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        Radiology 科學(xué)論著摘要(2023 年3 月、4 月雜志)

        2023-08-16 12:38:16
        關(guān)鍵詞:病人評(píng)估

        ○乳腺成像

        基于2 個(gè)國(guó)家的乳腺X 線檢查數(shù)據(jù)構(gòu)建多模式的人工智能虛擬活檢模型(DOI:10.19300/j.2023.r0301)

        Virtual Biopsy by Using Artificial Intelligence-based Multimodal Modeling of Binational Mammography Data (DOI:10.1148/radiol.220027)

        V.Barros,T.Tlusty,E.Barkan,E.Hexter,D.Gruen,M.Guindy,et al.

        摘要基于人工智能(AI)的計(jì)算模型越來(lái)越多地用于診斷乳腺惡性病變。然而,根據(jù)醫(yī)學(xué)影像對(duì)病變進(jìn)行如同活檢結(jié)果般詳細(xì)的、特定的病理亞型評(píng)估仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)。目的基于乳腺X 線片和有組織病理學(xué)信息的電子健康記錄,開(kāi)發(fā)一種能夠識(shí)別乳腺病變亞型的AI 模型。資料與方法回顧性收集9 234 名接受數(shù)字乳腺X 線檢查的女性的26 569 張影像,用以預(yù)訓(xùn)練算法。訓(xùn)練集數(shù)據(jù)包括2013 年3 月—2018 年11 月期間的病人,至少有1 年臨床和影像學(xué)檢查史,且均后經(jīng)活檢組織病理學(xué)確診。使用2 個(gè)數(shù)據(jù)集,分別包括2 120名以色列女性和1 642 名美國(guó)女性,獨(dú)立訓(xùn)練1 個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和監(jiān)督學(xué)習(xí)算法相結(jié)合的模型來(lái)預(yù)測(cè)乳腺病變。使用受試者操作特征曲線下面積(AUC)和DeLong 法估計(jì)95%可信區(qū)間(CI),并用Bootstrapping 方法檢驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果以色列模型在456 名女性中得到驗(yàn)證,并在441 名女性中進(jìn)行了測(cè)試[平均年齡(51±11)歲]。美國(guó)模型在350 名女性中得到驗(yàn)證,并在344 名女性中進(jìn)行了測(cè)試[平均年齡(60±12)歲]。預(yù)測(cè)了測(cè)試集中的惡性腫瘤(包括220 例以色列和126 例美國(guó)的導(dǎo)管原位癌或浸潤(rùn)性癌病人),預(yù)測(cè)以色列和美國(guó)病人的AUC值分別為0.88(95%CI:0.85~0.91)和0.80 (95%CI:0.74~0.85)(P=0.006)。這些結(jié)果可能不適用于其他隊(duì)列的病人,應(yīng)進(jìn)一步研究其在不同人群中的泛化能力。結(jié)論當(dāng)數(shù)據(jù)量足夠大時(shí),AI 用于臨床和乳腺X 線影像可以識(shí)別乳腺病變亞型,有助于評(píng)估診斷工作流程,并減少活檢采樣誤差。

        原文載于Radiology,2023,306(3):e220027.

        王超譯 張敏鳴校

        通過(guò)深度學(xué)習(xí)模擬侵襲性乳腺癌的增強(qiáng)乳腺M(fèi)RI 檢查(DOI:10.19300/j.2023.r0302)

        Deep Learning to Simulate Contrast-enhanced Breast MRI of Invasive Breast Cancer(DOI:10.1148/radiol.213199)

        M.Chung, E.Calabrese, J.Mongan, K.M.Ray, J.H.Hayward, T.Kelil,et al.

        摘要人們對(duì)非增強(qiáng)乳腺M(fèi)RI 的腫瘤可視化替代方案越來(lái)越感興趣,由此增加乳腺M(fèi)RI 的適用性。目的評(píng)估利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)從經(jīng)活檢證實(shí)的浸潤(rùn)性乳腺癌的非增強(qiáng)序列中生成模擬增強(qiáng)T1加權(quán)乳腺M(fèi)RI 掃描的可行性和準(zhǔn)確性。資料與方法回顧性納入2015 年1 月—2019 年12 月期間在一家學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)為初步評(píng)估疾病程度進(jìn)行增強(qiáng)乳腺M(fèi)RI檢查的患有浸潤(rùn)性乳腺癌的女性病人。三維全卷積深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從5 個(gè)非增強(qiáng)序列(T1加權(quán)非脂肪抑制、T1加權(quán)脂肪抑制、T2加權(quán)脂肪抑制、表觀擴(kuò)散系數(shù)和擴(kuò)散加權(quán)成像)模擬了增強(qiáng)T1加權(quán)乳腺M(fèi)RI 掃描。由4 名乳腺放射科醫(yī)生(具有3~15 年的經(jīng)驗(yàn))盲法定性評(píng)估了22 對(duì)真實(shí)和模擬的增強(qiáng)MRI 的影像質(zhì)量(優(yōu)秀、可接受、良好、差或不可接受),腫瘤強(qiáng)化情況,以及腫瘤大小的最大指數(shù)。利用全乳腺相似性和誤差度量以及腫瘤強(qiáng)化重疊的Dice 系數(shù)分析進(jìn)行定量比較。結(jié)果對(duì)96 例女性[平均年齡(52±12)歲]的96 次MRI 檢查進(jìn)行評(píng)估。閱片者評(píng)估的所有模擬MRI 掃描與真實(shí)MRI掃描具有相同的腫瘤強(qiáng)化表現(xiàn)。真實(shí)和模擬MRI 掃描的腫瘤大小指數(shù)具有良好至極好的一致性(組內(nèi)相關(guān)系數(shù),0.73~0.86;P<0.001),差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(平均差異-0.8~0.8 mm;P=0.36~0.80)。幾乎所有的模擬MRI 掃描[88 次中有84 次(95%)]都具有較好的診斷質(zhì)量(評(píng)級(jí)為優(yōu)秀、可接受或良好)。定量分析顯示相似性強(qiáng)(結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)為0.88±0.05),體素誤差?。▽?duì)稱(chēng)平均絕對(duì)百分比誤差為3.26%),腫瘤強(qiáng)化重疊的Dice 系數(shù)為0.75±0.25。結(jié)論利用深度學(xué)習(xí)生成模擬增強(qiáng)乳腺M(fèi)RI 的掃描是可行的。模擬和真實(shí)的增強(qiáng)MRI 掃描顯示了相似的腫瘤大小、腫瘤強(qiáng)化區(qū)域和影像質(zhì)量,沒(méi)有顯著的定性或定量差異。

        原文載于Radiology,2023,306(3):e213199.

        靳云云譯 張敏鳴校

        ○心臟成像

        慢性冠狀動(dòng)脈全閉塞CT 的深度學(xué)習(xí)分割與重建(DOI:10.19300/j.2023.r0303)

        Deep Learning Segmentation and Reconstruction for CT of Chronic Total Coronary Occlusion(DOI:10.1148/radiol.221393)M.Li,R.Ling,L.Yu,W.Yang,Z.Chen,D.Wu,et al.

        摘要慢性全閉塞(CTO)的CT 成像在指導(dǎo)血運(yùn)重建中作用巨大,但手工重建和定量很耗時(shí)。目的開(kāi)發(fā)并驗(yàn)證用于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)CTO 重建的深度學(xué)習(xí)模型。資料與方法回顧性使用包括6 066 例病人(582 例CTO 病人,5 484 例無(wú)CTO 病人)的冠狀動(dòng)脈CT 血管成像的訓(xùn)練集和1 962 例病人(208 例CTO 病人,1 754 例無(wú)CTO 病人)的冠狀動(dòng)脈CT 血管成像的驗(yàn)證集,開(kāi)發(fā)了用于自動(dòng)CTO 分割和重建的深度學(xué)習(xí)模型。該算法利用211 例CTO 病人的外部測(cè)試集進(jìn)行了驗(yàn)證。采用組內(nèi)相關(guān)系數(shù)、Cohen κ 系數(shù)和Bland-Altman 圖評(píng)估深度學(xué)習(xí)模型與傳統(tǒng)人工協(xié)議之間CTO 定量的一致性和測(cè)量一致性;同時(shí)評(píng)估了基于CT 的日本多中心CTO 注冊(cè)(J-CTO)評(píng)分對(duì)血運(yùn)重建成功的預(yù)測(cè)價(jià)值。結(jié)果在外部試驗(yàn)集中,211 例病人[平均年齡(66±11)歲;男164 例]中有240 例存在CTO 病變。在沒(méi)有人工處理的情況下,深度學(xué)習(xí)自動(dòng)分割和重建CTO 的成功率為95%(228/240 例),而在常規(guī)人工重建方案下,其成功率為48%(116/240 例)(P<0.001)。深度學(xué)習(xí)的后處理和測(cè)量總體時(shí)間比人工重建時(shí)間縮短[平均時(shí)間分別為(121±20)s 和(456±68)s;P<0.001]。2 種方法評(píng)價(jià)的定量和定性CTO 參數(shù)表現(xiàn)出良好的相關(guān)性(相關(guān)系數(shù)>0.85,P<0.001)和極小的測(cè)量差異。深度學(xué)習(xí)模型和常規(guī)人工量化得到的J-CTO 評(píng)分對(duì)手術(shù)成功的預(yù)測(cè)效能無(wú)差異[受試者操作特征曲線下面積分別為0.76(95%CI:0.69~0.82)和0.76(95%CI:0.69~0.82);P=0.55]。結(jié)論與人工重建相比,深度學(xué)習(xí)模型大大縮短了冠狀動(dòng)脈CTO 量化的后處理時(shí)間,在閉塞特征的解剖評(píng)估中具有良好的相關(guān)性和一致性。

        原文載于Radiology,2023,306(3):e221393.羅驍譯 張敏鳴校

        對(duì)左心室射血分?jǐn)?shù)≥35%的擴(kuò)張性心肌病的心臟MRI 風(fēng)險(xiǎn)分層(DOI:10.19300/j.2023.r0304)

        Cardiac MRI Risk Stratification for Dilated Cardiomyopathy with Left Ventricular Ejection Fraction of 35% or Higher(DOI:10.1148/radiol.213059)

        S.Li,Y.N.Wang,W.J.Yang,D.Zhou,B.Y.Zhuang,J.Xu,et al.

        摘要過(guò)去15 年的研究表明,有相當(dāng)一部分發(fā)生心源性猝死(SCD)的擴(kuò)張性心肌?。―CM)病人左心室(LV)射血分?jǐn)?shù)(LVEF)≥35%。目的確定LVEF≥35%的擴(kuò)張性心肌病病人發(fā)生不良事件的臨床和心臟MRI 危險(xiǎn)因素。資料與方法回顧性納入2010 年1 月—2017 年12 月期間接受心臟MRI檢查的LVEF≥35%的DCM 病人。主要終點(diǎn)是SCD 和SCD幸存,次要終點(diǎn)是全因死亡、心臟移植或因心力衰竭住院治療。采用多因素Cox 分析,確定了主要終點(diǎn)和次要終點(diǎn)的危險(xiǎn)因素。結(jié)果共納入LVEF≥35%的466 例DCM 病人[平均年齡(44±14)歲,男358 例]。平均隨訪時(shí)間(79±30)個(gè)月(范圍7~143 個(gè)月),40 例病人達(dá)到主要終點(diǎn),61 例病人達(dá)到次要終點(diǎn)。在調(diào)整后的分析中,年齡[HR,每年1.03 人(95%CI:1.00~1.05);P=0.04],心源性猝死家族史[HR,3.4(95%CI:1.3~8.8);P=0.01],紐約心臟協(xié)會(huì)(NYHA)心功能分級(jí)Ⅲ或Ⅳ級(jí)和NYHAⅠ或Ⅱ級(jí)[HR,2.1(95%CI:1.1~3.9);P=0.02],延遲釓增強(qiáng)(LGE)MRI 顯示心肌瘢痕大于或等于左室質(zhì)量的7.1%[HR,4.4(95%CI:2.4~8.3);P<0.001 ]與SCD 或SCD 幸存相關(guān)。對(duì)于次要終點(diǎn),LGE 區(qū)域≥左室質(zhì)量的7.1%和LGE <7.1%[HR,2.0(95%CI:1.2~3.4);P=0.01],左房最大容積指數(shù),整體縱向應(yīng)變減低是獨(dú)立的預(yù)測(cè)因素。結(jié)論 對(duì)于LVEF≥35%的DCM 病人,心臟MRI 定義的心肌瘢痕大于或等于LV質(zhì)量的7.1%與SCD 或SCD 幸存相關(guān)。

        原文載于Radiology,2023,306(3):e213059.

