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        基于影像學(xué)檢查的LI-RADS的研究進(jìn)展

        2023-09-05 15:21:51柯郁庭陳曉東羅澤斌
        當(dāng)代醫(yī)藥論叢 2023年12期
        關(guān)鍵詞:組學(xué)特異性影像學(xué)

        柯郁庭,陳曉東,2,羅澤斌,2

        (1.廣東醫(yī)科大學(xué),廣東 湛江 524000 ;2.廣東醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院放射科,廣東 湛江 524000)

        肝細(xì)胞癌(HCC)是目前全球第5 大常見的惡性腫瘤,也是我國(guó)常見的惡性腫瘤之一。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,在我國(guó),原發(fā)性肝癌在所有癌癥中的發(fā)病率居第4 位,致死率居第2 位[1]。HCC 臨床診斷的準(zhǔn)確性直接關(guān)系到病人的臨床治療決策與預(yù)后。近年來(lái)隨著影像學(xué)檢查技術(shù)的迅速發(fā)展,尤其是影像組學(xué)的出現(xiàn),使得我們能夠得到很多有關(guān)病灶內(nèi)部的信息或特征,這是我們通過肉眼觀察所不能獲取的。大量的特征和信息,能夠讓我們預(yù)測(cè)更多的模型,從而使影像組學(xué)得到進(jìn)一步發(fā)展[2]。影像學(xué)對(duì)HCC 的診斷效能非常高,也是目前唯一不需要手術(shù)或穿刺進(jìn)行病理活檢就可以診斷腫瘤的方法[3]。2011 年,美國(guó)放射學(xué)院創(chuàng)立的肝臟影像報(bào)告及數(shù)據(jù)系統(tǒng)(Liver Imaging Reporting and Data System,LI-RADS)是針對(duì)患有HCC 高風(fēng)險(xiǎn)人群的相關(guān)系統(tǒng)評(píng)級(jí),該系統(tǒng)中對(duì)于相關(guān)患者的影像檢查技術(shù)、征象描述的相關(guān)術(shù)語(yǔ)以及診斷報(bào)告和數(shù)據(jù)收集均進(jìn)行了清楚的介紹和規(guī)范化的要求,從而使影像報(bào)告能夠更加符合臨床要求及教學(xué)科研的需要[4]。LIRADS 根據(jù)主要征象及輔助征象對(duì)存在HCC 高風(fēng)險(xiǎn)因素患者的肝臟病灶進(jìn)行了分級(jí),LI-RADS 類型反映了患者罹患HCC 的可能性,其主要是基于典型CT 和MRI 的HCC 影像表現(xiàn)。目前,對(duì)于肝癌的診斷僅從影像表現(xiàn)對(duì)病灶進(jìn)行判斷,由于缺乏相關(guān)特異性的量化指標(biāo),只能從主觀方面判斷病灶的良惡性。“精確醫(yī)療”及“影像組學(xué)”等新興概念的提出,使醫(yī)學(xué)影像不再是單獨(dú)的圖像資料。我們可以將大量影像資料轉(zhuǎn)換為一些定量數(shù)據(jù),從而獲得相關(guān)病灶的一些特征及信息,這儼然成為當(dāng)前醫(yī)學(xué)影像學(xué)發(fā)展的趨勢(shì)?,F(xiàn)有的傳統(tǒng)影像學(xué)定性參數(shù)儼然已不能滿足“精確醫(yī)療”的發(fā)展需要。本文就基于影像學(xué)檢查的LI-RADS 的研究進(jìn)展進(jìn)行論述。

        1 超聲檢查(ultrasound)

