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.1674-8034.2025.10.001 目的观察穴位贴敷联合耳穴压豆治疗良性阵发性位置性眩晕（benign paroxysmal positional vertigo, BPPV）成功复位后残余头晕（residual dizziness, RD）患者的临床疗效，并探索其对患者脑自发活动的影响。 材料与方法本研究采取前瞻性随机对照试验设计，将2022年7月至2024年12月就诊的62例RD患者随机分为试验组和对照组，每组各31例；对照组给予倍他司汀片治疗，试验组在对照组的基础上给予穴位贴敷联合耳穴压豆治疗；收集两组患者治疗前后的量表评分和静息态功能磁共振成像数据，以头晕障碍量表（Dizziness Handicap Inventory, DHI）、视觉模拟评分（Visual Analog Scale, VAS）及汉密尔顿焦虑/抑郁量表（Hamilton Anxiety/Depression Scale, HAMA/HAMD）为临床评估指标，以分数低频振幅（fractional amplitude of low frequency fluctuation, fALFF）为影像学评估指标。 结果治疗前，两组患者DHI、VAS、HAMA及HAMD评分差异无统计学意义（P>0.05）；治疗后，试验组患者DHI、VAS、HAMA及HAMD评分均低于对照组患者（P<0.05）；与基线相比，试验组患者治疗后右侧岛叶皮层区域的fALFF增强，而右侧枕上回区域的fALFF减弱（P<0.05，FDR校正）；在治疗后的试验组患者中，右侧岛叶皮层的fALFF值与DHI评分呈正相关（r=0.622，P=0.001），右侧枕上回的fALFF值与DHI评分呈负相关（r=-0.418，P=0.033）。 结论穴位贴敷联合耳穴压豆疗法可能通过调节前庭相关脑区与视觉皮层的自发功能活动改善BPPV患者RD症状。 ]]> Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.002 目的评估针刺“四关”穴对阿尔茨海默病（Alzheimer^,s disease, AD）患者和正常对照海马亚区功能连接产生的即刻效应。 材料与方法本研究共收集基线状态下14名AD患者和14名年龄、性别和教育程度匹配的正常对照（normal controls, NC）者的人口学数据、神经心理学评测结果和功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging, fMRI）。基线磁共振扫描结束后，对受试者进行3分钟的“四关”穴针刺并同步收集fMRI数据，待拔针后，另采集10分钟的fMRI数据。另外，包含100例健康老年人的数据集被用于构建可靠的海马亚区功能网络。选取双侧海马前部（anterior hippocampus, aHPC）和海马后部（posterior hippocampus, pHPC）作为种子点用于探索针刺“四关”穴对AD患者和NC海马亚区功能连接的调节作用。 结果静息态功能连接分析显示，与基线相比，针刺“四关”穴后AD组海马亚区与多个脑区（如眶额叶皮质、海马旁回、颞上回和岛叶）之间的功能连接显著增强（均P<0.05）而与额上回之间的功能连接显著下降（P<0.05），与之相反，针刺后的NC组在上述区域间的功能连接呈现相反的变化模式。针刺“四关”穴还特异性地引起了NC组aHPC与内侧额叶皮质之间的功能连接显著增强（P<0.01）以及pHPC与海马旁回之间功能连接的显著减弱（P<0.05）。此外，在针刺治疗前，AD组aHPC与眶额叶皮质间的功能连接和记忆评分呈正相关（r=0.70，P=0.016）。 结论上述结果证实并扩展了先前的研究，表明针刺“四关”穴可对AD患者的海马亚区功能连接产生双向、良性的调节作用。 ]]> Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.003 目的探讨基于静息态功能磁共振成像（resting-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI）技术，采用激活似然估计法（activation likelihood estimation, ALE）识别边缘型人格障碍（borderline personality disorder, BPD）患者自发脑活动改变较为一致的脑区，并进一步探讨BPD可能的神经生物学机制。 材料与方法系统检索2025年5月8日以前采用低频振幅/比率低频振幅（amplitude of low-frequency fluctuation/fraction amplitude of low-frequency fluctuation, ALFF/fALFF）及局部一致性（regional homogeneity, ReHo）分析方法探讨BPD患者静息态脑功能改变的文献，按照相应的纳排标准，基于Ginger ALE 3.0.2软件进行数据处理，采用ALE方法对既往研究中BPD患者相对于健康对照（healthy controls, HCs）组自发神经活动异常改变的脑区进行分析。 