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.1674-8034.2025.08.001 目的突发感音神经性耳聋是耳科急症之一，常诱发焦虑-抑郁样情绪障碍，但是突发感音神经性耳聋如何促进情绪障碍的发生尚不清楚。本研究利用脑功能梯度技术探索突发感音神经性耳聋与情绪障碍的关系。 材料与方法我们对44名突发感音神经性耳聋患者和40名健康对照组的听力、多维度神经功能及静息状态脑功能梯度进行了评估。采用脑功能连接梯度来识别双侧突发感音神经性耳聋引起的大脑皮层连接梯度的变化。采用统计参数图软件包（statistical parametric mapping 12, SPM12）处理功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging, fMRI）数据，采用社会科学统计软件包（statistical package for the social sciences 22.0, SPSS 22.0）计算fMRI数据与焦虑-抑郁样情绪障碍评分的皮尔森相关性。 结果患者与健康对照在年龄、性别和受教育程度上匹配良好。患者组两耳的平均听阈明显高于健康对照组，且突发感音神经性耳聋患者的焦虑和抑郁评分显著增高。结果显示两组间的主梯度没有显著差异。在网络水平，突发感音神经性耳聋在初级梯度上差异无统计学意义，但在节点水平，患者左侧楔前叶的梯度值显著高于健康对照组，而左侧、右侧距状裂周围皮层，右侧海马旁回及左内侧额上回的主梯度值显著低于健康对照组（P<0.001）。突发感音神经性耳聋患者的右侧距状裂周围皮层梯度值与焦虑自评量表得分呈负相关（r=-0.413，P=0.005）。 结论突发感音神经性耳聋患者脑区的功能梯度变化有助于阐明突发感音神经性耳聋患者出现情绪障碍的神经病理学基础。 ]]> Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.002 目的探讨鼻咽癌（nasopharyngeal carcinoma, NPC）患者在放疗期间海马亚区体积的变化，并评估其与放射剂量之间的相关性。 材料与方法本研究为前瞻性纵向研究，纳入2019年3月至2025年4月间共41例首发NPC患者，分别在基线（放疗开始前1至2天）、放疗中期阶段（放疗开始后第19至20天）和放疗后（放疗结束后1至2天）进行3.0 T脑磁共振成像扫描。利用FreeSurfer 7.3软件对海马亚区进行自动分割，并通过线性混合模型评估体积变化。随后，采用Pearson相关性分析探讨海马亚区体积变化与放射剂量之间的关系。 结果与放疗前相比，NPC患者放疗中期，双侧全海马、前下托、海马角（cornu ammonis, CA）1、CA3、CA4、齿状回颗粒细胞层、分子层、海马-杏仁核过渡区、海马尾及右侧下托区的体积均显著减少（FEW校正，P<0.05）。放疗结束后，除左侧海马-杏仁核过渡区和右侧前下托外，其他海马亚区的体积继续显著减少，且右侧海马伞的体积也有所下降（FEW校正，P<0.05）。放疗结束后，左侧海马尾的体积变化与左侧海马放射剂量呈显著负相关（r=-0.555）。所有结果均采用Bonferroni方法进行家族错误率（FWE）校正，显著性水平设定为校正后P<0.05。 结论在放疗期间,NPC患者多个海马亚区体积显著减小，且放疗结束后，左侧海马尾部的体积变化与左侧放射剂量呈显著负相关，表明放射剂量可能影响该区域的体积变化。 ]]> Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.003 目的利用扩散张量成像（diffusion tensor imaging, DTI）技术探讨帕金森病冻结步态（Parkinson^,s disease with freezing of gait, PD-FOG）患者黑质和岛叶的脑微结构变化。 材料与方法纳入35例PD-FOG患者为病例组，24名健康对照（healthy control, HC）者为对照组。所有患者均行DTI扫描，获得部分各向异性分数（fractional anisotropy, FA）参数图像，分别测量黑质和岛叶区域FA值，比较病例组与对照组FA值的差异性，并分析与PD运动症状相关量表评分的关联性。 结果PD-FOG组的两侧黑质和岛叶FA 值与HC组相比差异具有统计学意义（P<0.05）。PD-FOG组左侧岛叶FA值受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线下面积（area under the curve, AUC）最大，其次是右侧黑质FA值、左侧黑质FA值、右侧岛叶FA值，其AUC值分别为0.849、0.812、0.789、0.657。黑质和岛叶FA值与统一帕金森病评分量表（Unified Parkinson^,s Disease Rating Scale, UPDRS）的相关性分析中，右侧黑质FA值（r=-0.693，P=0.005)、左侧黑质FA值（r=-0.638，P=0.014)、左侧岛叶FA值与UPDRS量表评分具有负相关性（r=-0.516，P=0.014)，右侧岛叶FA值与UPDRS量表评分相关性无统计学意义（P>0.05）。 结论DTI不仅能够反映PD-FOG患者黑质和岛叶区域脑微结构改变，而且可以揭示FA值的变化与UPDRS评分的相关性，为临床对PD患者预防和干预冻结步态的发生提供帮助。 ]]> Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.004 目的采用磁共振定量磁敏感图（quantitative susceptibility mapping, QSM）和扩散张量成像（diffusion tensor imaging, DTI）测量单侧大脑中动脉（middle cerebral artery, MCA）供血区缺血后深部核团铁含量及微结构改变，并分析两者间的潜在相关性。 材料与方法选取31例单侧MCA重度狭窄或闭塞患者进行QSM、DTI、磁共振动脉自旋标记（arterial spin labeling, ASL）和常规MRI扫描。在ASL提示缺血的患者中，分别测量患侧和健侧尾状核、苍白球、壳核、红核及黑质的磁化率值（magnetic susceptibility value, MSV）值、平均扩散率（mean diffusivity, MD）值及各向异性分数（fractional anisotropy, FA）值，运用配对样本t检验比较两侧大脑深部核团间各参数的差异性，并分析患侧各核团MSV与DTI参数值之间的相关性。 结果31例患者患侧核团MSV均高于对侧，红核两侧MSV差异无统计学意义（P>0.05），其余多个核团MSV差异有统计学意义（P<0.05）。患侧核团的MD值和FA值差异均较对侧有统计学意义（P<0.05）。