        陳薪伊譯 張敏鳴校

        ○循證實(shí)踐——百年紀(jì)念內(nèi)容

        致密型乳腺和鉬靶陰性女性乳腺癌的補(bǔ)充篩查:系統(tǒng)性回顧和Meta 分析(DOI:10.19300/j.2023.r0305)

        Supplemental Breast Cancer Screening in Women with Dense Breasts and Negative Mammography:A Systematic Review and Meta-Analysis(DOI:10.1148/radiol.221785)

        H.Hussein, E.Abbas, S.Keshavarzi, R.Fazelzad, K.Bukhanov,S.Kulkarni,et al.

        摘要致密型乳腺且鉬靶陰性的女性在具有平均或中等患乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)時(shí),其最佳的乳腺癌補(bǔ)充篩查方式尚待確定。目的進(jìn)行系統(tǒng)性回顧和Meta 分析,比較最常見(jiàn)的補(bǔ)充篩查方法在致密型和鉬靶陰性、平均或中等患乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)女性中的臨床結(jié)果。資料與方法在Medline、Epub Ahead of Print 和In-Process 以及其他非索引引文中全面檢索截至2020 年3月12 日的文獻(xiàn);檢索經(jīng)典Embase 和Embase、Cochrane 對(duì)照試驗(yàn)中心注冊(cè)、Cochrane 系統(tǒng)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù),以用于隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)和前瞻性觀察研究?;仡櫡治鲈隽堪┌Y檢出率(CDR)、召回陽(yáng)性預(yù)測(cè)值(PPV1)、活檢的陽(yáng)性預(yù)測(cè)值(PPV3),以及致密型乳腺和鉬靶陰性非高危乳癌病人補(bǔ)充成像方式(包括數(shù)字乳腺斷層合成、手持式超聲、自動(dòng)乳腺超聲和MRI)的間隔CDR。對(duì)數(shù)據(jù)指標(biāo)和偏倚風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。進(jìn)行隨機(jī)效應(yīng)Meta分析和雙側(cè)Meta 回歸分析,比較每種成像方式的指標(biāo)(PROSPERO;CRD42018080402)。結(jié)果共納入22 項(xiàng)研究中的261 233 例篩查病人。在132 166 例符合納入標(biāo)準(zhǔn)的致密型乳腺和鉬靶陰性的乳癌篩查病人中,有541 例是鉬靶漏診且使用這些補(bǔ)充成像方法檢測(cè)到乳腺癌的病人。Meta 回歸模型顯示,MRI 的CDR 優(yōu)于其他補(bǔ)充成像方式(增量CDR,1.52/1 000 次篩查;95%CI:0.74~2.33;P<0.001),包括侵襲性癌的CDR(侵襲性癌的CDR,1.31/1 000 次篩查;95%CI:0.57~2.06;P<0.001)和原位疾?。▽?dǎo)管原位癌發(fā)生率,1.91/1 000 次篩選;95%CI:0.10~3.72;P<0.04)。PPV1 和PPV3 未見(jiàn)差異。由于研究數(shù)量有限,無(wú)法評(píng)估間隔期癌癥指標(biāo)。除MRI 外,其余成像方式的任何指標(biāo)間差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。結(jié)論匯總數(shù)據(jù)顯示,致密型乳腺且鉬靶陰性的女性在有平均或中等患乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)時(shí),MRI 是最佳的補(bǔ)充成像方式。

        原文載于Radiology,2023,306(3):e221785.

        靳云云譯 張敏鳴校

        ○骨肌系統(tǒng)成像

        雙 能CT 檢 測(cè) 疼 痛 性 膝 關(guān) 節(jié) 假 體 松 動(dòng)(DOI:10.19300/j.2023.r0306)

        Dual-Energy CT for Detecting Painful Knee Prosthesis Loosening(DOI:10.1148/radiol.211818)

        G.Foti,C.Longo,M.D'Onofrio,S.Natali,G.Piovan,E.Oliboni,et al.

        摘要在檢測(cè)假體松動(dòng)相關(guān)的并發(fā)癥時(shí),雙能CT 可以成為X 線攝影和單能CT 的替代方法。目的根據(jù)手術(shù)或影像學(xué)隨訪的參考標(biāo)準(zhǔn),比較雙能CT、單能CT 和X 線攝影對(duì)于膝關(guān)節(jié)假體松動(dòng)的診斷效能。資料與方法該前瞻性單中心研究于2018 年12 月—2021 年6 月對(duì)單側(cè)人工膝關(guān)節(jié)疼痛的參與者進(jìn)行了X 線攝影、單能CT 和雙能CT 檢查。共設(shè)5名盲法閱片者評(píng)估影像,其中4 名為放射科醫(yī)生,1 名為骨科手術(shù)醫(yī)生。假體松動(dòng)的診斷標(biāo)準(zhǔn)為周?chē)噶羺^(qū)域>2 mm。計(jì)算每種方法的特異度、敏感度和受試者操作特征曲線下面積(AUC),并采用多閱片者多病例方差分析進(jìn)行比較。結(jié)果共納入92 名受試者[平均年齡(79±9.4)歲;女67 例]。其中有47名受試者確診為脛骨松動(dòng),24 名為股骨松動(dòng)。對(duì)于脛骨,雙能CT 在關(guān)節(jié)置換術(shù)后松動(dòng)的平均敏感度和特異度高達(dá)88%和91%,單能CT 為73%和78%,X 線攝影為68%和81%。對(duì)于脛骨,雙能CT(AUC:0.9)和單能CT 診斷效能相似(AUC分別為0.9、0.87;P=0.13),且都優(yōu)于X 線攝影(AUC 分別為0.90、0.82;P=0.002)。但對(duì)股骨來(lái)說(shuō),雙能CT 總體診斷效能(AUC,0.87)優(yōu)于單能CT 和X 線攝影(P<0.001)。結(jié)論與單能CT 和X 線攝影相比,雙能CT 對(duì)整體膝關(guān)節(jié)置換術(shù)后脛骨和股骨假體松動(dòng)通常具有更好的診斷效能。

        原文載于Radiology,2023,306(3):e211818.

        馬琳琳譯 張敏鳴校

        加速的脊柱MRI 的深度學(xué)習(xí)重建:互換性前瞻性分析(DOI:10.19300/j.2023.r0307)

        Deep Learning Reconstruction for Accelerated Spine MRI:Prospective Analysis of Interchangeability(DOI:10.1148/radiol.212922)

        H.Almansour,J.Herrmann,S.Gassenmaier,S.Afat,J.Jacoby,G.Koerzdoerfer,et al.

        摘要基于深度學(xué)習(xí)(DL)的MRI 重建可以減少快速自旋回波(TSE)采集的檢查時(shí)間,但是需要在實(shí)際的臨床場(chǎng)景中對(duì)基于DL 的快速獲得的、采樣不足的脊柱MRI 重建進(jìn)行前瞻性的研究。目的探討展開(kāi)的DL 重建TSE(以下簡(jiǎn)稱(chēng)TSEDL)T1和T2加權(quán)采集方法和標(biāo)準(zhǔn)的TSE 采集方法的診斷互換性,并測(cè)試了其對(duì)采集時(shí)間、影像質(zhì)量和診斷可信度的影響,為臨床實(shí)現(xiàn)更加快速的MR 掃描及診斷提供技術(shù)支持。資料與方法該研究納入了2020 年11 月—2021 年7 月期間經(jīng)機(jī)構(gòu)審查書(shū)面同意的患有各種脊柱異常的參與者。每個(gè)參與者都接受了2 次MRI 檢查,采用標(biāo)準(zhǔn)的完全采樣的T1和T2加權(quán)的TSE 采集(參考標(biāo)準(zhǔn))和前瞻性的以3 倍和4倍的加速的低采樣TSEDL采集。影像評(píng)估由5 位閱片者完成。采用互換性分析和基于影像質(zhì)量的分析來(lái)比較TSE 和TSEDL的影像,同時(shí)比較了采集時(shí)間和診斷可信度。影像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)為解剖結(jié)構(gòu)(椎間盤(pán)、脊髓、腦脊液、神經(jīng)根、小關(guān)節(jié)和神經(jīng)孔)的銳度、偽影、噪聲和整體影像質(zhì)量。使用8 種退行性和非退行性病變(骨髓信號(hào)異常、Modic 變化、椎間盤(pán)退變、椎終板骨折、小關(guān)節(jié)病、許莫氏結(jié)節(jié)、黃韌帶異常和椎孔狹窄)評(píng)價(jià)結(jié)果的個(gè)體等效指數(shù)來(lái)測(cè)試互換性,對(duì)每個(gè)椎體進(jìn)行分析,并定義為臨床判斷的不一致小于5%。計(jì)算閱片者間一致性和閱片者內(nèi)部的一致性(κ、Kendall τ、W 檢驗(yàn)),并使用了Wilcoxon 和McNemar 檢驗(yàn)。結(jié)果共有50 名參與者接受了評(píng)估[平均年齡(46±18)歲;男26 名]。TSEDL方法使總采 集 時(shí) 間 減 少 了70%(TSEDL為100 s,TSE 為328 s,P=0.001)。所有個(gè)體等效指數(shù)都小于4%。所有閱片者都認(rèn)為T(mén)SEDL采集的影像噪聲更好(P=0.001)。沒(méi)有證據(jù)表明標(biāo)準(zhǔn)TSE 和TSEDL之間在主要異常發(fā)現(xiàn)的頻率、整體影像質(zhì)量或診斷信心方面存在差異。結(jié)論數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)DL 重建的TSE 方法可與標(biāo)準(zhǔn)采集TSE 互換,并可用于檢測(cè)脊柱的各種異常情況。DL 重建的TSE 可提供良好的影像質(zhì)量和診斷信心,并將檢查時(shí)間減少了70%。因此,DL 技術(shù)可為超快速脊柱MRI奠定基礎(chǔ)。

        原文載于Radiology,2023,306(3):e212922.

        劉小草譯 張敏鳴校

        雙機(jī)器人無(wú)機(jī)架錐形束CT 在急性肘外傷中的應(yīng)用(DOI:10.19300/j.2023.r0308)

        Twin Robotic Gantry-Free Cone-Beam CT in Acute Elbow Trauma(DOI:10.1148/radiol.221200)

        A.S.Kunz,J.Schmalzl,H.Huflage,K.S.Luetkens,T.S.Patzer, P.J.Kuhl,et al.

        摘要肘關(guān)節(jié)創(chuàng)傷后的病人由于活動(dòng)受限使得CT 成像具有挑戰(zhàn)性。采用雙機(jī)器人無(wú)機(jī)架錐形束CT(CBCT)成像系統(tǒng)要比具有機(jī)架的多層螺旋CT(MDCT)提供了更大的三維肘關(guān)節(jié)掃描定位自由度,但對(duì)其在急性肘部創(chuàng)傷臨床工作中的應(yīng)用價(jià)值鮮有研究。目的探討無(wú)機(jī)架CBCT 與二維X 線成像在成人和兒童急性肘部創(chuàng)傷中的診斷效能及價(jià)值。資料與方法回顧性研究某三級(jí)甲等大學(xué)附屬醫(yī)院在2021 年1月—2022 年4 月期間招募的肘部創(chuàng)傷且在MDCT 中定位困難的病人,每例病人均在拍片后接受了無(wú)機(jī)架CBCT 的三維肘部成像檢查。影像數(shù)據(jù)由3 位放射科醫(yī)生獨(dú)立分析是否存在骨折、關(guān)節(jié)受累情況和是否為多碎片骨折。診斷以手術(shù)結(jié)果作為參考標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行單獨(dú)計(jì)算。采用McNemar 檢驗(yàn)比較X線片和CBCT 之間的差異。由每位閱片者主觀估計(jì)診斷可信度,并用Wilcoxon 符號(hào)秩檢驗(yàn)比較結(jié)果。結(jié)果研究共納入23 名成人和兒童[平均年齡(49±23)歲;女7 名]的肘部檢查,包括對(duì)69 根肱骨、橈骨和尺骨的總計(jì)36 處骨折的單獨(dú)評(píng)估。分別確定了多碎片骨折28 處和關(guān)節(jié)面累及30 處。CBCT評(píng)估與X 線片評(píng)估骨折(3 位閱片者的評(píng)估范圍分別是94%~100%和72%~81%;P≤0.06~0.008)、關(guān)節(jié)面受累(90%~97%和73%~87%;P≤0.25)和多碎片骨折(96%~96%和68%~75%;P≤0.03)結(jié)果相似或更具有高的敏感度。相比X 線平片,CBCT 數(shù)據(jù)使閱片者的診斷自信有了很大改善(均P≤0.001)。CBCT 的中位劑量-長(zhǎng)度乘積為70.9 mGy·cm,容積CT 劑量指數(shù)為4.4 mGy。結(jié)論在急性肘關(guān)節(jié)損傷中,與二維X 線攝影相比,無(wú)機(jī)架錐形束CT 能夠改善對(duì)骨折、關(guān)節(jié)受累和多碎片骨折的檢測(cè)。

        原文載于Radiology,2023,306(3):e221200.