结果最终纳入6项符合标准的研究（BPD患者293例，HCs 197例）。结合ALFF/fALFF及ReHo方法的数据进行分析，结果显示相较于HCs，BPD患者在左侧豆状核、左侧海马旁回及双侧楔叶自发活动增高（P<0.05），而在右侧楔叶、右侧后扣带回、左侧扣带回、左侧楔前叶、左侧额中回及左侧额上回自发活动减低（P<0.05）。 结论本文通过ALE元分析证实BPD患者在多个脑区存在自发活动异常，进一步从神经影像学角度深化了对BPD神经机制的理解，并为未来可能的临床干预提供重要依据。 ]]> Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.004 目的本研究基于自动纤维定量技术（automatic fiber quantification, AFQ）探讨发作期无先兆偏头痛（migraine without aura, MwoA）患者脑白质纤维束的微结构节段性改变及其与临床症状的关系。 材料与方法纳入45名发作期的MwoA患者（MwoA组）和30名相匹配的健康志愿者[健康对照（healthy control, HC）组]，采集其临床资料和MRI数据。采用AFQ技术从整体和节点层面分析两组受试者扩散张量成像（diffusion tensor imaging, DTI）数据，追踪两组全脑的20条白质纤维束，在每条纤维束上定义100个等距节点，以计算每条纤维束的扩散指标，包括各向异性分数（fractional anisotropy, FA）、平均扩散系数（mean diffusivity, MD）、轴向扩散系数（axial diffusivity, AD）以及径向扩散系数（radial diffusivity, RD）值。运用两独立样本t检验比较两组的扩散指标，采用偏相关分析探讨MwoA组差异纤维的扩散指标与临床量表评分的相关性。 结果整体分析显示，MwoA组胼胝体小钳的MD和RD较HC组升高（FDR校正，P均<0.05）；节点分析显示，相比于HC组，MwoA组左侧额枕下束FA值降低，左侧丘脑辐射、胼胝体小钳和右侧额枕下束的MD值升高，右侧额枕下束的AD值升高，左侧钩束的AD值降低，左侧丘脑辐射和胼胝体小钳的RD值升高（FDR校正，P均<0.05）。另外，MwoA患者右侧额枕下束差异节段AD和MD均值与头痛影响测试问卷评分均呈正相关（r=0.351，r=0.331，P均<0.05），左侧钩束差异节段AD均值与偏头痛特异性生活质量问卷评分呈负相关（r=-0.535，P<0.001）。 结论发作期MwoA患者存在多个白质纤维束的节段性微结构损伤，右侧额枕下束和左侧钩束节段性异常可能与发作期MwoA的神经病理机制密切相关。 ]]> Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.005 目的基于定量磁化率成像（quantitative susceptibility mapping, QSM）及扩散峰度成像（diffusional kurtosis imaging, DKI）技术，研究脑小血管病伴轻度认知障碍（cerebral small vessel disease with mild cognitive impairment, CSVD-MCI）患者灰质核团的铁沉积和微结构损伤情况，并探讨其与认知功能的相关性。 材料与方法回顾性收集2022年12月至2024年3月在贵州省人民医院确诊的CSVD-MCI患者影像及临床资料，共5例，前瞻性纳入2024年3月至2024年12月在贵州省人民医院经临床综合诊断的CSVD-MCI患者，共28例。最后纳入的CSVD-MCI患者共33例。招募年龄、性别和受教育年限匹配的正常对照组32例，同时收集两组蒙特利尔认知评估（Montreal Cognitive Assessment, MoCA）评分。所有受试者均使用GE 3.0 T超导磁共振扫描仪进行3D-T1WI、QSM、DKI序列扫描。根据脑区分割图谱，使用uAI Discovery-brain平台将全脑分割为51个亚区域，选取双侧尾状核、壳核、苍白球、丘脑为感兴趣区。基于QSM和DKI成像方法及脑区分割的粗粒度定量分析，提取各核团的磁化率值及峰度各向异性分数（kurtosis fractional anisotropy, KFA）、平均峰度（mean kurtosis, MK）、轴向峰度（axial kurtosis, AK）和径向峰度（radial kurtosis, RK）值。