        超聲檢查在HCC 的篩查中,因具有無(wú)電離輻射、快捷、經(jīng)濟(jì)等優(yōu)勢(shì),深受臨床醫(yī)生及患者的青睞。Ding 等[5]認(rèn)為,超聲造影(CEUS)和增強(qiáng)CT/MRI 之間最終LI-RADS 類別的多模態(tài)一致性是公平的。CEUS 和增強(qiáng)CT/MRI LI-RADS 的LR-5 對(duì)應(yīng)于HCC 的可比陽(yáng)性預(yù)測(cè)值。對(duì)于增強(qiáng)CT/MRI 分類的LR-3 和LR-4 結(jié)節(jié),應(yīng)該進(jìn)行CEUS 檢查,因?yàn)樗鼈兛梢栽谄胀ǔ暽蠙z測(cè)到。增強(qiáng)CT/MRI LR-M對(duì)非HCC 惡性腫瘤的診斷性能優(yōu)于CEUS LR-M。對(duì)于通過CEUS 分類的LR-M 級(jí)別結(jié)節(jié),則需要通過增強(qiáng)CT/MRI 重新評(píng)估。Zuo 等[6]收集873 例肝局灶性病變(FLLs)患者行CEUS 檢查,得出ACR CEUS LI-RADS 對(duì)有HCC 高風(fēng)險(xiǎn)患者的FLLs 診斷效能非常高。然而,目前超聲檢查的診斷性能仍然不完善,需要在未來(lái)進(jìn)行進(jìn)一步的研究。例如,在更多的患者中研究CEUS LI-RADS 隊(duì)列,重點(diǎn)關(guān)注LR-4 和LR-M在HCC 鑒別診斷中的作用;確定使用CEUS 的定量灌注分析來(lái)分析HCC 微血管形成的特征;驗(yàn)證和優(yōu)化腫瘤靶向抑制劑,如BR55。筆者認(rèn)為,超聲檢查在疾病篩查、診斷、隨訪及預(yù)后、療效評(píng)估等方面,均有著非常重要的作用。然而,常規(guī)的二維超聲對(duì)深部病變的相關(guān)分辨力不足,且彩色多普勒超聲又很容易受到組織移動(dòng)及病灶位置深度的影響,導(dǎo)致檢出率降低。此外,又因操作者的水平及經(jīng)驗(yàn)參差不齊,極易導(dǎo)致診斷效能降低。對(duì)于某些肥胖患者來(lái)說,脂肪過多會(huì)使凸陣探頭的聲波很難穿透腹部,從而影響觀察。同時(shí),腹部氣體較多時(shí),檢查結(jié)果容易受到氣體的干擾。