        楊思雨譯 張敏鳴校

        ○神經(jīng)放射學(xué)

        擴(kuò)散加權(quán)MR 波譜在體縱向監(jiān)測(cè)腦缺血的微結(jié)構(gòu)改變(DOI:10.19300/j.2023.r0309)

        Longitudinal Monitoring of Microstructural Alterations in Cerebral Ischemia with in Vivo Diffusion -weighted MR Spectroscopy(DOI:10.1148/radiol.220430)

        G.Genovese,B.Diaz-Fernandez,F.X.Lejeune,I.Ronen,M.Marjańska,L.Yahia-Cherif,et al.

        摘要急性缺血性卒中后細(xì)胞損傷的時(shí)間進(jìn)程目前尚不清楚,缺乏與炎癥相關(guān)的特異性無(wú)創(chuàng)性微觀結(jié)構(gòu)改變的標(biāo)志物,這不利于抗炎治療的監(jiān)測(cè)。目的利用在體單體素?cái)U(kuò)散加權(quán)MR 波譜技術(shù)觀察各種代謝物的擴(kuò)散速率,評(píng)價(jià)腦卒中后神經(jīng)元和膠質(zhì)微結(jié)構(gòu)隨時(shí)間變化的模式。資料與方法在這項(xiàng)前瞻性縱向研究中,卒中病人和健康志愿者接受了3.0 T MRI 檢查,分別在卒中后2 周、1 個(gè)月和3 個(gè)月測(cè)量興趣體積(VOI)內(nèi)的總乙酰天冬氨酸(tNAA)、總肌酸(tCr)和總膽堿(tCho)的濃度,及其表觀擴(kuò)散系數(shù)(ADC)。測(cè)量部位包括病灶的VOI(VOIles)和對(duì)側(cè)腦組織VOI(VOIcl)。健康志愿者只接受1 次MRI 檢查,VOI 設(shè)定位置與卒中病人相同。使用線性混合效應(yīng)模型檢驗(yàn)組內(nèi)和組間差異以及縱向變化。結(jié)果共納入20 例卒中病人[平均年齡(61±13)歲;女12 例]和20 名健康志愿者[平均年齡(59±13)歲;女12 名]。卒中病人和健康志愿者的VOIcl中代謝物的濃度和ADC 均無(wú)差異。在卒中病人中,VOIles中tCr 的ADC 在卒中后1 個(gè)月時(shí)(+14.4%,P=0.004)及3 個(gè)月時(shí)(+19.0%,P<0.001)均高于VOIcl,然而VOIles中tCho 的ADC 僅在1 個(gè)月時(shí)高于VOIcl(+16.7%,P=0.001)。2 個(gè)VOI 中tNAA 的ADC 在任何時(shí)間點(diǎn)均無(wú)差異。VOIles比VOIcl中的tNAA 和tCr 濃度均低,且隨著時(shí)間的推移保持穩(wěn)定(分別約低50%和低30%;P<0.001)。結(jié)論缺血性腦卒中后1 個(gè)月時(shí)缺血病灶中的膽堿化合物和tCr 的高擴(kuò)散率表明膠質(zhì)形態(tài)改變,提示此時(shí)活動(dòng)性炎癥仍在持續(xù)。卒中后長(zhǎng)達(dá)3 個(gè)月的高tCr 擴(kuò)散率可能反映了腦缺血慢性期星形膠質(zhì)細(xì)胞增生的存在。

        原文載于Radiology,2023,306(3):e220430.

        王超譯 黃沛鈺 張敏鳴校

        應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)超分辨率算法的便攜式低場(chǎng)強(qiáng)MRI 進(jìn)行腦形態(tài)學(xué)定量(DOI:10.19300/j.2023.r0310)

        Quantitative Brain Morphometry of Portable Low-Field-Strength MRI Using Super-Resolution Machine Learning(DOI:10.1148/radiol.220522)

        J.E.Iglesias,R.Schleicher,S.Laguna,B.Billot,P.Schaefer,B.McKaig,et al.

        摘要便攜式低場(chǎng)強(qiáng)(0.064 T)MRI 在神經(jīng)影像領(lǐng)域具有重要潛力,但目前仍受限于較低的空間分辨率和信號(hào)噪聲比。目的采用機(jī)器學(xué)習(xí)超級(jí)分辨率算法,將便攜式腦部MRI采集的分辨率較低的T1、T2加權(quán)影像合成為高空間分辨率影像(1 mm,各向同性),使其可用于自動(dòng)化形態(tài)學(xué)定量測(cè)量。資料與方法納入高場(chǎng)強(qiáng)MRI 外部數(shù)據(jù)集(來(lái)自開(kāi)源影像數(shù)據(jù)集,1 mm 各向同性掃描)和大腦中39 個(gè)興趣區(qū)(ROI)腦區(qū)的分割作為訓(xùn)練集,用于訓(xùn)練超級(jí)分辨率卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)。對(duì)有神經(jīng)系統(tǒng)癥狀的受試者進(jìn)行了24 對(duì)低場(chǎng)強(qiáng)度和高場(chǎng)強(qiáng)度臨床MRI 掃描,作為內(nèi)部測(cè)試集,進(jìn)行二次分析。數(shù)據(jù)來(lái)源于馬薩諸塞州總醫(yī)院進(jìn)行的一項(xiàng)前瞻性觀察性研究(2020 年8 月—2021 年12 月)的一部分(受試者排除標(biāo)準(zhǔn)包括病人無(wú)法躺平,無(wú)法配合低場(chǎng)強(qiáng)MRI 掃描以及存在MRI 禁忌證)。將3 種有效的自動(dòng)分割方法(FreeSurfer、FSLFIRST 以及SAMSEG)應(yīng)用于3 組影像數(shù)據(jù)——高場(chǎng)強(qiáng)影像(1.5~3 T,作為參考標(biāo)準(zhǔn))、低場(chǎng)強(qiáng)影像(0.064 T)以及通過(guò)CNN 由低場(chǎng)強(qiáng)數(shù)據(jù)生成的合成高場(chǎng)強(qiáng)影像,獲取各個(gè)腦區(qū)的體積。計(jì)算不同影像數(shù)據(jù)所獲得腦區(qū)體積的Pearson 相關(guān)系數(shù),采用t 檢驗(yàn)判斷其相關(guān)性是否顯著,并使用Steiger Z 檢驗(yàn)對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行比較。結(jié)果最終納入11 名受試者[平均年齡為(50±14)歲;男7 名,女4 名]的影像數(shù)據(jù),這部分影像完全覆蓋大腦、無(wú)運(yùn)動(dòng)偽影或較大卒中病灶腫塊效應(yīng)造成的影像變形。對(duì)于大多數(shù)的ROI,直接分割低場(chǎng)強(qiáng)影像與高場(chǎng)強(qiáng)影像的體積值無(wú)顯著相關(guān)性(P>0.05)。而在通過(guò)CNN 生成的合成影像中,其與高場(chǎng)強(qiáng)影像腦區(qū)體積的相關(guān)性顯著提高,所有腦區(qū)均P<0.05[例如,海馬(r=0.85;P<0.001)、丘腦(r=0.84;P=0.001)以及全腦體積(r=0.92;P<0.001)]。此外,在視覺(jué)上,低場(chǎng)強(qiáng)MRI 影像與理想影像的模型偏差與病灶密切相關(guān)。結(jié)論該研究驗(yàn)證了機(jī)器學(xué)習(xí)超分辨算法增強(qiáng)便攜式MRI 的原理的可行性,該算法生成影像的大腦形態(tài)學(xué)測(cè)量結(jié)果與真實(shí)高分辨影像高度相關(guān)。

        原文載于Radiology,2023,306(3):e220522.

        曾慶澤譯 張敏鳴校

        MRI 可見(jiàn)的年齡相關(guān)性腦部血管周?chē)g隙擴(kuò)張:人類(lèi)連接組項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析(DOI:10.19300/j.2023.r0311)

        MRI-visible Dilated Perivascular Space in the Brain by Age: The Human Connectome Project (DOI: 10.1148/radiol.213254)

        H.Kim,N.Shin,Y.Nam,E.Yun,U.Yoon,H.Lee,et al.

        摘要血管周?chē)g隙的擴(kuò)張(dPVS)與衰老和各種疾病有關(guān);而在年輕人群以及標(biāo)準(zhǔn)化分布的數(shù)據(jù)中,年齡對(duì)dPVS 負(fù)荷的影響尚未得到充分評(píng)估。目的評(píng)估包括兒童在內(nèi)的健康人群的dPVS 負(fù)荷,從而獲得年齡分段下的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。資料與方法該回顧性研究中對(duì)人類(lèi)連接組項(xiàng)目數(shù)據(jù)集的三維T2加權(quán)腦部MR 影像進(jìn)行dPVS 的視覺(jué)分級(jí)評(píng)估(在任一側(cè)半球區(qū)域的單層圖片中,按照0、1~10、11~20、21~40 和>40依次評(píng)為0、1、2、3、4 級(jí)dPVS);同時(shí),對(duì)基底節(jié)(BGdPVS)和白質(zhì)(WMdPVS)區(qū)域中的dPVS 進(jìn)行自動(dòng)化的體積測(cè)算。利用線性和非線性回歸評(píng)估dPVS 體積與年齡的相關(guān)性。使用最大連續(xù)尺度C 指數(shù)確定年齡分組的最佳閾值。被試依據(jù)閾值分組。在每個(gè)年齡組下,應(yīng)用線性回歸分析年齡與dPVS 體積的關(guān)系。以每10 歲為1 個(gè)區(qū)間,統(tǒng)計(jì)dPVS 視覺(jué)等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。結(jié)果研究對(duì)1 789 名被試(年齡8~100 歲,平均35 歲;女1 006 名)進(jìn)行了dPVS 的評(píng)估。在所有回歸模型中,年齡都與dPVS 體積顯著相關(guān)(R2:0.41~0.55;P<0.001)。年齡與dPVS 體積的關(guān)系在30 歲中期和55 歲時(shí)發(fā)生改變;30 歲中期之前,BGdPVS 和WMdPVS 的體積與年齡均呈負(fù)相關(guān)(β分別為-1.2 和-7.8);然后一直到55 歲(β 分別為3.3 和54.1)及55 歲以上(β 分別為3.9 和42.8;P<0.001),BGdPVS和WMdPVS 的體積與年齡呈正相關(guān)。BGdPVS 分級(jí)的第90百分位數(shù)為49 歲及以下為1 級(jí),50~69 歲為2 級(jí),70 歲及以上為3 級(jí)(總體為2 級(jí));WMdPVS 分級(jí)49 歲及以下為3 級(jí),50 歲及以上為4 級(jí)(總體為3 級(jí))。結(jié)論腦部MR 影像顯示的dPVS 體積在年齡跨度中呈雙相模式,在30 歲中期之前體積較低,之后體積較高。3 級(jí)及以上的BGdPVS 評(píng)級(jí),以及4級(jí)的WMdPVS 評(píng)級(jí)可能是病理性改變。

        原文載于Radiology,2023,306(3):e213254.

        王淑玥譯 張敏鳴校

        ○兒科學(xué)成像

        兒童感染COVID-19 后肺功能障礙(DOI:10.19300/j.2023.r0312)

        Pulmonary Dysfunction after Pediatric COVID -19 (DOI:10.1148/radiol.221250)

        R.Heiss,L.Tan,S.Schmidt,A.P.Regensburger,F.Ewert,D.Mammadova,et al.