组间磁化率及DKI各参数差异比较，呈正态分布的数据采用两独立样本t检验，呈非正态分布采用Mann-Whitney U检验，相关性分析采用Spearman分析，P<0.05为差异有统计学意义。 结果（1）CSVD-MCI组与对照组的年龄、性别、教育年限差异无统计学意义（均P>0.05），两组间MoCA量表评分差异具有统计学意义（P<0.05）。（2）与对照组相比，CSVD-MCI组双侧苍白球磁化率增高（均P<0.05）。双侧尾状核、壳核、丘脑KFA值降低（均P<0.05），MK值差异无统计学意义（P>0.05），双侧尾状核、右侧壳核、双侧丘脑AK值降低（均P<0.05），双侧壳核RK值增高（均P<0.05）。（3）CSVD-MCI组双侧壳核（左侧：r=-0.294，P=0.017；右侧：r=-0.328，P=0.008）磁化率值与MoCA评分呈负相关，左侧苍白球KFA（r=0.417，P=0.016）、MK（r=0.401，P=0.020）、AK（r=0.395，P=0.023）、RK（r=0.351，P=0.045）值与MoCA评分呈正相关。双侧壳核（左侧：r=-0.356，P=0.041；右侧：r=-0.449，P=0.008）磁化率值与KFA值呈负相关。 结论CSVD-MCI患者存在灰质核团铁代谢异常及微结构损伤，其认知能力与双侧壳核铁含量、左侧苍白球微结构完整性有关。QSM及DKI为脑小血管病的早期诊断、早期干预及个性化治疗提供了新的观点。 ]]> Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.006 目的探索基于多序列磁共振图像的深度神经网络模型在预测胶质母细胞瘤患者O⁶-甲基鸟嘌呤-DNA甲基转移酶（O⁶-methylguanine-DNA methyltransferase, MGMT）启动子甲基化状态中的价值。 材料与方法回顾性分析262例胶质母细胞瘤患者（甲基化162例，未甲基化100例）的T1加权成像（T1 weighted imaging, T1WI）序列和对比增强T1WI（contrast-enhanced T1WI, CE-T1WI）序列资料。运用Mann-Whitney U检验、最小绝对收缩与选择算子（least absolute shrinkage and selection operator, LASSO）回归分析，结合皮尔逊相关系数法，对特征进行筛选。基于筛选所得特征，借助深度神经网络算法构建预测模型。为评估该模型的预测效能，采用受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线下面积（area under the curve, AUC）衡量模型的预测准确性与可靠性。 结果基于深度神经网络算法的T1WI模型（验证集中AUC=0.752，敏感度68.8%，特异度75.0%）、CE-T1WI模型（验证集中AUC=0.823，敏感度75.0%，特异度75.0%）以及多序列联合模型（验证集中AUC=0.847，敏感度81.3%，特异度80.0%）均可用于预测胶质母细胞瘤患者MGMT启动子甲基化状态，且与单序列模型相比，多序列联合模型有最高的诊断效能。 结论基于深度神经网络算法的多序列MRI影像组学模型可以无创性预测胶质母细胞瘤患者的MGMT启动子甲基化特征。 ]]> Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.007 目的探讨多参数MRI影像组学联合MRI特征无创预测非肿块强化（non-mass enhancement, NME）型乳腺癌人表皮生长因子受体2（human epidermal growth factor receptor 2, HER-2）过表达和低表达的应用价值。 材料与方法收集本院156例在动态对比增强磁共振成像（dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI）上表现为NME且经病理证实的乳腺癌，将其分为HER-2过表达组（66例）和HER-2低表达组（90例），按照8∶2将其随机划分为训练集（124例）和测试集（32例）。在第2期（DCE-2）、第8期（DCE-8）及扩散加权成像（diffusion weighted imaging, DWI）图像上勾画VOI并提取影像组学特征。采用弹性网络（elastic net, Enet）算法构建DCE-2、DCE-8、DWI以及三者联合模型。采用logistic回归分析筛选HER-2表达的独立影响因素。最终，基于联合模型rad-score结合独立影响因素构建融合模型。 结果基于DCE-2、DCE-8、DWI及三者联合的影像组学模型在训练集和测试集的曲线下面积（area under the curve, AUC）分别为0.746和0.714、0.768和0.714、0.721和0.635、0.823和0.734。logistic回归分析显示，肿瘤最大径是区分HER-2表达的独立影响因素（P<0.05）。