尾状核、壳核及黑质FA值与MSV呈正相关（r＝0.438、0.710和0.394，P值均<0.05）；尾状核及壳核MD值和MSV呈负相关（r＝-0.417、-0.593，P<0.05）。 结论单侧MCA供血区缺血后，多个大脑灰质核团可能存在铁的异常沉积和微结构的改变，且壳核铁的异常沉积与微结构的改变具有较强的相关性。 ]]> Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.005 目的基于高分辨率磁共振血管壁成像分析前循环急性缺血性脑卒中患者Willis环完整性、责任斑块特征、梗死灶及斑块数量，探讨Willis环完整性与斑块易损性、多发梗死及斑块数量的相关性。 材料与方法共纳入前循环急性缺血性脑卒中患者85例，在发病半个月内进行了高分辨率磁共振血管壁成像检查，并根据Willis环完整性将其分为Willis环前循环完整组和Willis环前循环不完整组，Willis环后循环症状侧完整组和Willis环后循环症状侧不完整组。依次比较前循环组间、后循环组间的临床资料及颅内责任斑块特征。采用单因素及多因素二元logistic回归分析评估Willis环完整性与多发梗死的相关性。采用Spearman及多重线性回归分析评估Willis环完整性与斑块数量、强化等级的相关性。 结果与Willis环前循环完整组相比，Willis环前循环不完整组的斑块负荷（P=0.001）、强化率（P=0.043）更高、责任血管狭窄度（P=0.001）更大、斑块表面不规则（P=0.001）更多见。与Willis环后循环症状侧完整组相比，Willis环后循环症状侧不完整组的斑块负荷（P=0.002）、责任血管狭窄度（P=0.001）更大、斑块表面不规则（P=0.013）更多见。单因素logistic回归分析显示：Willis环前循环不完整与多发梗死独立相关（OR=2.94，95% CI：1.153~7.478，P=0.024）。Spearman分析结果显示，Willis环前循环不完整与强化等级呈正相关（r=0.321，P<0.05）；Willis环后循环症状侧不完整与斑块数目、强化等级呈正相关（r=0.358、0.302，P<0.05）。 调整了患者的临床资料。多因素logistic回归分析结果显示Willis环前循环不完整与多发梗死独立相关（OR=3.42，95% CI：1.208~9.700，P=0.021）。多重线性回归分析结果显示，Willis环前循环不完整是强化等级的影响因素（β=0.571，P<0.05），Willis环后循环症状侧不完整是斑块数目、强化等级的影响因素（β=0.791、0.341，P<0.05）。 结论Willis环不完整会促发斑块易损性、多发梗死及多血管床动脉粥样硬化。表明Willis环完整性的缺失可能会影响颅内外大动脉的血流动力学，进而影响脑组织血供和动脉粥样硬化进程。 ]]> Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.006 目的探究基于MRI的影像组学模型及临床因素模型对缺血性脑卒中溶栓后出血转化风险的价值。 材料与方法回顾性纳入并分析2个中心就诊的730例急性缺血性脑卒中（acute ischemic stroke, AIS）患者的临床及影像学资料。我们将中心1中的数据集的624例患者以7∶3的比例随机分为训练集（436例）与内部验证集（188例），对临床特征进行单因素多因素逻辑回归分析，筛选出与出血转化（hemorrhagic transformation, HT）有关的独立影响因素建立临床因素模型，基于MRI图像建立影像组学模型以及结合临床因素和影像组学特征的联合模型，预测AIS患者溶栓后发生HT的风险。中心2的106例患者数据用于外部验证。通过受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线及曲线下面积（area under the curve, AUC）评估模型的预测效能。为了比较不同模型之间AUC值差异是否有统计学意义，进一步采用DeLong检验进行统计分析，评估各模型之间的AUC差异的显著性。 结果ROC曲线分析显示，训练集中临床因素模型、影像组学模型及联合模型预测出血转化的AUC分别为0.810（95% CI：0.756~0.864）、0.896（95% CI：0.865~0.928）和0.928（95% CI：0.899~0.958），在内部验证集中，临床因素模型、影像组学模型及联合模型预测出血转化的AUC分别为0.757（95% CI：0.671~0.843）、0.852（95% CI：0.791~0.913）和0.872（95% CI：0.809~0.935），此外，各模型在外部验证集中同样显示出良好的性能，AUC分别为0.720（95% CI：0.602~0.839）、0.804（95% CI：0.711~0.897）、0.828（95% CI：0.751~0.905）。决策曲线分析显示联合模型的净获益率最高。 结论基于MRI的影像组学模型及临床因素模型对缺血性脑卒中后出血转化均有一定的预测价值；二者联合建立的联合模型预测价值最高，可应用于卒中后出血转化的风险预测。 ]]> Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.007 目的针对胶质母细胞瘤（glioblastoma, GBM）与原发性中枢神经系统淋巴瘤（primary central nervous system lymphoma, PCNSL）影像学鉴别难题，探讨临床-影像组学联合模型对两者术前无创性鉴别的价值。 材料与方法回顾性纳入173例经病理或诊断性放疗确诊的颅内占位患者病例（GBM 118例，PCNSL 55例），按7∶3随机分为训练集（n=121）与验证集（n=52）。收集术前临床数据（血清学指标、影像学表现）及多模态MRI序列[对比增强 T1 加权成像（contrast-enhanced T1-weighted imaging, CE-T1WI）、T2液体衰减反转恢复（T2 fluid-attenuated inversion recovery, T2-FLAIR）序列、扩散加权成像（diffusion weighted imaging, DWI; b=1000 s/mm²）、表观扩散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）]，勾画肿瘤核心区（排除瘤周水肿）作为感兴趣区（region of interest, ROI）。通过Z-score标准化后，联合Mann-Whitney U检验、Spearman相关性分析及最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator, LASSO）算法筛选关键特征，采用极端梯度提升（extreme gradient boosting, XGBoost）分类器及10折交叉验证法建模并验证。