        摘要“長(zhǎng)新冠”在兒童和青少年中的發(fā)生率低于成人。低場(chǎng)強(qiáng)MRI 形態(tài)學(xué)和自由呼吸相位分辨肺功能成像(PREFUL)可幫助識(shí)別新型冠狀病毒(SARS-CoV-2)感染后的持續(xù)性肺部表現(xiàn)。目的與健康對(duì)照相比,研究感染COVID-19后的兒童和青少年在低場(chǎng)強(qiáng)MRI 檢查中肺實(shí)質(zhì)的形態(tài)學(xué)和功能變化。資料與方法2021 年8—12 月期間,在一個(gè)學(xué)術(shù)醫(yī)療中心的兒童和青少年中進(jìn)行了一項(xiàng)單中心的低場(chǎng)強(qiáng)MRI 的橫斷面臨床試驗(yàn)。主要結(jié)局是MRI 形態(tài)學(xué)改變的頻率;次要結(jié)局是基于MRI 的功能性質(zhì)子通氣和灌注參數(shù)。將臨床癥狀、逆轉(zhuǎn)錄聚合酶鏈反應(yīng)陽(yáng)性持續(xù)時(shí)間、血清學(xué)參數(shù)與影像學(xué)結(jié)果進(jìn)行比較。采用兩兩比較的非參數(shù)檢驗(yàn),分組比較的校正檢驗(yàn),評(píng)估健康對(duì)照組、康復(fù)參與者和“長(zhǎng)新冠”病人組之間的差異。結(jié)果研究納入54 例COVID-19 后病人[平均年齡(11±3)歲;男孩30 例(56%)]和9 名健康對(duì)照[平均年齡(10±3)歲;男孩7 名(78%)];在COVID-19 組中,29 例(54%)已從感染中康復(fù),25 例(46%)在入組當(dāng)天被歸類(lèi)為“長(zhǎng)新冠”。1 例康復(fù)病人中發(fā)現(xiàn)了形態(tài)學(xué)異常。健康對(duì)照組(81%±6.1%)的通氣和灌注的肺實(shí)質(zhì)[通氣-灌注(V/Q)匹配度]高于康復(fù)組(62%±19%;P=0.006)和“長(zhǎng)新冠”組(60%±20%;P=0.003)。與未感染的健康對(duì)照組(81%±6.1%)相比,感染COVID-19 病人的V/Q 匹配均較低,即感染至參與研究時(shí)間<180 d 的病人的V/Q 匹配度為63%±20%(P=0.03),180~360 d 的V/Q 匹配度為63%±18%(P=0.03),>360 d 的V/Q 匹配度為41%±12%(P<0.001)。結(jié)論低場(chǎng)強(qiáng)MRI 能顯示康復(fù)后COVID-19 兒童和青少年,以及“長(zhǎng)新冠”病人的持續(xù)肺功能障礙。

        原文載于Radiology,2023,306(3):e221250.

        李凱程譯 張敏鳴校

        ○胸部成像

        根據(jù)RSNA 共識(shí)指南的COVID-19 胸部CT 典型表現(xiàn)在增長(zhǎng)的疫苗接種人群中的真陽(yáng)性率(DOI:10.19300/j.2023.r0313)

        Rate of True-Positive Findings of COVID-19 Typical Appearance at Chest CT per RSNA Consensus Guidelines in an Increasingly Vaccinated Population (DOI:10.1148/radiol.220680)

        N.J.Polyakov,A.Som,N.D.Mercaldo,J.D.Capua,B.P.Little,E.J.Flores.

        摘要北美放射學(xué)會(huì)(RSNA)關(guān)于新型冠狀病毒感染(COVID-19)相關(guān)的胸部CT 表現(xiàn)的共識(shí)指南已被廣泛應(yīng)用。目前尚未有研究評(píng)估接種過(guò)疫苗的COVID-19 肺炎病人中胸部CT 表現(xiàn)的真陽(yáng)性率。目的依據(jù)RSNA 指南,對(duì)全程接種疫苗和未接種疫苗的COVID-19 感染者[經(jīng)聚合酶鏈反應(yīng)(PCR)確認(rèn)]進(jìn)行比較,評(píng)估胸部CT 表現(xiàn)中COVID-19 典型表現(xiàn)的真陽(yáng)性率。資料與方法回顧性納入2021 年1 月—2022 年1 月在四級(jí)學(xué)術(shù)型醫(yī)學(xué)中心具有典型COVID-19 胸部CT 表現(xiàn)的病人,并且CT 檢查7 d 內(nèi)PCR 檢測(cè)結(jié)果為1次陽(yáng)性,或連續(xù)2 次檢測(cè)陰性。真陽(yáng)性定義為胸部CT 中具有COVID-19 典型影像表現(xiàn)(使用決策支持報(bào)告工具進(jìn)行識(shí)別),并且7 d 內(nèi)經(jīng)PCR 確診的COVID-19 感染。構(gòu)建Logistic 回歸模型以量化PCR 檢測(cè)結(jié)果與疫苗接種狀態(tài)之間、疫苗接種狀態(tài)與COVID-19 病毒變異株之間,以及疫苗接種狀態(tài)與接種月數(shù)之間的關(guān)聯(lián)。結(jié)果共納入652 例病人[中位年齡59(48,72)歲],其中男371 例(占比57%)。所有病人胸部CT 均具有COVID-19 典型影像表現(xiàn),其中未接種疫苗483 例(74%),全程接種疫苗169 例(26%)。483 例未接種疫苗病人中有352 例陽(yáng)性(73%,95%CI:69%~77%);而接種疫苗的169 例中有70 例陽(yáng)性(41%;95%CI:34%~49%),其總體真陽(yáng)性率較低[比值比(OR):3.8;95%CI:2.6~5.5;P<0.001]。與全程接種疫苗病人相比,未接種疫苗的病人在阿爾法變異株(OR:16;95%CI:6~42;P<0.001)和德?tīng)査儺愔辏∣R:8;95%CI:4~16;P<0.001)的感染高峰期更容易在CT 影像上表現(xiàn)出真陽(yáng)性,但在奧密克戎變異株的感染高峰期,2 組人群的真陽(yáng)性率的差異沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(OR:1.7;95%CI:0.3~11;P=0.56)。結(jié)論與未接種疫苗人群相比,全程接種疫苗的確診COVID-19 突破性感染病人的胸部CT 中,COVID-19 典型影像表現(xiàn)的真陽(yáng)性率較低。

        原文載于Radiology,2023,306(3):e220680.

        田詩(shī)姣譯 張敏鳴校

        SARS-CoV-2 病毒變異株感染與影像學(xué)的肺炎及臨床結(jié)局的關(guān)系(DOI:10.19300/j.2023.r0314)

        SARS-CoV-2 Variants Infection in Relationship to Imaging-based Pneumonia and Clinical Outcomes(DOI: 10.1148/radiol.221795)

        J.E.Lee,M.Hwang,Y-H.Kim,M.J.Chung,B.H.Sim,W.G.Jeong,et al.

        摘要較少有研究評(píng)估新型冠狀病毒(SARS-CoV-2)變異株和疫苗接種狀態(tài)對(duì)新型冠狀病毒感染(COVID-19)臨床與影像學(xué)特征的影響。目的評(píng)估和比較疫苗接種狀態(tài)及不同變異株流行對(duì)SARS-CoV-2 感染的臨床與影像學(xué)特征的影響。資料與方法回顧性納入2021 年8 月—2022 年3 月期間在3 個(gè)醫(yī)學(xué)中心(2 個(gè)學(xué)術(shù)型醫(yī)療中心和1 個(gè)社區(qū)醫(yī)院)確診,并且在全國(guó)范圍COVID-19 開(kāi)放數(shù)據(jù)庫(kù)注冊(cè)的連續(xù)性COVID-19 的成年住院病人。所有病人均有胸片或CT影像。根據(jù)研究期間主要流行的變異株類(lèi)型,將病人分為2組。采用Pearson 卡方檢驗(yàn)、Fisher 確切概率檢驗(yàn)或獨(dú)立t 檢驗(yàn)分析臨床特征與影像學(xué)特征的差異。采用多因素邏輯回歸分析評(píng)估不同變異株流行和疫苗接種狀態(tài)對(duì)肺炎影像學(xué)特征和臨床嚴(yán)重程度的影響。結(jié)果2 180 例病人[平均年齡(57±21)歲;女1 171 例]中,1 022 例病人(47%)在德?tīng)査儺愔炅餍衅陂g接受治療,1 158 例病人(53%)在奧密克戎變異株流行期間接受治療。與德?tīng)査儺愔晗啾?,奧密克戎變異株流行期間的病人與較低的肺炎嚴(yán)重程度CT 評(píng)分 [比值比(OR),0.71(95%CI:0.51~0.99;P=0.04)]和較低的基于ICU 入院或住院死亡[OR,0.43(95%CI:0.24~0.77;P=0.004)]的臨床嚴(yán)重程度相關(guān)。與未接種疫苗相比,接種疫苗病人與較低的肺炎嚴(yán)重程度CT 評(píng)分 [OR,0.05(95%CI:0.03~0.13;P<0.001)]和較低的基于ICU 入院或住院死亡[OR,0.15(95%CI:0.07~0.31;P<0.001)]的臨床嚴(yán)重程度相關(guān)。結(jié)論相對(duì)于德?tīng)査儺愔炅餍?,SARS-CoV-2 奧密克戎變異株流行、疫苗接種人群均與更好的臨床結(jié)局和更低的嚴(yán)重肺炎風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)。

        原文載于Radiology,2023,306(3):e221795.

        林斌譯 張敏鳴校

        基于胸片深度學(xué)習(xí)評(píng)估肺活量預(yù)測(cè)特發(fā)性肺纖維化的生存預(yù)后(DOI:10.19300/j.2023.r0315)

        Deep Learning for Estimating Lung Capacity on Chest Radiographs Predicts Survival in Idiopathic Pulmonary Fibrosis(DOI:10.1148/radiol.220292)

        H.Kim,K.N.Jin,S.J.Yoo,C.H.Lee,S.M.Lee,H.Hong,et al.

        摘要早期基于平面測(cè)量技術(shù)或人工測(cè)量方法在胸片評(píng)估總肺活量(TLC)的研究是一種耗時(shí)費(fèi)力的方法,而基于深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)將是一種在放射學(xué)工作流程中進(jìn)行全自動(dòng)測(cè)量和部署的解決方案。目的開(kāi)發(fā)一種基于深度學(xué)習(xí)的多維模型,能夠從胸片和人口統(tǒng)計(jì)學(xué)變量中估計(jì)TLC,并使用多中心回顧性數(shù)據(jù)集驗(yàn)證其技術(shù)性能和臨床效能。資料與方法首先使用2015 年1 月—2017 年6 月期間進(jìn)行的5 萬(wàn)次連續(xù)胸部CT 掃描,用CT 平均強(qiáng)度投影來(lái)估計(jì)三維肺容積,預(yù)訓(xùn)練基于CT 的TLC 深度學(xué)習(xí)模型。然后選擇3 523 例同一天進(jìn)行了肺功能檢查和后前位胸片檢查的病人,運(yùn)用這3 523例的后前位胸片和體積描記TLC 測(cè)量對(duì)預(yù)先訓(xùn)練的模型進(jìn)行微調(diào)。使用來(lái)自2 個(gè)三級(jí)保健中心和1 個(gè)社區(qū)醫(yī)院的多中心回顧性數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試,包括測(cè)試(a)外部測(cè)試集1(207 例)和外部測(cè)試集2(216 例)的技術(shù)性能以及(b)特發(fā)性肺纖維化病人(217 例)的臨床效能。使用各種協(xié)議指標(biāo)評(píng)估技術(shù)性能;使用多變量Cox 回歸評(píng)估總生存期的預(yù)后價(jià)值,評(píng)估臨床效能。結(jié)果在外部測(cè)試集1 [中位年齡70(61,76)歲;男161 例]中,觀察到的TLC 和估計(jì)的TLC 之間的平均絕對(duì)差和受試者內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.69 L 和0.73 L;在外部測(cè)試集2[中位年齡63(51,70)歲;男113 例]中,觀察到的TLC 和估計(jì)的TLC 之間的平均絕對(duì)差和受試者內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.52 L 和0.53 L。特發(fā)性肺纖維化病人[中位年齡67(61,73)歲;男145 例]中,較高的估計(jì)TLC 百分比與較低的死亡風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)(調(diào)整后的危險(xiǎn)比,0.97%;95%CI:0.95~0.98;P<0.001)。結(jié)論該模型基于深度學(xué)習(xí)方法可以全自動(dòng)地在胸片上估計(jì)總肺活量,并且可以預(yù)測(cè)特發(fā)性肺纖維化的生存預(yù)后。

        原文載于Radiology,2023,306(3):e220292.