最终，融合模型预测效能最佳，其在训练集和测试集的AUC分别为0.844和0.808。DeLong检验显示联合模型和融合模型差异无统计学意义（P=0.316）。SHAP结果分析rad-score对融合模型的贡献度最大。 结论多参数MRI影像组学联合MRI特征可有效预测NME型乳腺癌HER-2过表达和低表达，结合SHAP算法进一步提高模型的可解释性。 ]]> Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.008 目的基于深度学习训练图像分类模型，研究其用于肝脏多参数磁共振成像（multi-parameter magnetic resonance imaging, mpMRI）序列分类的可行性。 材料与方法回顾性收集2022年11月16日至2023年6月29日期间1676例患者的1744次肝脏mpMRI作为模型构建数据集，共纳入25 365个独立图像序列，将序列数据按照8∶1∶1的比例随机分为训练集[序列数（number of series, ns）=20 207]、调优集（ns=2664)和测试集（ns=2494)，基于3D ResNet训练序列分类模型，模型输入端为图像数据，输出端为序列类别，包括：T1WI同相位、T1WI反相位、T2WI脂肪抑制序列、高b值扩散加权成像（diffusion-weighted imaging, DWI）、表观扩散系数图以及动态增强扫描的增强前、动脉期、门脉期、延迟期图像。使用癌症基因组图谱-肝细胞癌（The Cancer Genome Atlas Liver Hepatocellular Carcinoma, TCGA-LIHC）数据集作为模型外部验证集，共纳入38例患者的59次mpMRI检查。影像医生判断的图像类别作为金标准，利用混淆矩阵对模型分类效能进行评价。 结果在总体分类评价水平上，模型构建数据集的平均准确率、宏F1（macro-F1）、微F1（micro-F1）分别为97.2%~99.0%、0.949~0.982、0.960~0.985。在单序列分类水平上，模型构建数据集每个序列类别的准确率为89.6%~100.0%，敏感度为81.0%~100.0%，特异度为98.2%~100.0%，F1分数为0.797~1.000。在外部验证集中，模型对各序列分类的平均准确率、宏F1和微F1分别为91.6%、0.819、0.816，在单序列分类水平，模型预测的准确率、敏感度、特异度、F1分数分别为74.1%~99.4%、55.4%~100.0%、92.8%~100.0%、0.579~0.968。 结论基于深度学习对肝脏mpMRI序列进行分类具有较高的准确率，可实现对肝脏mpMRI图像的自动序列分类。 ]]> Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.009 目的探究动态对比增强磁共振成像（dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI）定量灌注参数与肝外胆管癌（extrahepatic cholangiocarcinoma, ECCA）病理分化程度和血管生成的相关性。 材料与方法对50例ECCA患者术前行常规MRI、DCE-MRI扫描；使用免疫组织化学法检测术后标本组织的微血管密度（micro vascular density, MVD）及血管内皮生长因子（vascular endothelial growth factor, VEGF）表达情况，通过Spearman检验分析容积转移常数（volume transport constant, K^trans）、血管外细胞外间隙容积比（extravascular extracellular volume fraction, V_e）、速率常数（rate constant, K_ep）与病理分化程度、MVD、VEGF表达量的关系。 结果50例ECCA患者高分化、中分化和低分化分别15例、23例、12例。ECCA患者的K^trans、V_e、K_ep与病理分化程度、VEGF表达量无相关性（P>0.05）；K^trans与MVD呈正相关（r=0.524，P<0.05），K_ep值、V_e值与MVD无相关性（P>0.05）。 结论DCE-MRI参数K^trans与MVD呈正相关，证实了其在一定程度上无创反映ECCA肿瘤血管生成的可行性；然而，鉴于K_ep及V_e值未显示类似关联，其对侵袭性及预后的评估效能仍需更大样本的前瞻性研究进一步验证。 ]]> Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.010 目的探讨基于深度学习的肿瘤自动分割与影像组学在预测直肠癌区域淋巴结转移中的应用价值。 