建立临床模型、4个单一序列影像组学模型、多模态影像组学模型及临床-影像组学联合模型，比较以上各个模型预测效能，选出最佳模型。基于受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线及曲线下面积（area under the curve, AUC）、敏感度、特异度及准确度评估模型效能，采用DeLong检验比较AUC差异，校准曲线评价模型拟合能力，决策曲线评估模型的临床价值。 结果临床模型在训练集和验证集AUC分别为0.83（95% CI：0.76~0.90）和 0.74（95% CI：0.61~0.87）。影像组学模型中，多模态的T1+ADC+T2+DWI Model表现最佳，训练集和验证集AUC分别为0.93（95% CI：0.88~0.98）和 0.84（95% CI：0.72~0.96）。临床-影像组学联合模型进一步提升诊断效能，训练集AUC 0.94（95% CI：0.90~0.98）（准确度90.2%，敏感度96.7%），验证集AUC 0.85（95% CI：0.74~0.96）（准确度88.6%，敏感度83.3%），其预测准确性及临床净获益均显著优于单一模型。 结论临床-多模态影像组学联合模型可精准区分GBM与PCNSL，其无创性诊断效能为术前决策提供可靠依据，有望减少活检需求并优化诊疗路径。 ]]> Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.008 目的探讨T2WI加权成像（T2 weighted imaging, T2WI）、对比增强T1加权成像（contrast enhanced T1 weighted imaging, CE-T1WI）瘤体和瘤周影像组学特征联合常规因素鉴别纤维型和非纤维型脑膜瘤的临床价值。 材料与方法纳入经病理证实的108例脑膜瘤患者，包括30例纤维型脑膜瘤、78例非纤维型脑膜瘤，按7∶3的比例分为训练集（n＝76）和测试集（n＝32）。在训练集中，从T2WI、CE-T1WI序列的瘤体、瘤周中分别提取1132个影像组学特征，采用最大相关最小冗余方法（min-redundancy and max-relevance, mRMR）及最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator, LASSO）筛选最佳影像组学特征子集，采用逐步逻辑回归（logistic regression, LR）机器学习方法构建影像组学模型：T2WI瘤体、T2WI瘤周、CE-T1WI瘤体、CE-T1WI瘤周、（T2WI+CE-T1WI）瘤体、（T2WI+CE-T1WI）瘤周和（T2WI+CE-T1WI）瘤体+瘤周7种模型。通过单因素、多因素逻辑回归分析方法筛选出有意义（P<0.05）的常规因素。然后，联合鉴别效能最佳的组学模型与常规因素生成列线图，通过受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线下面积（area under the curve, AUC）评价列线图的诊断效能，由决策曲线分析（decision curve analysis, DCA）的净收益值评估该模型的临床应用效能。在测试集中验证其鉴别效能。 结果T2WI瘤体、T2WI瘤周、CE-T1WI瘤体、CE-T1WI瘤周、（T2WI+CE-T1WI）瘤体、（T2WI+CE-T1WI）瘤周和（T2WI+CE-T1WI）瘤体+瘤周影像组学模型在训练集的 AUC 值分别为0.925、0.803、0.837、0.872、0.902、0.894、0.908，在测试集的 AUC 值分别为：0.652、0.812、0.700、0.725、0.700、0.816、0.729。T2WI瘤体影像组学模型鉴别纤维型与非纤维型脑膜瘤的AUC在训练集、测试集中分别为0.92、0.65，出现过拟合；（T2WI+CE-T1WI）瘤周影像组学模型在测试集中的AUC值最高，该模型诊断效能最佳。建立（T2WI+CE-T1WI）瘤周组学模型与常规因素（T2WI信号强度和瘤周水肿）的联合模型鉴别效能有所提高，其在训练集、测试集的AUC分别为0.89、0.82。校准曲线显示该模型术前鉴别纤维型、非纤维型脑膜瘤预测概率与实际概率之间的一致性良好，DCA结果显示该模型有良好的临床应用效能。 结论多模态MRI组学模型可有效鉴别纤维型及非纤维型脑膜瘤，联合常规因素后可进一步提升该模型鉴别效能。 ]]> Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.009 目的探讨集成磁共振成像（synthetic magnetic resonance imaging, SyMRI）直方图特征联合淋巴结短径在诊断鼻咽癌（nasopharyngeal carcinoma, NPC）颈部淋巴结转移（lymph nodes metastasis, LNM）中的价值。 材料与方法回顾性分析53名初诊NPC患者、共377个短径≥4 mm的颈部淋巴结（LNM组297个，非LNM组80个），按7∶3的比例进行随机分层分组，划分为训练集（LNM组208个，非LNM组56个）和测试集（LNM组：89个，非LNM组：24个）。获得每个淋巴结SyMRI的T1、T2和质子密度（proton density, PD）直方图参数及淋巴结短径。比较各直方图参数的受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线下面积（area under the curve, AUC）及参数间的斯皮尔曼相关系数（Spearman correlation coefficients, SCC），将诊断效能较高（AUC≥0.617）且相关性较低（SCC<0.8）的参数纳入logistic回归分析构建SyMRI模型。通过ROC曲线、AUC及DeLong检验评估SyMRI模型、短径模型及两者联合模型在诊断颈部淋巴结中的表现，并构建列线图及校准曲线。 结果T1-10th、T1-方差、PD-10th和PD-最小值被用来构建SyMRI模型，其在训练集和测试集的AUC分别为0.895及0.903，高于短径模型（AUC分别为0.824及0.797），P值均<0.05。联合模型的诊断效能最高，AUC分别为0.941（训练集）及0.938（测试集），优于SyMRI及短径模型（P值均<0.05）。 结论SyMRI的直方图模型能够有效区分鼻咽癌转移性与非转移性的颈部淋巴结，并且与淋巴结短径结合能够进一步提高诊断性能。 ]]> Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.010 目的探讨心脏磁共振（cardiac magnetic resonance, CMR）心肌应变、入院心电图Q波及两者联合对急性ST段抬高型心肌梗死（ST-elevation myocardial infarction, STEMI）患者经皮冠状动脉介入治疗（percutaneous coronary intervention, PCI）后微血管阻塞（microvascular obstruction, MVO）的预测价值。 材料与方法回顾性分析2021年9月至2024年9月40例对照组及首次接受直接PCI治疗，并于治疗后3~7天行CMR检查的133例急性STEMI患者的临床资料和影像资料。根据入院心电图有无病理性Q波将急性STEMI患者分为NQ组和Q组，对比分析两组间的临床资料和影像资料进行差异性分析；根据CMR检查结果将急性STEMI患者分为MVO组与非MVO组，采用logistic回归分析各参数与MVO的独立相关性，并绘制受试者工作特征（receiver operating characteristics, ROC）曲线评估其预测效能；建立联合预测模型并分析预测MVO的效能。 结果急性STEMI组入院Q波宽度、入院Q波深度、入院总胆固醇、入院甘油三酯、入院空腹血糖、入院糖化血红蛋白、术前肌钙蛋白、术前磷酸肌酸激酶、术前肌酸激酶同工酶、左心室舒张末期容积（left ventricular end-diastolic volume, LVEDV）、左心室收缩末期容积（left ventricular end-systolic volume, LVESV）均高于对照组，差异具有统计学意义（P<0.05）。急性STEMI组左心室射血分数（left ventricular ejection fraction, LVEF）、整体周向应变（global circumferential strain, GCS）、左心室整体短轴径向应变（global radial strain on the short axis, GRSSAX）、整体长轴径向应变（global radial strain on the long axis, GRSLAX）、整体纵向应变（global longitudinal strain, GLS）均低于对照组。Q组入院Q波宽度、入院Q波深度、术前肌钙蛋白、术前磷酸肌酸激酶、术前肌酸激酶同工酶、心肌梗死面积（infarct size, IS）、透壁性梗死患者、存在MVO的患者、MVO占左心室心肌的比例、LVESV均高于NQ组，差异具有统计学意义（P<0.05）。Q组LVEF、GCS、GRSSAX、GRSLAX、GLS均低于NQ组，差异具有统计学意义（P<0.05）。MVO组患者的入院Q波深度显著高于非MVO组（P<0.05）。logistic回归分析显示，GLS、GCS及GRSSAX均为MVO的独立预测因子（P<0.05）。GLS、GCS及GRSSAX在MVO组均明显降低（P<0.05），其中GRSSAX的预测MVO的效能最高，其曲线下面积为0.791。入院Q波深度与GRSSAX联合应用在MVO的预测方面优于入院Q波深度及CMR心肌应变参数单独使用,其曲线下面积为0.824。 结论入院Q波深度及CMR心肌应变参数对急性STEMI患者PCI术后MVO具有预测价值。此外，入院Q波深度联合GRSSAX可进一步提高对MVO发生风险的预测准确性。 ]]> Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.011 目的探讨基于多参数磁共振成像（magnetic resonance imaging, MRI）的影像组学模型对非肿块型乳腺癌和非哺乳期乳腺炎（non-lactating mastitis, NLM）的鉴别诊断价值。 材料与方法回顾性收集2020年6月至2024年6月于新疆医科大学附属中医医院经病理证实为非肿块型乳腺癌和NLM的患者MRI资料共193例，其中非肿块型乳腺癌100例，NLM 93例。两组患者病灶总数225个，其中乳腺癌110个（48.89%），NLM 115个（51.11%）。按7∶3随机划分为训练集（157例）和测试集（68例），采用支持向量机（support vector machines, SVM）机器学习算法对动态增强磁共振成像（dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI）第1、4、7期（即CE1、CE4、CE7）、T2加权成像（T2-weighted imaging, T2WI）和扩散加权成像（diffusion weighted imaging, DWI）这5个序列的数据分别构建单序列模型、多参数MRI模型，并联合5个序列数据和临床特征建立融合模型，通过受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线、校准曲线、决策曲线分析（decision curve analysis, DCA）评价不同模型的性能，并使用SHAP图形对模型进行解释及可视化。 结果单序列模型进行对比，CE1、CE4、CE7、T2WI和DWI序列在测试集的曲线下面积（area under the curve, AUC）分别为0.768、0.804、0.746、0.769、0.812，DWI在测试集的AUC最高，其次是CE4；多参数MRI模型在测试集的AUC为0.840（95%置信区间：0.749~0.932）]，而融合模型在测试集的AUC为0.866（95%置信区间：0.783~0.948），与CE1、CE4、CE7、T2WI单序列模型相比差异均有统计学意义（P<0.01）。结果显示，融合模型的准确度最高（77.94%）；融合模型敏感度最高（90.00%）；融合模型和CE4序列的特异度最高（均为68.42%）。 结论多参数MRI联合临床特征的融合模型准确度、敏感度和特异度较高，与单序列模型、多参数MRI模型相比预测性能更优，可以为非肿块型乳腺癌和NLM的鉴别诊断提供较高价值。 ]]> Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.012 目的探索多期相MRI影像组学联合不同机器学习模型预测肝细胞癌（hepatocellular carcinoma, HCC）风险分层的价值。 材料与方法回顾性分析我院2020年1月至2024年12月术后病理诊断为HCC，且符合纳入和排除标准的120例患者的临床和影像资料。依据Edmondson-Steiner分级（ES分级）划分为低级别（ES Ⅰ级、Ⅰ/Ⅱ级）组和高级别（ES Ⅱ级、Ⅱ/Ⅲ级、Ⅲ级、Ⅲ/Ⅳ级、Ⅳ级）组，其中高级别组91例、低级别组29例。然后按7∶3随机划分为训练集84例（高级别组60例、低级别组24例）和验证集36例（高级别组31例、低级别组5例）。使用ITK-SNAP软件在动脉期图像上勾画HCC全域感兴趣区（region of interest, ROI），然后以动脉期为模板，对门静脉和延迟期进行配准，共用动脉期勾画的ROI。