        邵曉彤譯 張敏鳴校

        ○乳腺成像

        分子亞型參考標(biāo)準(zhǔn)的差異影響基于人工智能的動(dòng)態(tài)增強(qiáng)MRI 乳腺癌分型(DOI:10.19300/j.2023.r0401)

        Differences in Molecular Subtype Reference Standards Impact AI-based Breast Cancer Classification with Dynamic Contrast-enhanced MRI(DOI:10.1148/radiol.220984)

        Y.Ji,H.M.Whitney,H.Li,P.F.Liu,M.L.Giger,X.N.Zhang.

        摘要根據(jù)免疫組化(IHC)染色或包括Ki-67 在內(nèi)的St Gallen 標(biāo)準(zhǔn),乳腺癌可被分為不同的Luminal 分子亞型。目的描述分子亞型,研究IHC 和St Gallen 分子亞型參考標(biāo)準(zhǔn)不一致對(duì)運(yùn)用動(dòng)態(tài)增強(qiáng)(DCE)MRI 提取的影像組學(xué)特征對(duì)Luminal A 和Luminal B 型腫瘤進(jìn)行人工智能分類(lèi)的影響。資料與方法該回顧性研究從2015 年2 月—2017 年10 月期間的乳腺腫瘤DCE-MRI 中提取28 個(gè)影像組學(xué)特征,分為以下幾組:(1)根據(jù)2 種參考標(biāo)準(zhǔn)腫瘤歸類(lèi)為L(zhǎng)uminal A 型(“一致”),(2)根據(jù)IHC 歸類(lèi)為L(zhǎng)uminal A 型,根據(jù)St Gallen 歸類(lèi)為L(zhǎng)uminal B 型(“不一致”),(3)根據(jù)2 種參考標(biāo)準(zhǔn)腫瘤均歸類(lèi)為L(zhǎng)uminal B 型(“一致”)。采用影像組學(xué)特征對(duì)Luminal A或Luminal B 型腫瘤進(jìn)行分型:IHC 分子分型、St Gallen 分子分型、一致性型。Kruskal-Wallis 檢驗(yàn)之后采用Mann-Whitney U 檢驗(yàn),以確定一致和不一致腫瘤之間的影像組學(xué)特征的成對(duì)差異。采用逐步特征選擇和線性判別分析對(duì)每組腫瘤進(jìn)行五折交叉驗(yàn)證,并采用受試者操作特征曲線下面積(AUC)來(lái)評(píng)估效能。結(jié)果對(duì)872 例女性(年齡19~75 歲,平均48 歲)的877 個(gè)乳腺癌腫瘤進(jìn)行分析。共6 個(gè)特征(球度、不規(guī)則性、表面積與體積比、徑向梯度直方圖的方差、平均值總和、最增強(qiáng)體素的體積)在一致和不一致腫瘤之間存在差異(P≤0.001)。AUC[中位數(shù),0.74(95%CI:0.68~0.80)]高于使用任何一種參考標(biāo)準(zhǔn)的腫瘤分型[IHC,0.66(0.60~0.71),P=0.003;St Gallen,0.62(0.58~0.67),P=0.001]。結(jié)論參考標(biāo)準(zhǔn)的差異會(huì)阻礙動(dòng)態(tài)增強(qiáng)MRI 對(duì)Luminal 分子亞型的人工智能分類(lèi)效能。

        原文載于Radiology,2023,307(1):e220984.

        陳薪伊譯 林斌 張敏鳴校

        導(dǎo)管原位癌初次診斷后的影像監(jiān)測(cè)(DOI:10.19300/j.2023.r0402)

        Surveillance Imaging after Primary Diagnosis of Ductal Carcinoma in Situ(DOI:10.1148/radiol.221210)

        D.Byng, S.M.Thomas, C.N.Rushing, T.Lynch, A.McCarthy, A.B.Francescatti,et al.

        摘要指南建議在診斷導(dǎo)管原位癌(DCIS)后進(jìn)行年度監(jiān)測(cè)成像。目前的隊(duì)列研究中,尚未見(jiàn)描述指南的依從性。目的明確在接受DCIS 治療的女性中監(jiān)測(cè)成像的采取情況和決定因素。資料與方法回顧性選取2008—2014 年期間于美國(guó)1 330 家機(jī)構(gòu)中接受原發(fā)DCIS 保乳手術(shù)的分層隨機(jī)樣本。從診斷之日起記錄影像學(xué)檢查,直到首次出現(xiàn)遠(yuǎn)處復(fù)發(fā)、死亡、失訪或研究結(jié)束(2018 年11 月)。從診斷后6 個(gè)月開(kāi)始,治療后的影像學(xué)分為10 個(gè)周期,每個(gè)周期時(shí)長(zhǎng)為12 個(gè)月。主要結(jié)局指標(biāo)是每周期在無(wú)明顯臨床癥狀的情況下接受監(jiān)測(cè)成像(鉬靶、MRI 或超聲);次要結(jié)局指標(biāo)是診斷同側(cè)浸潤(rùn)性乳腺癌。采用多因素重復(fù)測(cè)量邏輯回歸和廣義估計(jì)方程對(duì)影像接受情況進(jìn)行建模。在診斷后的6~18 個(gè)月內(nèi),使用逆概率加權(quán)Kaplan-Meier 估計(jì)器比較了接受和未接受監(jiān)測(cè)成像的病人同側(cè)浸潤(rùn)性乳腺癌的診斷率。結(jié)果共評(píng)估12 559 名女性[中位年齡60(52,69 歲)。第1 期監(jiān)測(cè)成像的采取率為75%,采取率隨時(shí)間的推移而下降(P<0.001)。在治療后的前5 年,52%的女性采取了持續(xù)的年度監(jiān)測(cè)。黑人女性[調(diào)整比值比(OR),0.80;95%CI:0.74 ~0.88;P<0.001]和 西 班 牙 裔 女 性(OR,0.82;95%CI:0.72~0.94;P=0.004)的監(jiān)測(cè)率低于白人女性。第1 期接受監(jiān)測(cè)的女性在6 年內(nèi)浸潤(rùn)性癌的檢出率(1.6%;95%CI:1.3~1.9)高于未接收監(jiān)測(cè)者(1.1%;95%CI:0.7~1.4;差異:0.5%;95%CI:0.1~1.0;P=0.03)。結(jié)論一半的女性在治療后的前5 年沒(méi)有始終堅(jiān)持影像學(xué)監(jiān)測(cè)指南,堅(jiān)持率存在種族差異。

        原文載于Radiology,2023,307(1):e221210.

        靳云云譯 田詩(shī)姣 張敏鳴校

        ○計(jì)算機(jī)應(yīng)用

        人工智能對(duì)床旁胸片臨床判讀的應(yīng)用價(jià)值(DOI:10.19300/j.2023.r0403)

        Artificial Intelligence for Clinical Interpretation of Bedside Chest Radiographs(DOI:10.1148/radiol.220510)

        F.Khader,T.Han,G.Müller-Franzes,L.Huck,P.Schad,S.Keil,et al.

        摘要對(duì)在重癥監(jiān)護(hù)室(ICU)臥床病人進(jìn)行仰臥位胸部X 線攝片是世界上最常見(jiàn)的成像方式之一。目的基于床旁胸部X 線片的結(jié)構(gòu)化半定量放射學(xué)報(bào)告,進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型訓(xùn)練,并評(píng)估該模型的診斷效能。資料與方法本項(xiàng)單中心研究回顧性納入2009 年1 月—2020 年12 月在醫(yī)院ICU中接受過(guò)床旁胸部攝片且具有結(jié)構(gòu)化報(bào)告的病人(包括兒童和成人)。由98 名放射科醫(yī)生根據(jù)疾病嚴(yán)重程度對(duì)胸部平片進(jìn)行半定量評(píng)估。將上述評(píng)估數(shù)據(jù)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練,臨床判讀結(jié)果包括心臟肥大、肺充血、胸腔積液、肺部混濁和肺不張。由6 名放射科醫(yī)生組成專(zhuān)家小組,對(duì)內(nèi)部測(cè)試集(來(lái)自100 例病人的100 張胸部平片)進(jìn)行評(píng)估,將該評(píng)估結(jié)果作為標(biāo)準(zhǔn)判讀。另外,非放射科醫(yī)生分別在有和無(wú)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輔助的情況下進(jìn)行影像評(píng)估。采用加權(quán)Cohen’s kappa(κ)系數(shù)衡量評(píng)判者和標(biāo)準(zhǔn)判讀結(jié)果之間的一致性。結(jié)果研究納入了450 016 例病人[平均年齡(66±16)歲;男性占61%]的193 566 張X 線片,并將其分為訓(xùn)練組(n=122 294;64%)、驗(yàn)證組(n=31 243;16%)和測(cè)試組(n=40 029;20%)。與專(zhuān)家組的標(biāo)準(zhǔn)判讀結(jié)果相比,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)判讀結(jié)果具有最高的一致性(κ=0.86),高于任一專(zhuān)家單獨(dú)的評(píng)估結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)判讀結(jié)果間的一致性(κ=0.81~0.84)。當(dāng)非放射科醫(yī)生使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行輔助判斷時(shí),報(bào)告準(zhǔn)確性得到顯著提高(輔助和非輔助診斷下κ 值分別為0.87 和0.79,P<0.001)。結(jié)論基于結(jié)構(gòu)化半定量床旁胸部X 攝片報(bào)告訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,具有輔助非放射科醫(yī)生臨床判讀的應(yīng)用價(jià)值,提高其判讀結(jié)果與專(zhuān)業(yè)放射科醫(yī)生的一致性。

        原文載于Radiology,2023,307(1):e220510.

        王淑玥譯 曾慶澤 張敏鳴校

        ○循證實(shí)踐

        O-RADS MRI:對(duì)診斷效能和各類(lèi)別惡性腫瘤發(fā)生率的系統(tǒng)回顧和Meta 分析(DOI:10.19300/j.2023.r0404)

        O-RADS MRI:A Systematic Review and Meta-Analysis of Diagnostic Performance and Category-wise Malignancy Rates(DOI:10.1148/radiol.220795)

        S.Rizzo, A.Cozzi, M.Dolciami, F.D.Grande, A.L.Scarano, A.Papadia,et al.

        摘要超聲不明確的附件病變?nèi)匀皇且粋€(gè)重要的婦科手術(shù)指征。通過(guò)使用基于ADNEX MR 評(píng)分系統(tǒng)的卵巢-附件影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(O-RADS)MRI 詞典,MRI 可以用于解決問(wèn)題。目的對(duì)使用ADNEX 或O-RADS MRI 分層系統(tǒng)來(lái)描述超聲不明確的附件病變和各類(lèi)惡性腫瘤發(fā)生率的盆腔MRI 的診斷效能進(jìn)行系統(tǒng)回顧和薈萃分析。資料與方法對(duì)2013 年5 月—2022 年9 月進(jìn)行系統(tǒng)的文獻(xiàn)檢索(ADNEX MR 評(píng)分發(fā)布)。研究報(bào)告包含使用ADNEX 或O-RADS MRI系統(tǒng)來(lái)解釋超聲不明確的附件病變的盆腔MRI,并以病理檢查和/或隨訪作為參考標(biāo)準(zhǔn)。采用雙變量隨機(jī)效應(yīng)模型對(duì)診斷效能進(jìn)行匯總估計(jì),而O-RADS MRI 2、3、4 和5 病變的分類(lèi)匯總惡性發(fā)生率則采用隨機(jī)效應(yīng)模型獲得。通過(guò)Meta 回歸研究協(xié)變量對(duì)異質(zhì)性和診斷效能的影響。結(jié)果來(lái)自12 項(xiàng)研究(女3 731 例,4 520 例附件病變)中的13 個(gè)研究部分符合納入標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)4 012 個(gè)病變的診斷效能薈萃分析發(fā)現(xiàn),92%的總敏感度(95%CI:88%~95%),總特異度為91%(95%CI:89%~93%)。對(duì)3 641 個(gè)病變的惡性率的Meta 分析顯示,ORADS MRI 2 病變的總惡性率為0.1%(95%CI:0~1%),ORADS MRI 3 病變中為6%(95%CI:3%~9%),O-RADS MRI 4病變中為60%(95%CI:52%~67%),O-RADS MRI 5 病變中為96%(95%CI:92%~99%)。結(jié)論用O-RADS 解釋的盆腔MRI對(duì)超聲不明確的附件病變具有很高的診斷效能。O-RADS MRI 4 和O-RADS MRI 5 類(lèi)惡性腫瘤發(fā)生率的匯總估計(jì)值高于預(yù)測(cè)值。

        原文載于Radiology,2023,307(1):e220795.