材料与方法回顾性纳入了两种磁共振设备采集的282例直肠癌患者的T2加权成像（T2-weighted imaging, T2WI）和扩散加权成像（diffusion weighted imaging, DWI）图像。分别基于3D U-Net、3D V-Net和nnU-Net v2构建深度学习自动分割模型，计算Dice相似系数（dice similarity coefficient, DSC）对其性能进行评估。影像组学特征分别从基于人工分割的感兴趣区（manual-based volume of interest, MbV）以及基于深度学习自动分割的感兴趣区（deep learning-based volume of interest, DbV；选取DSC最高的模型结果）中提取。在完成特征归一化与筛选后，使用五种机器学习算法建立影像组学模型，预测直肠癌淋巴结转移风险。最终通过计算影像组学模型曲线下面积（area under the curve, AUC）、准确率、特异度和敏感度等指标对模型性能进行全面评估。 结果在直肠癌自动分割测试集中，nnU-Net v2的DSC显著高于3D U-Net和3D V-Net（T2WI：0.886 vs. 0.548 vs. 0.616，P<0.001；DWI：0.906 vs. 0.583 vs. 0.433，P<0.001）。在淋巴结转移预测方面，采用逻辑回归算法并基于DbV的影像组学模型性能与相应基于MbV的影像组学模型性能大致相当，差异无统计学意义（T2WI：0.700 vs. 0.633，P=0.638；DWI： 0.667 vs. 0.700，P=0.544；T2WI+DWI：0.800 vs. 0.833，P=0.248）。 结论基于nnU-net v2分割肿瘤区域的影像组学特征（T2WI和DWI）可以有效预测直肠癌淋巴结转移。 ]]> Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.011 目的本研究通过建立生境分析、瘤内瘤周影像组学模型对前列腺癌（prostate cancer, PCa）患者雄激素剥夺疗法（androgen deprivation therapy, ADT）治疗后是否发生去势抵抗性前列腺癌（castration-resistant prostate cancer, CRPC）进行预测。 材料与方法回顾性分析195例有病理结果并经多参数磁共振成像（multiparametric magnetic resonance imaging, mpMRI）检查后进行了ADT治疗的PCa患者的临床及影像资料，将患者按照7∶3的比例随机分为训练组（n=138）与验证组（n=57）。根据生境成像方法，对肿瘤区域进行分割，并提取代表不同亚区域的生境特征，通过K均值聚类算法根据肿瘤的生境特征将肿瘤分为两个聚类，分别从生境（habitat）亚区、瘤内（intra-tumor）、瘤周（peri-tumor）、瘤内联合瘤周区（瘤内区域外扩3 mm，ROIintra+3 mm），分别筛选出17、16、15和19个影像组学特征，然后基于logistic回归学习分类器构建模型，选取性能最优的生境模型整合临床特征建立联合模型（habitat+clinical, H+C），并且构建放射组学列线图（radiomics nomogram, RN）用于个体化预测，绘制受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线评估模型效能，绘制校准曲线和决策曲线分析（decision curve analysis, DCA）评价模型的拟合度及临床净获益。 结果生境模型的预测效能（AUC=0.821）显著优于传统影像组学模型，ROIintra+3 mm模型（AUC=0.752）较单纯瘤内模型（AUC=0.697）、单纯瘤周模型（AUC=0.725）的预测效能更优。H+C模型表现为最高的预测效能（AUC=0.828）。校准曲线表明联合模型具有良好的拟合度，DCA表明联合模型具有更好的临床净获益。 结论生境分析通过解析瘤内异质性可以预测PCa患者发生CRPC的可能性。瘤周影像组学模型对CRPC具有独立的预测价值，整合瘤周影像组学特征可提升模型性能。 ]]> Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.012 目的探讨术前磁共振弥散张量成像（diffusion tensor imaging, DTI）相关定量参数与高强度聚焦超声（high intensity focused ultrasound, HIFU）治疗子宫腺肌病早期消融效果的相关性，以此评估其定量参数对于治疗效果的预测价值。 材料与方法回顾性分析30例子宫腺肌病患者共32个子宫腺肌病病灶HIFU术前及术后1天内的对比增强MRI（contrast-enhanced MRI, CE-MRI）扫描数据。