基于PyRadiomics软件包共提取3396个组学特征，先后采用Spearman相关性分析、最大相关性-最小冗余（maximum relevance-minimum redundancy, mRMR）和最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator, LASSO）回归进行数据降维并选择最佳特征，随后构建逻辑回归（logistic regression, LR）、支持向量机（support vector machine, SVM）、随机森林（random forest, RF）、朴素贝叶斯（naive Bayes, NB）和多层感知器（multilayer perceptron, MLP）五种机器学习算法的影像组学模型，选择最优模型，再结合临床影像特征，最终建立含有临床影像特征和影像组学特征的组合模型。使用受试者工作特性（receiver operating characteristic, ROC）曲线下面积（area under the curve, AUC）、准确度、敏感度、特异度、阳性预测值（positive predictive value, PPV）、阴性预测值（negative predictive value, NPV）、校准曲线、决策曲线分析（decision curve analysis, DCA）评估模型的性能。 结果从三个期相分别提取1132个影像组学特征，经降维筛选后共纳入8个影像组学特征（动脉期2个、门静脉期3个和延迟期3个）构建影像组学模型，LR、SVM、RF、NB、MLP五种算法模型预测HCC病理分级训练集和验证集的AUC值分别为0.899、0.897、0.893、0.814、0.876和0.865、0.845、0.590、0.723、0.735，表明LR模型具有最好的性能和稳定性。单因素和多因素logistic回归分析发现年龄（P=0.046）和甲胎蛋白（P=0.031）是HCC病理分级的预测因子。年龄、甲胎蛋白与影像组学模型融合的组合模型在训练集AUC为0.929，验证集AUC为0.884。DeLong检验显示，训练集中临床模型与影像模型、组合模型之间差异具有统计学意义（P<0.05），影像模型与组合模型之间差异无统计学意义（P>0.05）；验证集中三个模型之间差异均无统计学意义（P>0.05）。校准曲线表明组合模型在训练集和验证集的预测概率与实际概率更接近。DCA提示组合模型在合理的阈值概率范围内提供了更大的净收益。 结论基于多期相动态增强MRI影像组学结合临床影像学特征的组合模型可准确预测HCC的风险分层。 ]]> Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.013 目的本研究旨在探讨MRI多b值弥散加权成像（diffusion weighted imaging, DWI）的相关定量参数对胃癌脉管侵犯的预测效能。 材料与方法纳入230例术前接受胃MRI检查并接受根治性胃切除术的胃癌患者，根据术后病理结果将患者分为脉管侵犯阳性组和脉管侵犯阴性组，记录术前影像T分期、N分期、胃癌病灶的厚度、体积及单指数模型（mono-exponential model, MEM）、体素内不相干运动（intravoxel incoherent motion, IVIM）双指数模型、扩散峰度成像（diffusion kurtosis imaging, DKI）和拉伸指数模型（stretched exponential model, SEM）的相关定量参数，采用逻辑回归分析筛选脉管侵犯阳性的独立危险因素，采用受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线评估各参数鉴别脉管侵犯状态的效能，同时通过DeLong检验比较各参数效能之间的差异。 结果两组患者间的影像T分期、影像N分期、病灶厚度、病灶体积、MEM的表观扩散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）、DKI的平均峰度（mean kurtosis, MK）、IVIM的真实扩散系数（diffusion coefficient, D）及伪扩散系数（pseudodiffusion coefficient, D^*）、SEM的体素内水分子扩散异质性系数（α）差异均有统计学意义（P均<0.05），DKI_MK、影像N分期及二者联合模型的曲线下面积（area under the curve, AUC）分别为0.809 [95%置信区间（confidence interval, CI）：0.752~0.866]、0.666（95% CI：0.596~0.736）、0.828（95% CI：0.776~0.879）。DKI_MK与联合模型之间差异无统计学意义（P>0.05）。 结论MRI多b值DWI定量参数对术前预测胃癌脉管侵犯具有较好的效能。 ]]> Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.014 目的探讨基于双参数磁共振成像（biparametric magnetic resonance imaging, bpMRI）前列腺影像报告和数据系统2.1版（prostate imaging reporting and data system version 2.1, PI-RADS v2.1）评分联合前列腺特异性抗原密度（prostate specific antigen density, PSAD）对移行带前列腺癌（transitional zone prostate cancer, TZPCa）的诊断价值。 材料与方法回顾性分析115例经病理证实的前列腺疾病患者资料，分为TZPCa组和良性前列腺增生（benign prostatic hyperplasia, BPH）组，依据PI-RADS v2.1评分对MRI图像进行评分，采用单因素和多因素logistic回归分析患者的年龄、前列腺体积（prostate volume, PV）、总前列腺特异性抗原（total prostate specific antigen, tPSA）、游离前列腺特异性抗原（free PSA, fPSA）与tPSA的比值（fPSA/tPSA）、PSAD及PI-RADS v2.1评分等指标。通过受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线分析PI-RADS V2.1、PSAD及联合诊断对TZPCa的诊断效能，并计算曲线下面积（area under the curve, AUC）。 