        陳薪伊譯 林斌 張敏鳴校

        LI-RADS 分類(lèi)中的CT 和MRI 算法評(píng)估肝細(xì)胞癌的百分比:系統(tǒng)綜述和Meta 分析(DOI:10.19300/j.2023.r0405)

        Percentages of Hepatocellular Carcinoma in LI -RADS Categories with CT and MRI: A Systematic Review and Meta-Analysis(DOI:10.1148/radiol.220646)

        S.Lee,Y.Y.Kim,J.Shin,W.J.Son,Y.H.Roh,J.Y.Choi,et al.

        摘要肝臟成像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(LI-RADS)中的CT 和MRI 算法同樣適用于CT、使用細(xì)胞外對(duì)比劑的MRI(ECAMRI)和使用釓對(duì)比劑的MRI(Gx-MRI)的檢查。目的通過(guò)CT 和MRI 評(píng)估每個(gè)LI-RADS 類(lèi)別中肝細(xì)胞癌(HCC)和總體惡性腫瘤的合并百分比。資料與方法使用2014、2017 或2018 版本的MEDLINE 和EMBASE 數(shù)據(jù)庫(kù),檢索從2014 年1 月—2021 年4 月報(bào)道了LI-RADS 分類(lèi)中觀測(cè)百分比的研究文章。記錄了研究設(shè)計(jì)、人群特征、成像方式、參考標(biāo)準(zhǔn)以及每個(gè)類(lèi)別中HCC 和非HCC 惡性腫瘤的數(shù)量。利用隨機(jī)效應(yīng)模型評(píng)估每個(gè)類(lèi)別的HCC 和總體惡性腫瘤的合并百分比。結(jié)果49 項(xiàng)研究共收集9 620 例病人,計(jì)11 562 項(xiàng)觀察結(jié)果,其中包括7 921 例HCC、1 132 例非HCC 惡性腫瘤和2 509 例良性腫瘤。在LR-1 類(lèi)別中,未發(fā)現(xiàn)任何HCC 或非HCC 惡性腫瘤的報(bào)道。在LR-2 類(lèi)別中,CT、ECA-MRI 和Gx-MRI 的HCC 合并百分比分別為10%、6%和1%(P=0.16);LR-3 為48%、31%和38%(P=0.42);LR-4 為76%、64%和77%(P=0.62);LR-5 為96%、95%和96%(P=0.76);LR-5V 和LR-TIV(靜脈內(nèi)腫瘤)分別為88%、76%和78%(P=0.42);LR-M 為20%、30%和35%(P=0.32)。無(wú)論其形態(tài)如何,大多數(shù)的LR-M(93%~100%)和LR-5V 或LR-TIV(99%~100%)觀察結(jié)果為惡性。結(jié)論在所有肝臟成像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)類(lèi)別中,CT、使用細(xì)胞外對(duì)比劑的MRI 和使用釓對(duì)比劑的MRI 之間的HCC 和總體惡性腫瘤的百分比沒(méi)有差異。

        原文載于Radiology,2023,307(1):e220646.

        楊思雨譯 馬琳琳 張敏鳴校

        ○胃腸道成像

        基于CT 影像組學(xué)預(yù)測(cè)肝細(xì)胞癌的粗梁-團(tuán)塊亞型和免疫狀態(tài)(DOI:10.19300/j.2023.r0406)

        CT Radiomics to Predict Macrotrabecular-Massive Subtype and Immune Status in Hepatocellular Carcinoma (DOI:10.1148/radiol.221291)

        Z.C.Feng,H.L.Li,Q.Y.Liu,J.H.Duan,W.M.Zhou,X.P.Yu,et al.

        摘要肝細(xì)胞癌的粗梁-團(tuán)塊(MTM)亞型是一種與血管生成和免疫抑制腫瘤微環(huán)境相關(guān)的侵襲性變異型,使用影像組學(xué)方法有望對(duì)這一亞型進(jìn)行無(wú)創(chuàng)診斷。目的構(gòu)建CT 影像組學(xué)模型以預(yù)測(cè)MTM 亞型,并探討其潛在的免疫浸潤(rùn)模式。資料與方法本研究納入2015 年1 月—2021 年12 月期間3個(gè)學(xué)術(shù)醫(yī)療中心的5 個(gè)回顧性數(shù)據(jù)集和1 個(gè)前瞻性數(shù)據(jù)集。對(duì)365 例經(jīng)手術(shù)切除的成人肝細(xì)胞癌病人的術(shù)前肝臟增強(qiáng)CT 影像進(jìn)行了評(píng)估。訓(xùn)練集和內(nèi)部測(cè)試集由中南大學(xué)湘雅第三醫(yī)院提供,而外部測(cè)試集由岳陽(yáng)市中心醫(yī)院和湖南省腫瘤醫(yī)院提供。在訓(xùn)練集中提取影像組學(xué)特征并利用機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)影像組學(xué)模型,并在2 個(gè)測(cè)試集中驗(yàn)證其效能。結(jié)果隊(duì)列包括58 例接受經(jīng)動(dòng)脈化學(xué)栓塞和抗血管生成治療的晚期成人肝細(xì)胞肝癌病人,用于評(píng)估影像組學(xué)模型對(duì)無(wú)進(jìn)展生存期(PFS)的預(yù)測(cè)價(jià)值。利用癌癥基因組圖譜(TCGA)對(duì)41 例病人腫瘤進(jìn)行大規(guī)模RNA 測(cè)序,并使用7 例前瞻性納入被試的單細(xì)胞RNA 測(cè)序,研究影像組學(xué)相關(guān)的免疫浸潤(rùn)模式。計(jì)算影像組學(xué)模型的受試者操作特征曲線下面積,并進(jìn)行Cox 風(fēng)險(xiǎn)比例回歸以確定PFS 的預(yù)測(cè)因素。結(jié)果365 例病人[平均年齡(55±10)歲;男319 例]用于影像組學(xué)建模,其中122 例(33%)被證實(shí)為MTM 亞型。影像組學(xué)模型包含11 個(gè)影像組學(xué)特征,在預(yù)測(cè)MTM 亞型效能方面表現(xiàn)良好,在訓(xùn)練集、內(nèi)部測(cè)試集和外部測(cè)試集的AUC 分別為0.84、0.80 和0.74。結(jié)果隊(duì)列中相對(duì)中位數(shù)較低的影像組學(xué)模型評(píng)分與PFS 獨(dú)立相關(guān)(風(fēng)險(xiǎn)比,0.4;95%CI:0.2~0.8;P=0.01)。影像組學(xué)模型與參與B 細(xì)胞浸潤(rùn)和免疫球蛋白合成的體液免疫失調(diào)相關(guān)。結(jié)論使用CT 影像組學(xué)模型可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)肝細(xì)胞癌病人的MTM 亞型,并且與體液免疫缺陷有關(guān)。

        原文載于Radiology,2023,307(1):e221291.

        王超譯 林雙翔 張敏鳴校

        ○泌尿生殖系統(tǒng)成像

        區(qū)域組織病理學(xué)與前列腺M(fèi)RI 陽(yáng)性:PROMIS 試驗(yàn)的二次分析(DOI:10.19300/j.2023.r0407)

        Regional Histopathology and Prostate MRI Positivity: A Secondary Analysis of the PROMIS Trial (DOI:10.1148/radiol.220762)

        V.Stavrinides, J.M.Norris, S.Karapanagiotis, F.Giganti, A.Grey,N.Trahearn,et al.

        摘要在前列腺特異性抗原(PSA)水平升高且既往未進(jìn)行活檢的男性中,區(qū)域組織病理學(xué)的改變對(duì)前列腺M(fèi)RI 掃描的影響尚未被準(zhǔn)確量化。目的評(píng)估Gleason 分級(jí)、腫瘤核心最大長(zhǎng)度(MCCL)、炎癥、前列腺上皮內(nèi)瘤變(PIN)或Barzell 區(qū)內(nèi)非典型小腺泡增生對(duì)MRI 可見(jiàn)概率的影響。資料與方法在前列腺M(fèi)RI 研究(PROMIS;2012 年5 月—2015年11 月)的二次分析中,對(duì)接受多參數(shù)MRI 檢查并進(jìn)行聯(lián)合活檢,包括5 mm 經(jīng)會(huì)陰標(biāo)測(cè)(TPM)的參與者進(jìn)行了評(píng)估。TPM 病理結(jié)果報(bào)告整個(gè)前列腺水平和每個(gè)前列腺的20 個(gè)Barzell 區(qū)。對(duì)病理結(jié)果不知情的專(zhuān)家組回顧MR 影像,并判斷哪些Barzell 區(qū)域?yàn)長(zhǎng)ikert 評(píng)分為3~5 的病變。Gleason 分級(jí)、MCCL 與區(qū)域MRI 結(jié)果(可見(jiàn)與不可見(jiàn))的關(guān)系使用具有隨機(jī)截距的廣義線性混合效應(yīng)模型對(duì)個(gè)體參與者進(jìn)行評(píng)估。在TPM 結(jié)果為陰性的男性中,對(duì)炎癥、PIN 和非典型小腺泡增生也進(jìn)行了類(lèi)似的評(píng)估。結(jié)果總體而言,161 名男性[中位年齡62 歲,四分位距(IQR),11 歲]接受了評(píng)估,3 179 個(gè)Barzell 區(qū)被賦予MRI 狀態(tài)。與良性區(qū)域相比,當(dāng)1 個(gè)區(qū)域包含癌灶且Gleason 評(píng)分為3+4[比值比(OR),3.1;95%CI:1.9~4.9;P<0.001]或Gleason 評(píng)分大于或等于4+3 時(shí)(OR,8.7;95%CI:4.5~17.0;P<0.001),MRI 可見(jiàn)概率更高。MCCL 同樣決定了可見(jiàn)性(OR,每毫米增加1.24;95%CI:1.15~1.33;P<0.001),但前列腺體積加倍概率就降低(OR,0.7;95%CI:0.5~0.9)。在TPM 陰性的男性中,PIN 的存在增加了區(qū)域可見(jiàn)性的概率(OR,3.7;95%CI:1.5~9.1;P=0.004)。結(jié)論癌癥負(fù)荷與前列腺M(fèi)RI 可見(jiàn)性呈遞增關(guān)系。前列腺上皮內(nèi)瘤變導(dǎo)致MRI 假陽(yáng)性。

        原文載于Radiology,2023,307(1):e220762.

        林斌譯 陳薪伊 張敏鳴校

        ○骨肌系統(tǒng)成像

        X 線皮質(zhì)厚度指數(shù)預(yù)測(cè)Gaucher 病的脆性骨折(DOI:10.19300/j.2023.r0408)

        Radiographic Cortical Thickness Index Predicts Fragility Fracture in Gaucher Disease(DOI:10.1148/radiol.212779)

        S.D’Amore, H.Sano, D.D.G.Chappell, D.Chiarugi, O.Baker, K.Page,et al.