        2 CT 檢查(computedtomography)

        有不少研究數(shù)據(jù)表明,當(dāng)CT 檢查結(jié)合LI-RADS系統(tǒng)時(shí),對(duì)于肝臟小結(jié)節(jié)的診斷具有較強(qiáng)的有效性,對(duì)提高CT 報(bào)告的準(zhǔn)確性非常有用。相關(guān)研究數(shù)據(jù)[7]表明,將LR-5 作為HCC 診斷的預(yù)測(cè)指標(biāo)時(shí),結(jié)合主要特征和輔助特征的診斷特異性、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值和準(zhǔn)確性均高于僅使用CT 主要特征;當(dāng)使用LR-4/5 作為診斷HCC 的預(yù)測(cè)因子時(shí),結(jié)合主要特征和輔助特征的診斷敏感性、陰性預(yù)測(cè)值和準(zhǔn)確性均高于僅使用CT 主要特征,同時(shí)保留了較高的特異性;有8.7% 病灶的LI-RADS 分級(jí)通過增加CT 輔助特征進(jìn)行調(diào)整。Park 等[8]評(píng)估267 例患者中的306 個(gè)被組織學(xué)證實(shí)的肝結(jié)節(jié)病灶(其中280 例HCC,20 例合并肝細(xì)胞膽管癌,1 例膽管癌,5 例良性結(jié)節(jié)),當(dāng)使用LI-RADS類別的LR-4/5 標(biāo)準(zhǔn)時(shí),第一組的敏感度更高,準(zhǔn)確度和陽(yáng)性預(yù)測(cè)值與第2 組相當(dāng);當(dāng)使用LR-5 標(biāo)準(zhǔn)時(shí),兩組的靈敏度、準(zhǔn)確度和陽(yáng)性預(yù)測(cè)值相當(dāng);其中非HCC 惡性腫瘤被歸類為L(zhǎng)R-4 或LR-5 的數(shù)量與兩組被歸類為L(zhǎng)R-M 的HCC 數(shù)量相似??梢钥闯?,簡(jiǎn)化MRA(AMRI)聯(lián)合多相(mCT)在經(jīng)LI-RADS 診斷HCC 中顯示出與EOB-MRI 相似或優(yōu)于EOB-MRI 的診斷性能。因此,mCT 在AMRI 檢測(cè)到的有HCC 風(fēng)險(xiǎn)患者的肝臟觀察中具有作為HCC 診斷的一種潛在順序模式。有研究證實(shí)LI-RADS 的主要特征對(duì)HCC的診斷具有中等至優(yōu)良的特異性,而LR-5 對(duì)HCC 的診斷具有近乎完美的特異性。在少數(shù)病例中,由放射科醫(yī)生自行決定使用CT 輔助特征可以改變最終類別,但在診斷HCC 方面有類似的敏感性和特異性。而結(jié)合LR-4、LR-5 和LR-TIV 分類可提高敏感性,但相應(yīng)特異性降低。筆者認(rèn)為,高速CT 掃描速度極快,能在肝動(dòng)脈期和門靜脈期分別行2 次或3 次全肝螺旋掃描,彌補(bǔ)了一般動(dòng)態(tài)掃描的缺陷。其最大特點(diǎn)是在增強(qiáng)掃描時(shí)的不同期掃描,能充分顯示血供特點(diǎn)及病灶特征,且病灶有二次被檢出的機(jī)會(huì),因此能夠大大提高確診率,同時(shí)三期增強(qiáng)掃描可更為準(zhǔn)確地捕捉有價(jià)值的信息,為臨床診斷提供更為有效的依據(jù)。雖然CT 檢查具有一定的電離輻射傷害,但具有相當(dāng)高的檢出率,在醫(yī)學(xué)影像學(xué)領(lǐng)域具有不可替代的地位。

        3 MRI 檢查

        當(dāng)Ren 等[9]采用LR-5 作為HCC 的預(yù)測(cè)指標(biāo)時(shí),LI-RADS v2018 的敏感性、陰性預(yù)測(cè)值(NPV)和準(zhǔn)確性均較v2017 有所提高,約登指數(shù)更高。然而,采用LR-4/5 作為預(yù)測(cè)指標(biāo)時(shí),MRI 對(duì)HCC 的診斷性能沒有改變。該學(xué)者將LI-RADS v2017 中76%(19/25)觀測(cè)值的閾值增長(zhǎng)修訂為v2018 中的閾下增長(zhǎng),并且基于LI-RADS v2018,將LI-RADS v2017 中的16例LR-4 觀測(cè)值更改為L(zhǎng)R-5。Cerny 等[10]研究發(fā)現(xiàn),在HCC 的MRI 檢查中,輔助特征與主要特征結(jié)合使用可提高診斷敏感性,同時(shí)保留對(duì)HCC 診斷的高度特異性。有研究指出,定性和定量LI-RADS 表現(xiàn)出相似的性能。定量評(píng)估的動(dòng)脈期非環(huán)形高強(qiáng)化顯示出增加讀者間一致性和HCC 診斷敏感性的潛力,而定量評(píng)估的非周邊廓清具有相反的效果,需要重新定義。某項(xiàng)研究表明,釓塞酸二鈉增強(qiáng)MRI 中的PVP 減影成像可以提高LI-RADS 在HCC 診斷中的分類水平,因?yàn)樗陲@示強(qiáng)化包膜方面具有優(yōu)越的能力,并且可以增加顯示廓清的好處[11]。有研究表明,LI-RADS的輔助特征與主要特征相結(jié)合對(duì)小肝癌無(wú)創(chuàng)性診斷的附加價(jià)值有限,然而,它們的使用能將大部分觀察結(jié)果中的最終類別從LR-3 修改為L(zhǎng)R-4,從而可能改變對(duì)有HCC 風(fēng)險(xiǎn)患者的管理[12]。筆者認(rèn)為,MRI 檢查的優(yōu)點(diǎn)為無(wú)輻射,能夠在檢查過程中直接得到原生的三維圖像,不需經(jīng)過重建就可以得到清晰、完整的多方位圖像資料。MRI 可顯示肝臟的解剖學(xué)構(gòu)造及其代謝過程和生理病理狀態(tài)、特征,并可利用不同的化學(xué)信號(hào)特性來(lái)對(duì)結(jié)節(jié)性疾病的特征作出評(píng)估,可對(duì)結(jié)節(jié)的良惡性做出有效的鑒定判斷。