结果tPSA、fPSA/tPSA、PSAD与PI-RADS v2.1评分在TZPCa组与BPH组差异具有统计学意义（P<0.05）；PI-RADS v2.1评分、PSAD是TZPCa的独立预测因子；PI-RADS v2.1评分、PSAD及联合模型诊断TZPCa的AUC分别为0.916 [95%置信区间（confidence interval, CI）：0.864~1.000]，0.812（95% CI：0.702~0.921），0.952（95% CI：0.903~1.000），联合模型诊断效能最优。 结论PI-RADS v2.1评分联合PSAD提高了对TZPCa的诊断价值，减少不必要的穿刺活检。 ]]> Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.015 目的探讨人体腰椎骨髓脂肪含量与增龄的相关性。 材料与方法前瞻性纳入135名志愿者，年龄跨度30~79岁，使用磁共振IDEL-IQ序列测量其腰椎脂肪分数（fat fraction, FF），按照10岁间隔将受试者分成30+~70+组，分析L3椎体及腰椎平均FF（FF_L3、FF_A）在不同年龄组间的差异及变化趋势，并分析其与年龄的相关性。 结果对于全体受试者，男女性组间年龄、L1~L5及平均FF差异均无统计学意义（P>0.05）；经过年龄分割后，男女性FF_L3及FF_A均表现出随增龄而增加的趋势（P<0.05），男女性组间FF差异在50+、70+组无统计学意义（P>0.05），30+组及40+组男性高于女性、60+组男性低于女性（P<0.05）；较前一年龄组，男性受试者腰椎FF在70岁后出现快速增长（P<0.05），而女性则在50岁后出现快速增长（P<0.05）、70岁后增速相对减缓（P>0.05）；男性FF_L3及FF_A均与增龄呈中度线性正相关（r=0.516、0.553，P<0.05），而女性呈强线性正相关（r=0.777、0.780，P<0.001）。 结论男女性腰椎骨髓脂肪含量及随增龄的变化趋势有所不同，女性50岁、男性70岁后出现快速增长，两者均与增龄密切相关。 ]]> Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.016 目的探讨胸腰段椎体（包括T11~L2、L1~L2及单个椎体）基于MRI平扫多序列优化的椎体骨质量评分（vertebral bone quality score based on MRI, VBQ）与定量计算机体层成像（quantitative computed tomography, QCT）测得的体积骨密度（volume bone density, vBMD）的相关性及对骨质疏松症（osteoporosis, OP）的诊断价值，明确筛查及诊断分组的最佳“单个椎体窗口”及序列。 材料与方法收集在开封市中心医院医学影像科同时（扫描时间间隔小于3天）行胸腰段椎体1.5 T MRI及CT平扫且年龄大于18岁的健检者的临床及影像资料，共69例。分别测量胸腰段椎体及L3后方脑脊液（cerebrospinal fluid, CSF）感兴趣区（region of interest, ROI）的MRI平均信号强度（signal intensity, SI），进一步计算多序列（包括T11、T12、L1、L2、T11~L2及L1~L2）及优化的VBQ，其中T11~L2、L1~L2椎体的VBQ取平均值（多序列及优化的VBQ，包括VBQT1、VBQT2、VBQT2-STIR、VBQFLAIR、VBQ_压脂优化、VBQ_压水优化、VBQ_共同优化）。测量T11、T12、L1、L2的vBMD，进一步取平均值计算T11~L2、L1~L2椎体vBMD。依次分别进行两次分组：（1）筛查分组，以vBMD=120 mg/cm³为界限分为骨量正常组及非骨量正常组（OP+骨量减少）；（2）诊断分组，以vBMD=80 mg/cm³为界限分为OP组及非OP组（骨量正常+骨量减少）。探讨胸腰椎段椎体多序列及优化的VBQ与QCT-vBMD的相关性；使用受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线探究多序列及优化的VBQ对OP的诊断价值。 结果（1）相关性分析显示：在单个椎体VBQ中，VBQ_{（L2）压脂优化}与vBMD负相关性最强（r=-0.531，P<0.001）；在L1~L2椎体平均值的VBQ中，VBQ_{（L1~L2）压脂优化}与vBMD负相关性最强（r=-0.561，P<0.001）；在T11~L2椎体平均值的VBQ中，VBQ_{（总体）压脂优化}与vBMD负相关性最强（r=-0.562，P<0.001）。值得注意的是，在L1椎体的VBQ中，VBQ_{（L1）压水优化}与vBMD负相关性最强（r=-0.463，P<0.001）。（2）从T11到L2，单椎体vBMD的均值依次递减，压脂序列优化的VBQ值依次递增。（3）ROC曲线分析显示：单个椎体中L2椎体诊断VBQ_{（L2）压脂优化}的曲线下面积（area under the curve, AUC）=0.928，最佳截断值（Cut-off）为8.765，敏感度为88.9%，特异度为80.8%。（4）筛查分组：在T11~L2水平的VBQ中，VBQ_{（总体）压脂优化}的AUC最高（0.791），Cut-off值为7.829；在L1~L2的VBQ中，VBQ_{（L1~L2）压脂优化}的AUC最高（0.756），最大约登指数为0.492，敏感度为63.2%，特异度为86.0%，Cut-off值为8.406。（5）诊断分组：在T11~L2的VBQ中，VBQ_{（总体）压脂优化}的AUC最高（0.791），Cut-off值为7.829；在L1~L2的VBQ中，VBQ_{（L1~L2）压脂优化}的AUC最高（0.912），最大约登指数为0.680，敏感度为86.0%，特异度为82.0%，Cut-off值为8.406。 结论（1）多序列优化的VBQ与vBMD具有负相关性。（2）从T11到L2，单椎体的骨密度逐渐降低，脂肪含量逐渐增加；单个椎体可以预测OP的发生，在体检人群中比T11~L2或L1~L2的平均值预测价值高，单个椎体VBQ可以无辐射精准评价椎体骨质量，可以提示临床。（3）无论采用筛查标准还是诊断标准分组、无论是T11~L2、L1~L2，压脂优化的VBQ诊断效能均最高。 ]]> Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.017 目的探讨基于MRI影像组学和语义特征的联合模型在鉴别良恶性椎体压缩性骨折（vertebral compression fractures, VCFs）中的价值，比较不同机器学习算法的诊断性能。 材料与方法纳入2018年1月至2022年12月期间就诊于重庆医科大学附属第一医院（中心一）及重庆市渝北区中医院（中心二）的449例VCFs患者（550个椎体），其中中心一共229例（103例良性，126例恶性），中心二共220例（163例良性，57例恶性）。中心一数据按7∶3比例分为训练集和内部验证集，中心二数据作为外部验证集。