        摘要Gaucher ?。℅D)病人易發(fā)生脆性骨折。這些病人骨受累的常規(guī)影像評(píng)估包括X 線平片和重復(fù)雙能X 線吸收測(cè)定(DXA)。然而,骨壞死和骨折可能會(huì)影響DXA 的準(zhǔn)確性。目的通過(guò)評(píng)價(jià)DXA 和X 線股骨皮質(zhì)厚度測(cè)量作為長(zhǎng)期隨訪(長(zhǎng)達(dá)30 年)的GD 病人脆性骨折預(yù)測(cè)指標(biāo)的價(jià)值。資料與方法使用3 個(gè)整合的英國(guó)注冊(cè)中心(Gaucherite 研究,2015—2017 年注冊(cè);臨床骨注冊(cè)研究,2003—2006 年注冊(cè);死亡率注冊(cè)研究,1993—2019 年注冊(cè))的數(shù)據(jù),對(duì)16 歲及以上有詳細(xì)病史、至少1 張骨骼圖像(DXA 和/或X 線片)和至少隨訪2 年的GD 病人進(jìn)行了回顧性分析。由2 名獨(dú)立觀察者測(cè)量皮質(zhì)厚度指數(shù)(CTI)和髓腔-股骨距比率(CCR),并計(jì)算觀察者間和觀察者內(nèi)的一致性。使用受試者操作特征(ROC)曲線計(jì)算DXA、CTI、CCR 方法的骨折預(yù)測(cè)價(jià)值,以及截?cái)嘀怠J褂脝巫兞亢投嘧兞糠治鲈u(píng)估統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。結(jié)果回顧性分析了247 例病人的骨影像圖[男123 例,女124 例;基線中位年齡為39(27,50)歲。中位隨訪期為11(7,19)年,隨訪期2~30 年。35 例病人在首次骨成像前或首次骨成像時(shí)有骨折,23 例病人在首次骨成像后有骨折,189 例病人未骨折。CTI、CCR 測(cè)量的觀察者間和觀察者內(nèi)的可重復(fù)性很高(范圍0.96~0.98)。在沒(méi)有基線骨折的212 例病人中,CTI(截?cái)嘀怠?.50)預(yù)測(cè)未來(lái)骨折的敏感度和特異度[ROC 曲線下面積(AUC),0.96;95%CI:0.84~0.99;敏感度:92%;特異度:96%]高于全髖關(guān)節(jié)(AUC,0.78;95%CI:0.51~0.91;敏感度:64%;特異度:93%),股骨頸(AUC,0.73;95%CI:0.50~0.86;敏感度:64%;特異度:73%),腰椎(AUC,0.69;95%CI:0.49~0.82;敏感度:57%;特異度:63%)和前臂(AUC,0.78;95%CI:0.59~0.89;敏感度:70%;特異度:70%)的DXA 檢查T(mén) 評(píng)分。結(jié)論X 線皮質(zhì)厚度指數(shù)≤0.50 是GD 骨折風(fēng)險(xiǎn)的可靠獨(dú)立預(yù)測(cè)指標(biāo)。

        原文載于Radiology,2023,307(1):e212779.

        邵曉彤譯 羅驍 張敏鳴校

        ○神經(jīng)放射學(xué)

        χ-分離成像診斷多發(fā)性硬化與視神經(jīng)脊髓炎譜系病(DOI:10.19300/j.2023.r0409)

        χ-Separation Imaging for Diagnosis of Multiple Sclerosis versus Neuromyelitis Optica Spectrum Disorder (DOI:10.1148/radiol.220941)

        W.Kim,H.Shin,H.Lee,D.Park,J.Kang,Y.Nam,et al.

        摘要使用χ 分離成像可以提供與多發(fā)性硬化(MS)病變異常變化密切相關(guān)的鐵和髓鞘檢測(cè)的一種補(bǔ)充手段。目的評(píng)估MS 和視神經(jīng)脊髓炎譜系?。∟MOSD)腦病變?cè)讦?分離成像上的表現(xiàn),并與既往報(bào)道的診斷標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較,探討其對(duì)這2 種疾病的鑒別診斷價(jià)值。資料與方法前瞻性納入2017 年10 月—2020 年10 月期間接受χ 分離成像的MS 或NMOSD 病人。使用局部頻移和計(jì)算R2′(R2′=R2*-R2)分別估計(jì)陽(yáng)性(χpos)和陰性(χneg)磁化率。使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行R2映射。對(duì)于每個(gè)病變,評(píng)估并比較是否存在中心靜脈征(CVS)和順磁邊緣征(PRS)以及χneg和χpos圖上的信號(hào)特征。計(jì)算每個(gè)被試者的CVS、PRS 和低反磁性的病變比例。采用受試者操作特征(ROC)曲線分析評(píng)估診斷效能。結(jié)果共有32 例MS 病人[平均年齡(34±10)歲;女25 例,男7 例]和15例NMOSD 病人[平均年齡(52±17)歲;女14 例,男1 例]納入評(píng)估,共有611 個(gè)MS 和225 個(gè)NMOSD 腦病變。在χneg圖上,80.2%(490/611)的MS 病變被歸類(lèi)為低反磁性病變,而13.8%(31/225)的NMOSD 病變被歸類(lèi)為低反磁性病變(P<0.001)。2 種疾病在χpos圖上病變表現(xiàn)沒(méi)有差異。在每位被試者的分析中,MS 病人表現(xiàn)出更高比例的低反磁性病變[中位數(shù)83%(72%,93%)高于NMOSD 組[6%(0,14%);P<0.001]。低反磁性病變的比例達(dá)到了良好的診斷效能(ROC 曲線下面積,0.96;95%CI:0.91~1.00)。結(jié)論在χ 分離成像上,MS 病變傾向于呈低反磁性,這可作為區(qū)分MS 與視神經(jīng)脊髓炎譜系病的重要標(biāo)記。

        原文載于Radiology,2023,307(1):e220941.

        王超譯 靳云云 張敏鳴校

        基于擴(kuò)散加權(quán)MRI 的深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)卒中低灌注病灶和靶區(qū)不匹配(DOI:10.19300/j.2023.r0410)

        Predicting Hypoperfusion Lesion and Target Mismatch in Stroke from Diffusion-weighted MRI Using Deep Learning(DOI:10.1148/radiol.220882)

        Y.Yu,S.Christensen,J.Ouyang,F.Scalzo,D.S.Liebeskind,M.G.Lansberg,et al.

        摘要灌注成像對(duì)于識(shí)別卒中的組織靶區(qū)不匹配很重要,但灌注成像需要注射對(duì)比劑以及后處理軟件分析。目的采用深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)卒中低灌注病變,以灌注MRI 為參考標(biāo)準(zhǔn),僅基于擴(kuò)散加權(quán)成像(DWI)和臨床信息來(lái)識(shí)別存在靶區(qū)不匹配的病人。資料與方法急性缺血性卒中病人的基線灌注MRI 和DWI 影像來(lái)自2008—2019 年的多中心數(shù)據(jù)(急性卒中影像學(xué)分支,擴(kuò)散及灌注成像以研究卒中演變2,加州大學(xué)洛杉磯分校卒中注冊(cè)研究)。灌注MRI 采用灌注和擴(kuò)散軟件快速處理,自動(dòng)分割低灌注病變(達(dá)峰時(shí)間Tmax≥6 s)和缺血核心[表觀擴(kuò)散系數(shù)(ADC),≤620×10-6mm2/s]。采用基線DWI、ADC、美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院卒中量表評(píng)分和卒中癥狀偏側(cè)性為輸入,以低灌注和缺血核心分割為基礎(chǔ)訓(xùn)練3D UNet 深度學(xué)習(xí)模型。使用Dice 評(píng)分系數(shù)(DSC)來(lái)評(píng)估模型的效能。采用McNemar 檢驗(yàn),將基于該模型的靶區(qū)不匹配分類(lèi)與DAWN 試驗(yàn)定義的臨床-DWI 不匹配方法進(jìn)行了比較。結(jié)果總的來(lái)說(shuō),413 例病人[平均年齡(67±15)歲;男207 例]被納入模型開(kāi)發(fā)和初步分析,研究采用5 折交叉驗(yàn)證(分別選取訓(xùn)練、驗(yàn)證和測(cè)試集每折各247、83 和83 例病人)。該模型預(yù)測(cè)的低灌注病變中位DSC 為0.61(0.45,0.71)。該模型識(shí)別靶區(qū)不匹配病人的敏感度為90%(283/254;95%CI:86%~93%),特異度為77%(130/100 例;95%CI:69%~83%),而識(shí)別臨床-DWI 不匹配病人的敏感度為50%(281/140;95%CI:44%~56%),特異度為89%(130/116;95%CI:83%~94%)(均P<0.001)。結(jié)論3D U-Net 深度學(xué)習(xí)模型基于DWI 和臨床信息預(yù)測(cè)低灌注病變,并且該方法相較于臨床-DWI 不匹配方法,識(shí)別出靶區(qū)不匹配病人的敏感性要更高。

        原文載于Radiology,2023,307(1):e220882.

        李凱程譯 王超 張敏鳴校

        ○兒科學(xué)成像

        10 407 名兒童和青少年的對(duì)比增強(qiáng)CT 檢查后急性腎損傷風(fēng)險(xiǎn)的隊(duì)列研究(DOI:10.19300/j.2023.r0411)

        Risk of Acute Kidney Injury Following Contrast-enhanced CT in a Cohort of 10407 Children and Adolescents (DOI:10.1148/radiol.210816)

        J.C.Toro,B.Viteri,L.Ballester,H.A.G.Perdomo,A.White,M.Pradhan,et al.

        摘要以往研究探討的多是對(duì)比劑誘導(dǎo)的成人急性腎損傷(AKI),而對(duì)兒童和青少年人群的相關(guān)研究甚少。目的計(jì)算靜脈注射碘對(duì)比劑后行CT 檢查的兒童和青少年AKI 的發(fā)生率并評(píng)估其發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。資料與方法該回顧性研究是對(duì)一家兒童醫(yī)院2008 年1 月—2018 年1 月的病例進(jìn)行分析,納入對(duì)象為0~17 歲的病人,并且在使用或不使用對(duì)比劑的CT 檢查前后48 h 內(nèi)測(cè)量了血清肌酐水平。根據(jù)AKI 網(wǎng)絡(luò)指南計(jì)算AKI 的發(fā)生率。對(duì)病例與對(duì)照組病人進(jìn)行傾向性評(píng)分匹配(基于年齡、性別、種族、基礎(chǔ)腎小球?yàn)V過(guò)率、掃描次數(shù)等得出)進(jìn)行亞組分析。根據(jù)估計(jì)的腎小球?yàn)V過(guò)率(eGFR)進(jìn)行分層,并探討分層前后的差異。使用對(duì)數(shù)二項(xiàng)式廣義估計(jì)方程建立調(diào)整后的風(fēng)險(xiǎn)模型,以估計(jì)相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)(RR)。結(jié)果在全部54 000 次CT 掃描中,10 407 例患兒 [中位年齡8.5(3,14)歲;男孩5 869 例,女孩4 538 例]的19 377 次掃描被納入分析。整體樣本AKI 發(fā)生率為1.5%;在對(duì)比劑增強(qiáng)CT檢查組中AKI 的發(fā)生率為1.4%(8 844 次掃描中的123 次),未使用對(duì)比增強(qiáng)CT 檢查組中AKI 的發(fā)生率為1.6%(10 533次掃描中的171 次)(P=0.18)。在對(duì)比增強(qiáng)CT 檢查組中,eGFR 不低于和低于60 mL/(min·1.73 m2)的AKI 發(fā)生率分別為1.3%和8.5%(P<0.001),均高于非對(duì)比劑組(eGFR 不低于和低于60 mL/(min·1.73 m2)的AKI 發(fā)生率分別為0.1%和2.7%;P<0.001)。年齡(增加)被發(fā)現(xiàn)是AKI 的保護(hù)因素,RR為0.96(95%CI:0.94~0.99;P=0.01),在亞組分析中對(duì)比劑的使用增加了AKI 的風(fēng)險(xiǎn),RR 為2.19(95%CI:1.11~4.35;P=0.02)。結(jié)論兒童和青少年行對(duì)比劑增強(qiáng)CT 檢查后AKI 的總體發(fā)生率非常低,而且在不同的組間及分析中對(duì)比劑暴露并沒(méi)有持續(xù)增加AKI 的風(fēng)險(xiǎn)。

        原文載于Radiology,2023,307(3):e210816.

        田詩(shī)姣譯 王超 張敏鳴校

        ○胸部成像

        COVID-19 后肺部異常的檢測(cè):光子計(jì)數(shù)CT 與同日能量整合探測(cè)器CT 的比較(DOI:10.19300/j.2023.r0412)

        Detection of Post-COVID-19 Lung Abnormalities:Photon-counting CT versus Same-Day Energy-integrating Detector CT(DOI:10.1148/radiol.222087)

        F.Prayer, P.Kienast, A.Strassl, P.T.Moser, D.Bernitzky, C.Milacek,et al.

