目的应用DSA和CTA技术探讨中晚期肝癌的血供特点及血流灌注动态变化情况。方法选取我院于2013年1月至2015年1月间收治的28例中晚期肝癌患者为研究对象,对其肝动脉及门静脉等进行DSA及CT血管造影检查,检测患者的血供及血流灌注动态变化情况。结果 DSA和CT血管造影显示所有患者的病灶数目、大小及位置一致。肝动脉造影表现为动脉期多血供,且CTHA例数显著高于DSA肝动脉造影(27 VS 23)(P=0.000);间接门静脉造影表现为门静脉期乏血供,在DSA门脉造影和CTAP上均未发现门脉血供。肝癌组织在CTHA单层动态扫描上呈明显强化,且肝动脉期具有丰富动脉血流灌注,而在CTAP单层动态扫描上呈无明显强化,且肝门静脉期无门脉血流灌注,差异具有统计学意义(P=0.000)。中晚期肝癌患者的DSA和CT血管造影结果显示:弥漫型、结节型及巨块型肝癌病理类型的动脉血供比较,差异无统计学意义(P>0.05),且均未发现门脉血供。结论中晚期肝癌患者以肝动脉供血为主,侧枝动脉供血为辅,门静脉供血较低或无;应用DSA和CT血管造影技术综合评价肝癌的血供特点和血流灌注动态变化,可为介入治疗提供参考依据。
目的基于人工智能(AI)建立并验证≤20 mm孤立性肺结节(SPN)良恶性预测模型。方法收集2018年11月至2020年5月在厦门大学附属中山医院接受手术切除并获得明确病理诊断的≤20 mm SPN患者279例(338个SPN),回顾性分析其临床特征(年龄、性别、吸烟史、恶性肿瘤史及家族恶性肿瘤史)、影像特征(最大径、最小径、实性占比、体积、分叶征、毛刺征、空泡征、空洞征、胸膜凹陷征)、及影像组学特征(最大CT值、最小CT值、平均CT值、中位数CT值、CT值标准差、偏度、峰值、能量、熵)。采用完全随机法将SPN按8∶2比例分为训练集(271个)和验证集(67个)。训练集数据中,首先使用最小收缩和选择算子(LASSO)回归方法对临床特征、影像特征及影像组学进行筛选,再进行多因素logistic回归分析筛选出≤20 mm SPN良恶性相关的独立危险因素,并实现列线图预测模型构建。最后将测试集数据传入该模型进行验证,绘制ROC曲线和校准曲线,评估模型预测价值。结果训练集中271个≤20 mm SPN,其中良性81个、恶性190个。经LASSO回归及多因素logistics回归分析筛选得出年龄、性别、最大径、空泡征、实性占比5个因素为预测最大径≤20 mm SPN良恶性的独立预测因子,构建预测模型为:P=e^(x)/(1+e^(x)),x=-2.583+0.027×年龄+1.519×性别+0.127×结节最大径-2.132×实性占比+1.720×空泡征。该模型预测≤20 mm的SPN为恶性的ROC曲线下面积为0.850,灵敏度为73.7%,特异度为82.7%,准确度为82.3%。验证集67个SPN,其中良性22个、恶性45个,预测模型的AUC为0.882,灵敏度为82.2%,特异度为81.8%,准确度为85.1%。训练集和验证集预测模型的校准曲线与理想曲线重合度良好(训练集:P=0.688,验证集:P=0.618)。结论基于AI建立的≤20 mm SPN的良恶性预测模型可获得预测概率并具有良好的诊断效能。