测量术前子宫腺肌病病灶的各向异性分数（fractional anisotropy, FA）、表观弥散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）、弥散指数图像（exponential map, EXP），以及平均纤维束长度与平均纤维束密度。将以上定量参数与HIFU治疗的消融率进行相关性分析。 结果腺肌病病灶的平均纤维长度与消融率正相关（r=0.524，P=0.002），平均纤维密度与消融率正相关（r=0.603，P=0.001），FA值、ADC值、EXP值与消融率不存在相关性。以消融率>50%为消融良好的评判值时，平均纤维束密度的受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线下面积（area under the curve, AUC）为0.785（95%置信区间：0.622~0.949，P=0.006），平均纤维束长度的AUC值为0.711（95%置信区间：0.525~0.897，P=0.042）。 结论子宫腺肌病病灶的平均纤维束长度，平均纤维束密度与HIFU消融率正相关。平均纤维束长度越长，平均纤维束密度越大的子宫腺肌病病灶的HIFU消融效果越好。HIFU治疗术前的DTI纤维示踪成像定量参数对预测子宫腺肌病疗效具有一定的临床参考价值。 ]]> Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.013 目的评估超分辨率重建技术是否能提高基于T2WI图像的深度学习预测子宫内膜癌淋巴脉管间隙浸润（lymphvascular space invasion, LVSI）的诊断效能。 材料与方法回顾性纳入406例病例，按照8∶2随机划分为训练集（n=325例）和验证集（n=81例）。我们对常规盆腔矢状位T2WI图像进行超分辨率重建，得到超分辨率T2WI（super high resolution T2WI, SRT2）图像。分别基于常规T2WI及SRT2图像进行深度学习建模，以预测子宫内膜癌LVSI状态。随后，在验证集中对两组图像构建的模型进行验证，对比两个模型在训练集及验证集的诊断效能。以病理诊断为金标准，评估指标包括：曲线下面积（area under the curve, AUC），敏感度、特异度，并采用DeLong检验比较模型差异。 结果在训练集及验证集中，基于常规T2WI图像的深度学习模型AUC（95%置信区间）分别为0.792（0.733~0.851）、0.759（0.649~0.870），敏感度分别为77.50%、68.18%，特异度分别为77.08%、80.67%；基于SRT2图像的深度学习模型AUC（95%置信区间）分别为0.897（0.852~0.943）、0.899（0.819~0.980），敏感度分别为87.80%、86.40%，特异度分别为88.45%、89.20%。两个模型在训练集及验证集中的差异均有统计学意义（P<0.05），基于SRT2的深度学习模型表现更优。 结论超分辨率重建技术有望通过提高图像质量进而提升深度学习术前预测子宫内膜癌LVSI的诊断效能。 ]]> Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.014 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）定量参数图像生境放射组学模型预测术前宫颈癌患者淋巴脉管间隙浸润（lymph-vascular space invasion, LVSI）状态的诊断价值。 材料与方法回顾性分析了2015年5月至2024年10月于甘肃省人民医院行子宫根治性切除术的102名宫颈癌患者影像及临床资料。按照术后病理结果将患者分为LVSI（+）和LVSI（-）组。比较分析临床参数及DCE-MRI定量参数在两组间的差异，单因素及多因素回归分析筛选宫颈癌LVSI状态相关独立危险因素。在DCE-MRI图像上应用Tissue4D由髂内动脉的时间-信号强度曲线（time-intensity curve, TIC）确定血流峰值期，在该期勾画全肿瘤轮廓作为感兴趣体积（volume of interest, VOI）获得转运常数（volume transport constant, K^trans）参数图。采用K-means方法选择最优聚类个数将K^trans定量参数图像的体素和特征值将VOI聚类成亚区域，提取瘤内影像组学特征数据集和生境影像组学特征，分别以t检验、Pearson分析和最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator, LASSO）回归对训练集各特征数据集进行特征降维，构建基于支持向量机（support vector machine, SVM），自适应增强算法（adaptive boosting, AdaBoost）、多层感知机（multilayer perceptron, MLP）在内的机器学习算法的瘤内影像组学模型、生境影像组学模型。