        摘要光子計(jì)數(shù)探測(cè)器(PCD)CT 能夠?qū)崿F(xiàn)超高分辨率的肺部成像,并可能揭示出新型冠狀病毒感染(COVID-19)后持續(xù)癥狀的相關(guān)形態(tài)學(xué)變化。目的比較PCD CT 和能量整合探測(cè)器(EID)CT 對(duì)COVID-19 后肺部異常的無(wú)創(chuàng)性評(píng)估。資料與方法在該前瞻性研究中,對(duì)2022 年4 月—2022 年6 月期間有一種或多種與COVID-19 相關(guān)的持續(xù)癥狀(靜息或勞累性呼吸困難、咳嗽、疲勞)的成年參與者,在同一天內(nèi)進(jìn)行了EID 和PCD CT 檢查。審閱其1.0 mm 的EID CT 影像以及1.0、0.4、0.2 mm 的PCD CT 影像,以確定是否存在肺部異常。采用Likert 五級(jí)量表(-2~2)和肺部信噪比(SNR),主觀和客觀地評(píng)估EID 和PCD CT 的影像質(zhì)量。結(jié)果共20 名參與者納入研究[平均年齡(54±16)歲;男10 名]。EID CT 顯示20 名參與者中有15 名(75%)出現(xiàn)COVID-19 后肺部異常,中位受累范圍為肺容積的10%(0,45%)和3.5(0,5)個(gè)肺葉。磨玻璃樣陰影和線性帶是EID CT 最常見(jiàn)的表現(xiàn)[20 名參與者中有10 名(50%)出現(xiàn)]。PCD CT 顯示20 名參與者中有10 名(50%)出現(xiàn)額外的肺部異常,其中最常見(jiàn)的是支氣管擴(kuò)張[20 名中有10 名(50%)]。1.0 mm PCD CT 影像相對(duì)于1.0 mm EID CT 影像[中位數(shù)1(1,2);P<0.001]以及0.4 mm PCD CT影像相對(duì)于1.0 mm PCD CT 影像[中位數(shù)1(1,1);P<0.001]的主觀影像質(zhì)量有所改善;但0.2 mm PCD CT 影像相對(duì)于0.4 mm PCD CT 影像[中位數(shù)為0(0,0.5);P=0.26]沒(méi)有改善。與1.0 mm的EID CT 影像相比,1.0 mm 的PCD CT 影像具有更高的肺部SNR(平均差異為0.53±0.96;P=0.03),但0.4 mm 影像的SNR低于1.0 mm 的影像,0.2 mm 影像的SNR 低于0.4 mm 影像。結(jié)論P(yáng)CD CT 在顯示COVID-19 后肺部細(xì)微異常和影像質(zhì)量方面優(yōu)于EID CT。

        原文載于Radiology,2023,307(1):e222087.

        羅驍譯 邵曉彤 張敏鳴校

        大麻吸煙者的胸部CT 表現(xiàn)(DOI:10.19300/j.2023.r0413)

        Chest CT Findings in Marijuana Smokers(DOI: 10.1148/radiol.212611)

        L.Murtha,P.Sathiadoss,J.Salameh,M.D.F.Mcinnes,G.Revah.

        摘要目前全球大麻的消耗量正在增加,但目前對(duì)于其相關(guān)的肺部影像學(xué)研究較少。目的采用胸部CT 研究吸食大麻對(duì)肺部的影響。資料與方法該回顧性病例對(duì)照研究評(píng)估了2005 年10 月—2020 年7 月間大麻吸食者、非吸煙對(duì)照和純煙草吸煙者的胸部CT 檢查結(jié)果,并比較肺氣腫、氣道變化、男乳發(fā)育和冠狀動(dòng)脈鈣化比率的組間差異。此外,本研究針對(duì)50 歲以上的純煙草煙民,建立了年齡、性別相匹配的亞組,旨在進(jìn)行胸部CT 檢查結(jié)果的組間比較。研究統(tǒng)計(jì)方法采用χ2檢驗(yàn)。結(jié)果本研究共納入56 名大麻吸食者[年齡(49±14)歲,男34 名]、57 名非吸煙對(duì)照[年齡(49±14)歲,男32 名]和33 名純煙草吸煙者[年齡(60±6)歲,男18 名]。大麻吸食者的肺氣腫率[56 名中有42 名(75%)]高于非吸煙者[57 名中有3 名(5%)](P<0.001),但與純煙草吸煙者的差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義[33 名中有22 名(67%)](P=0.40)。與其他組相比,大麻吸食者的支氣管增厚、支氣管擴(kuò)張和黏液嵌塞的比率更高(P<0.001~P=0.04),并且男乳發(fā)育更常見(jiàn)[34 名中有13 名(38%)]。在年齡匹配的亞組分析中,大麻吸食者的支氣管增厚、支氣管擴(kuò)張和黏液阻塞的比率仍高于純煙草吸煙者(P<0.001~P=0.006)。年齡匹配的大麻吸食者的肺氣腫率[30 名中有28 名(93%)]高于純煙草吸食者[33 名中有22 名(67%)](P=0.009)。此外,年齡匹配的大麻吸食者[30 名中有21 名(70%)]和純煙草吸煙者[33 名中有28 名(85%)]之間的冠狀動(dòng)脈鈣化率無(wú)組間差異(P=0.16)。結(jié)論盡管目前研究仍存在觀察者間一致性、大麻伴隨吸煙效應(yīng)等局限性,但是與非吸煙者及純煙草吸煙者相比,大麻吸食者的氣道炎癥和肺氣腫的發(fā)生更為普遍。

        原文載于Radiology,2023,307(1):e212611.

        曾慶澤譯 王淑玥 張敏鳴校

        基于人工智能的支氣管擴(kuò)張的CT 評(píng)估:COPDGene 研究(DOI:10.19300/j.2023.r0414)

        Artificial Intelligence-based CT Assessment of Bronchiectasis:The COPDGene Study(DOI:10.1148/radiol.221109)

        A.A.Díaz,P.Nardelli,W.Wang,R.San José Estépar,A.Yen,et al.

        摘要CT 是評(píng)估支氣管擴(kuò)張的標(biāo)準(zhǔn)檢查。氣道與動(dòng)脈直徑比值(AAR)升高通常用于鑒別增大的支氣管和支氣管擴(kuò)張,但是在目前CT 成像技術(shù)中評(píng)估該指標(biāo)的嚴(yán)重程度存在一定的局限性。目的使用基于人工智能的胸部CT 來(lái)確定AAR 的程度,并評(píng)估AAR 與病情加重隨時(shí)間惡化的相關(guān)性。資料與方法在前瞻性、觀察性、多中心COPDGene 研究中對(duì)長(zhǎng)期吸煙者進(jìn)行的二次分析中,使用人工智能工具對(duì)AAR進(jìn)行量化。確定每名參與者在進(jìn)行胸部CT 掃描時(shí)存在AAR>1(氣道擴(kuò)張的衡量標(biāo)準(zhǔn))的氣道百分比。通過(guò)2 年1 次的隨訪(2009 年7 月—2021 年9 月)前瞻性地確定肺部支氣管擴(kuò)張加重。通過(guò)構(gòu)建多變量零膨脹回歸模型評(píng)估AAR>1的氣道百分比與隨訪期間肺部支氣管擴(kuò)張加重總數(shù)之間的相關(guān)性。協(xié)變量包括人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、肺功能和常規(guī)CT 參數(shù)。結(jié)果在4 192 名參與者中[中位年齡59(52,67)歲;男1 878 名(45%)]中,1 834 名患有慢性阻塞性肺疾?。–OPD)。在10 年的隨訪和調(diào)整模型中,AAR>1 的氣道百分比(四分位數(shù)4∶1)與急性加重發(fā)作次數(shù)相關(guān)[風(fēng)險(xiǎn)比(RR),1.08;95%CI:1.02~1.15;P=0.01]。在符合支氣管擴(kuò)張臨床和影像學(xué)標(biāo)準(zhǔn)(臨床主要表現(xiàn)≥3%的AAR>1)的參與者中,與不符合的病人相比,RR 為1.37(95%CI:1.31~1.43;P<0.001)。在COPD 病人中,相應(yīng)的RR分別為1.10(95%CI:1.02~1.18;P=0.02)和1.32(95%CI:1.26~1.39;P<0.001)。結(jié)論在患有COPD 的長(zhǎng)期吸煙者中,基于人工智能的肺部CT 測(cè)量的支氣管擴(kuò)張AAR隨著時(shí)間的推移與更多的病情加重相關(guān)。

        原文載于Radiology,2023,307(1):e221109.

        林雙翔譯 李凱程 張敏鳴校

        移植肺早期肺間質(zhì)改變的放射學(xué)和組織學(xué)相關(guān)性研究(DOI:10.19300/j.2023.r0415)

        Radiologic and Histologic Correlates of Early Interstitial Lung Changes in Explanted Lungs (DOI: 10.1148/radiol.221145)

        S.E.Verleden, A.Vanstapel, J.Jacob, T.Goos, J.Hendriks, L.J.Ceulemans,et al.

        摘要肺間質(zhì)性異常(ILA)反映了肺部CT 掃描的影像特征,與(早期)肺間質(zhì)性疾病相一致。盡管關(guān)于ILA 的發(fā)病率、危險(xiǎn)因素和預(yù)后的證據(jù)越來(lái)越多,但是ILA 的組織病理學(xué)相關(guān)性仍待探究。目的明確人體肺移植后CT 定義的ILA 的放射學(xué)與組織病理學(xué)之間的關(guān)系。資料與方法前瞻性收集2010 年—2021 年放射學(xué)上表現(xiàn)出ILA 的參與者的移植肺或肺葉標(biāo)本。將這些標(biāo)本經(jīng)充氣、冰凍處理后,進(jìn)行CT 或micro-CT 掃描(空間分辨率分別為0.7 mm 和90 μm)。隨后,切開(kāi)肺并且進(jìn)行粗針穿刺活檢取樣。每個(gè)肺組織至少取5 個(gè)樣本進(jìn)行micro-CT 掃描。并使用半定量重塑分析來(lái)進(jìn)行組織病理學(xué)評(píng)估?;谔囟▍^(qū)域的放射學(xué)評(píng)分,評(píng)估放射學(xué)和組織病理學(xué)結(jié)果之間的相關(guān)性。結(jié)果共納入6 名供體[移植時(shí)的年齡60~83 歲,中位年齡71 歲;男4 名]的8 個(gè)肺移植體(未使用的供體肺,n=4;腫瘤適應(yīng)證肺葉切除,n=2)。體外CT 顯示所有肺組織均可見(jiàn)不同程度的磨玻璃影、網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)、部分存在支氣管擴(kuò)張。micro-CT 和組織病理學(xué)檢查結(jié)果表明肺部間質(zhì)性異常經(jīng)常發(fā)生在隔旁,并且與纖維化和淋巴細(xì)胞炎癥相關(guān)。組織病理學(xué)結(jié)果顯示,在CT 掃描正常的區(qū)域內(nèi)有不同程度的纖維化,而CT 掃描出現(xiàn)網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)的區(qū)域纖維化更為嚴(yán)重。血管病變和支氣管擴(kuò)張也經(jīng)常出現(xiàn)在ILA 肺的組織病理學(xué)檢查中,但很少觀察到發(fā)育完全的成纖維細(xì)胞灶。結(jié)論研究證實(shí)了CT 定義的肺間質(zhì)性異常有直接的組織學(xué)相關(guān)性。

        原文載于Radiology,2023,307(1):e221145.

        馬琳琳譯 楊思雨 張敏鳴校

        說(shuō)明:

        ①本專(zhuān)欄內(nèi)容為Radiology 最近兩期部分科學(xué)性論著摘要的中文譯文。 原文DOI 由RSNA 提供。

        ②本刊盡量采取了與原文一致的體例(如,原作者姓名的書(shū)寫(xiě)方式、小欄目的順序等)。 對(duì)于原文中提到的新技術(shù)名詞,如尚無(wú)規(guī)范的中文名詞對(duì)應(yīng),則在文中直接引用英文原文,以便于讀者查閱。

        Owned and published by the Radiological Society of North American,Inc(RSNA).?2023,RSNA.Translated by CSR and reprinted with permission of RSNA.

        版 權(quán) 歸 北 美 放 射 學(xué) 會(huì)(RSNA).?2023,RSNA.RSNA 授 權(quán)CSR 翻譯重印。

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