提取MRI矢状位序列[T1WI、T2WI、T2WI-脂肪抑制（fat saturation, FS）]的影像组学特征，结合语义特征，采用逻辑回归（logistic regression, LR）、随机森林（random forest, RF）和支持向量机（support vector machine, SVM）构建临床模型、影像组学模型及联合模型，比较不同模型在训练集和验证集中的受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线下面积（area under the curve, AUC）值。 结果联合模型整合2个语义特征和4个影像组学特征。采用LR算法构建的联合模型在训练集、内部验证集和外部验证集中的AUC分别为0.957 [95%置信区间（confidence interval, CI）：0.921~0.983]、0.936（95% CI：0.871~0.975）和0.921（95% CI：0.872~0.960），显著优于临床模型和单序列影像组学模型（DeLong检验P<0.05）。联合模型在校准曲线中表现出良好的校准性能，并在决策曲线分析中显示出更高的临床净收益。 结论基于影像组学和语义特征的联合模型结合LR算法，可显著提高MRI对VCFs的诊断准确性，为临床提供精准、高效的辅助诊断工具。 ]]> Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.018 目的探究胸部正电子发射断层/磁共振（positron emission tomography/magnetic resonance, PET/MR）检查中¹⁸F-氟代脱氧葡萄糖（¹⁸F-fluorodeoxyglucose, ¹⁸F-FDG）使用剂量降低对正电子发射断层（positron emission tomography, PET）图像质量及病变可检测性的影响。 材料与方法回顾性分析2022年3月至2023年8月于东部战区总医院放射诊断科使用SIGNA PET/MR行¹⁸F-FDG胸部PET/MR检查（注射剂量3.70 MBq/kg）的患者图像118例，所有图像中均有异常放射性核素浓聚病灶。用5个不同PET采集时间（20、10、5、2、1 min）对列表（list-mode, list）数据回顾性重建，分别模拟100%、50%、25%、10%、5% ¹⁸F-FDG注射剂量，记作G100、G50、G25、G10、G5。用李克特5分法对5组图像整体质量进行主观评分，采用Friedman检验比较各组间差异。客观分析指标包括病变标准化摄取值（standardized uptake value, SUV）的最大值（maximum SUV of lesion, L-SUV_max）、平均值（mean SUV of lesion, L-SUV_mean）、标准差（standard deviation of lesion SUV, L-SUV_sd）、背景SUV标准差（standard deviation of background SUV, B-SUV_sd）、病变信噪比（signal-to-noise ratio of lesion, L-SNR）、图像噪声比（image noise ratio, IN）和L-SUV_max相对背景噪声比（lesion-to-background ratio, LBR），采用单因素重复测量方差分析比较各指标组间整体差异，组间两两比较采用Bonferroni校正。以G100为参考，评估其他组病变可检测性。 结果5组¹⁸F-FDG模拟剂量越高图像整体质量的主观评分也越高（P<0.05）。G25、G50、G100图像质量可满足临床诊断需求，均评分>4分。各组L-SUV_max、L-SUV_mean、L-SUV_sd、IN和LBR随¹⁸F-FDG模拟剂量增加而降低，差异有统计学意义（均P<0.05），L-SNR随¹⁸F-FDG模拟剂量增加而增加，差异亦有统计学意义（P<0.05）。组间比较结果：在L-SUV_max和L-SUV_sd上G25、G50、G100任意两组相比差异均无统计学意义（均P>0.05），其余任意两组相比差异均有统计学意义（均P<0.05）；L-SUV_mean和L-SNR上，G5、G10两组之间或G25、G50、G100三组之间对比差异均无统计学意义（均P>0.05），其余任意两组相比差异均有统计学意义（均P<0.05）；IN上，5组之间任意两组对比差异均有统计学意义（均P<0.05）；LBR上，G5和G10、G25和G100、G50和G100对比差异均无统计学意义（均P>0.05），余任意两组相比差异均有统计学意义（均P<0.05）。以G100为参考，G50、G25、G10、G5漏检率分别为1.4%、2.4%、4.4%、6.8%。 结论使用SIGNA PET/MR，若胸部¹⁸F-FDG PET/MR检查PET时间为20 min，¹⁸F-FDG剂量可由3.70 MBq/kg减少至0.93 MBq/kg，用量减少了75%，这不会改变PET图像质量及定量评估结果。 ]]> Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.019 目的探讨基于Fast 3D及R波校正技术的3.0 T无对比剂冠状动脉磁共振血管成像（magnetic resonance coronary angiography, MRCA）的图像质量及形态学评价，并评估其对≥50%冠状动脉狭窄的准确性。 材料与方法前瞻性纳入46例冠心病患者，于冠状动脉CT血管成像（coronary computed tomography angiography, CCTA）检查后48~72 h内行3.0 T MRCA扫描，采用R波校正技术（触发间隔±15%）及Fast 3D技术。由2名影像医师独立评估MRCA图像质量（5分法）及冠状动脉狭窄。广义估算方程（Generalized Estimating Equation, GEE）分析冠状血管8个分段图像质量。以CCTA为标准，通过Bland-Altman分析血管长度一致性，采用受试者工作特征曲线评估MRCA对≥50%冠状动脉狭窄的诊断效能。 结果MRCA检查成功率为89.13%（41/46），图像优良率65.85%。右冠状动脉（right coronary artery, RCA）及左前降支（left anterior descending coronary artery, LAD）近段图像质量优于远段（P<0.05）。较正常心率及体质量指数（body mass index, BMI）<25 kg/m²的患者，心率≥70次/min及BMI≥25 kg/m²患者的图像质量降低，差异具有统计学意义（P<0.05）。MRCA与CCTA血管长度一致性良好（95%一致性界限为-5.94~-0.68，占比<5%），但左回旋支差异率（9.76%）较高。