂志将继续砥砺前行，守正创新，不断提高办刊能力，秉持“办精品期刊、促学科发展、惠百姓健康”的办刊理念，为健康中国事业贡献力量。
    （供稿《：磁共振成像》编辑部）]]> Sun,20 Oct 2024 00:00:00 GMT