采取特征融合（前融合）和结果融合（后融合）的方法构建生境影像组学和瘤内影像组学联合模型。采用受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线、校准曲线和决策曲线等评估模型效能。 结果102例宫颈癌患者中LVSI（+）38例，LVSI（-）64例。单因素逻辑回归分析结果表明年龄、身高、体质量、身体质量指数、K^trans、速率常数（rate constant, K_ep）是宫颈癌LVSI状态相关的影响因素（OR值分别为0.989、0.997、0.991、0.978、0.045、0.372；P值分别为0.011、0.010、0.008、0.010、0.038、0.018），多因素回归分析未筛选出LVSI相关独立危险因素用于建立临床模型（P>0.05）。生境子区域最佳聚类个数为3类。基于生境区域和整个肿瘤产生18和8个最佳放射组学特征构建瘤内影像组学模型、生境影像组学模型；与瘤内、生境影像组学模型及后融合模型相比基于AdaBoost分类器构建的瘤内影像组学及生境影像组学前融合模型（Pre_AdaBoost模型）预测效能最优，在训练集和验证集的诊断能力最高，ROC曲线下面积、敏感度、特异度分别为0.916（95%置信区间：0.856~0.977）、88.5%、77.8%和0.831（95%置信区间：0.691~0.972）、91.7%、57.9%，且具有较高的临床净收益。 结论基于DCE-MRI定量参数图生境影像组学和瘤内影像组学联合模型在预测宫颈癌LVSI方面具有一定价值，可以帮助促进个性化治疗决策。 ]]> Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.015 目的本研究旨在探讨业余马拉松运动员半程马拉松运动前后膝关节关键结构T2值变化及其与临床变量的相关性，并筛选髌股关节（patellofemoral joint, PFJ）软骨损伤的影响因素。 材料与方法前瞻性招募2024年10月遵义市新蒲半程马拉松业余运动员，分别于赛前1周内及赛后24小时内采用相同MRI设备及参数扫描同侧膝关节，同时行负重位膝关节X线检查。通过T2 mapping技术测量PFJ髌软骨（patellar cartilage, PC）、内侧半月板（medial meniscus, MM）、外侧半月板（meniscus lateralis, ML）、前交叉韧带（anterior cruciate ligament, ACL）、后交叉韧带（posterior cruciate ligament, PCL）、腘肌（popliteus muscle, PM）及内侧腓肠肌（medial gastrocnemius, MG）的T2值，依据Recht标准行PFJ软骨分级，按Kellgren-Lawrence分级（Kellgren-Lawrence grading, KLG）行膝关节骨性关节炎（knee osteoarthritis, KOA）分级。采用Wilcoxon非参数检验、配对t检验分析运动前后T2值差异，通过Spearman及Pearson相关分析T2值差值与年龄、身体质量指数（body mass index, BMI）、Recht分级及KOA KLG的相关性，再经多元线性回归筛选损伤影响因素。 结果赛后上述结构T2值均较赛前显著升高（P<0.001）；PC T2差值与Recht分级（r=0.84）、KLG（r=0.87）、年龄（r=0.62）及BMI（r=0.82）均呈正相关（均P<0.001）。多元线性回归提示，BMI、Recht分级与KLG的平均值是PFJ软骨损伤的危险因素（回归系数分别为0.715、2.389，均P<0.001）。 结论业余马拉松运动员的BMI、Recht分级、KOA KLG较高会进一步加剧PFJ软骨损伤的风险。 ]]> Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.016 本文为回顾性研究，遵守《赫尔辛基宣言》，经过兰州大学第二医院伦理委员会批准，免除受试者知情同意，批准文号：2025A-348。患者男，64岁，因体检发现右肾占位1周就诊，无腰痛、尿频、尿急及肉眼血尿等临床症状。体格检查和实验室检查均未见明显异常。于 2019 年 12 月20 日收住我院泌尿外科。计算机断层成像尿路造影（computed tomography urography, CTU）（图1A~1C）示：平扫示右肾盂类圆形混杂密度肿块，大小约4.5 cm×4.4 cm×4.9 cm，边界清晰，病灶主体呈囊性低密度，平扫CT 值约23 HU，其内见无定型样钙化灶，增强扫描未见强化；肾盏积水扩张，肾下极实质萎缩；肾周未见明确肿大淋巴结，双肾动静脉及下腔静脉未见明确受侵征象。CT诊断：右肾盂病变，考虑间叶源性肿瘤伴钙化，R.E.N.A.L. 