MRCA诊断≥50%狭窄的敏感度为81.08%，特异度95.29%，曲线下面积（area under the curve, AUC）为0.889（95%置信区间：0.819~0.938）。 结论基于Fast 3D及R波校正技术的3.0 T MRCA在冠心病患者中展现出较高的检查成功率和良好的图像质量；形态学方面，其血管长度评估在RCA和LAD中与CCTA一致性良好。该技术可作为冠心病患者无创性冠状动脉筛查的有效工具，尤其适用于对比剂禁忌或需避免辐射暴露的人群。 ]]> Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.020 本研究为回顾性研究，遵守《赫尔辛基宣言》，并经东莞松山湖东华医院伦理委员会审核批准，免除受试者知情同意，批准文号：SDHKY-2025-007-01。患者男，26 岁，2025 年1 月16 日因血精2 个月就诊于东莞松山湖东华医院。患者于2 个月前无明显诱因出现血精，表现为性生活时射出的精液中混有血液，颜色呈淡红色，未伴有射精疼痛、会阴部不适、性功能障碍等症状。近1个月以来，患者性生活后发现少许血尿，主要为初始血尿，无下腹疼痛、坠胀、排尿疼痛等不适。体格检查：阴茎无明显异常，尿道外口无红肿，无异常分泌物。左、右侧阴囊皮肤无红肿，局部皮肤无破损，无伴分泌物，阴囊无明显增大，无明显触痛，透光试验阴性。实验室检查：血清甲胎蛋白（alpha-fetoprotein, AFP）1.0 IU/mL，β-人绒毛膜促性腺激素（beta-human chorionic gonadotropin, β -hCG）<0.1 IU/L，均在正常范围内。影像学检查（图1）：双侧睾丸超声（图1A~1B）显示右侧睾丸下极有一边界清晰、大小约2.0 cm×1.7 cm× 1.3 cm的低回声异常团块，性质待定。彩色多普勒血流显像（color doppler flow imaging, CDFI）显示团块周边及内部可见较丰富血流信号。盆腔电子计算机断层扫描（computed tomography, CT）平扫+增强（图1C~1E）平扫显示右侧睾丸内部有一直径约13 mm结节状稍高密度影，CT 值约47 亨氏单位（hounsfield unit, HU）。增强扫描显示右侧睾丸结节动脉期及静脉期CT 值分别约80 HU、64 HU，呈中度均匀强化，可疑肿瘤性病变。盆腔MRI 平扫+增强（3.0 T）T1WI四相位（同相位、反相位、脂肪相、脂肪抑制相）（图1F~1I）显示病灶位于右侧睾丸内缘，呈稍高信号，椭圆形，大小约14 mm×13 mm，与睾丸分界不清。病灶内部质地不均匀，未显示明显包膜。T2WI 二相位（同相位横断面、同相位冠状面、脂肪抑制相横断面、脂肪抑制相冠状面）（图1J~1M）显示病灶呈低信号，局部与睾丸壁分界不清。高 b 值扩散加权成像（diffusion-weighted imaging, DWI；b=1500 s/mm²）显示肿瘤实性部分呈高信号，表观扩散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）图（图1N）呈低信号（ADC值降低），提示肿瘤扩散受限，肿瘤细胞密集。增强扫描（图1O~1R）注射钆特酸葡胺注射液，动脉期（图1P）显示轻度强化，静脉期（图1Q）呈明显强化，至延迟期（图1R）强化减弱。基于上述MRI 表现，诊断考虑生殖源性的精原细胞瘤（seminomatous germ cell tumor, SGCT）。2025 年1 月17 日在腰硬联合麻醉下行右侧睾丸肿物切除术，术中见右侧睾丸有一黑色肿物，体积约2.2 cm×1.5 cm×1.3 cm（图1S），用电刀将肿物分离送冰冻切片检查，病理结果：考虑Leydig 细胞瘤，需待常规及免疫组织化学（immunohistochemistry, IHC）检测协诊。在告知患者本人及家属后，行右侧睾丸肿瘤根治性切除术。术后常规病理结果：瘤细胞被纤维分隔呈结节状，瘤细胞圆形，大小较一致，胞浆丰富嗜酸，可见明显小核仁，核分裂罕见，背景散在少量脂褐素（图1T）。IHC结果：细胞角蛋白（cytokeratin, CK)（少量 + ），S-100 蛋 白（S-100）（+ ），钙 视 网 膜 蛋 白（calretinin）（+），嗜铬粒蛋白A（chromogranin A, CgA）（−），突触素（synaptophysin, Syn）（部分+），黑色素瘤相关抗原（melanoma-associated antigen, Melan-A）（+），增殖指数抗原（Ki-67）（<5%+），癌胚蛋白（SALL4）（−）。结合病理常规及IHC结果，右侧睾丸肿物符合Leydig 细胞瘤。2025 年1 月21 日患者一般情况良好，无发热、尿频尿急尿痛、排尿困难，切口疼痛已明显缓解，遂出院。]]> Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.021 Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.022 Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.023 Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.024 Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.025 Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.026 Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.027 Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.028 Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.029 Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.030 Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.031 Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.032 Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.033 Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT http://med-sci.cn/cgzcx/articlexml.asp?doi=10.12015/issn.1674-8034.2025.08.034 Wed,20 Aug 2025 00:00:00 GMT