        4 影像組學(xué)的應(yīng)用與發(fā)展

        影像組學(xué)的定義最早由荷蘭學(xué)者[13]在2012 年提出,是指從各種影像資料中提取大量影像數(shù)據(jù),對(duì)病灶進(jìn)行劃分、提取特征與模型構(gòu)建,從而對(duì)大批影像資料信息進(jìn)行更深入的發(fā)掘、預(yù)測(cè)和研究,幫助影像醫(yī)師做出更精確的診斷。隨著影像學(xué)的發(fā)展,影像組學(xué)的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛。在超聲方面,影像組學(xué)拓展到超聲領(lǐng)域,建立了超聲影像組學(xué)。有研究表明,超聲組學(xué)建立的檢測(cè)模型,在肝局灶性病變的良惡性分辨、惡性腫瘤的分級(jí)診斷及預(yù)后預(yù)測(cè)中有良好的應(yīng)用前景[14]。超聲組學(xué)的應(yīng)用也提高了肝彌漫性病變的診斷準(zhǔn)確性。Wang 等[15]研究表明,基于肝臟CT 和MR 成像的深度學(xué)習(xí)和影像組學(xué)在常見肝臟疾病的診斷、治療評(píng)估和預(yù)后預(yù)測(cè)方面具有潛在的應(yīng)用價(jià)值。這表明人工智能方法可能成為未來(lái)支持臨床決策的有用工具,這可能使精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)向前邁進(jìn)一步。

        5 小結(jié)

        總而言之,筆者認(rèn)為目前影像組學(xué)在腫瘤性病變及非腫瘤性病變的診斷、治療及預(yù)后評(píng)估等方面應(yīng)用廣泛,并在某些方面已取得了一定成果,在未來(lái)具有極大的應(yīng)用及發(fā)展前景,同時(shí)也具有相當(dāng)?shù)奶魬?zhàn),具體為:第一,標(biāo)準(zhǔn)化問題,由于各種檢查技術(shù)的成像原理及參數(shù)不一致,從而導(dǎo)致圖像標(biāo)準(zhǔn)不能統(tǒng)一;第二,樣本量問題,影像組學(xué)是一個(gè)亟需大量樣本數(shù)據(jù)的研究,而目前相當(dāng)多影像組學(xué)方面的研究局限于較小樣本量的研究,而樣本量不足就會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)具有不確定性,從而導(dǎo)致整個(gè)研究不具有高度可信度;第三,影像組學(xué)特征提取是在感興趣區(qū)(ROI)范圍內(nèi)進(jìn)行的,而為病灶選取適當(dāng)?shù)腞OI 需要花費(fèi)大量時(shí)間,這在一定程度上限制了影像組學(xué)的研究和應(yīng)用,因此迫切需要找到一種更加高效的方法來(lái)取代人工畫ROI。

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