评分系统[R (radius); E (exophytic/endophytic properties); N (nearness of tumour to the collecting system or sinus); A (anterior/posterior descriptor); L (location relative to polar lines)]评分为9A分（2+2+3+A+3）。磁共振尿路成像（magnetic resonance urography, MRU）（图1D~1J）示：右肾盂区类圆形占位，T1 加权成像（T1-weighted imaging, T1WI）呈低信号，T2 加权成像（T2-weighted imaging, T2WI）呈高信号，T1WI见少量絮状高信号， T2WI见多发斑点状低信号，弥散加权成像（diffusion-weighted imaging, DWI）呈高信号（b=800 s/mm2），表观扩散系数（apparent diffusion coefficient, ADC））呈低信号，边界清晰，增强扫描未见强化；肾盏积水扩张。MRI 诊断：右肾盂囊实性占位伴钙化、出血。患者遂行腹腔镜下右肾切除术。术中所见：右肾盂囊性肿块，大小约5.0 cm×4.5 cm×4.5 cm，内含豆渣样物。术后病理（图1K）诊断：肾脏成熟性囊性畸胎瘤。囊壁内衬复层角化鳞状上皮，囊内见角化物及少量脂肪组织。术后65 个月电话随访，患者状况良好，外院复查未见复发及转移。]]> Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.017 Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.018 Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.019 Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.020 Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.021 Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.022 Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.023 Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.024 Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.025 Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.026 Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.027 Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.028 Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.029 Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.030 Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.031 Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.032 Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.033 Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.034 Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.035 ^,s disease, AD）、帕金森病（Parkinson^,s disease, PD）、特发性震颤（essential tremor, ET）等疾病中的临床应用证据，并探讨其未来发展方向。现有研究表明，MRgFUS在改善运动症状、增强药物递送及神经调控方面具有显著优势，但其长期疗效和个体化方案仍需进一步验证。在此基础上，本文进一步分析了现有研究的局限性，并提出未来的研究方向，旨在为MRgFUS的临床应用提供全面参考，推动其在疾病治疗中的优化与创新，并为相关临床研究提供借鉴与帮助。 ]]> Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.10.036 Mon,20 Oct 2025 00:00:00 GMT