基于多模态MR影像及影像组学预测模型评价肝细胞癌微血管侵犯及预后的临床应用研究
《2024年多模态核磁对预测肺癌脑转移瘤病理类型的应用研究》范文
《多模态核磁对预测肺癌脑转移瘤病理类型的应用研究》篇一一、引言肺癌是全球范围内最常见的恶性肿瘤之一，而脑转移瘤是肺癌患者常见的并发症之一。
准确预测肺癌脑转移瘤的病理类型对于制定有效的治疗方案至关重要。
近年来，多模态核磁技术在医学诊断领域的应用越来越广泛，其高分辨率和多参数的特点为肺癌脑转移瘤的病理类型预测提供了新的可能。
本文旨在探讨多模态核磁在预测肺癌脑转移瘤病理类型方面的应用研究。
二、研究背景及意义多模态核磁技术结合了多种成像技术，如T1加权成像、T2加权成像、扩散加权成像等，能够提供丰富的影像信息。
通过分析这些影像信息，可以更准确地评估肿瘤的形态、大小、位置及与周围组织的关系，为肺癌脑转移瘤的病理类型预测提供有力支持。
本研究的意义在于为肺癌脑转移瘤的早期诊断和预后评估提供新的方法，有助于提高患者的生存率和生存质量。
三、研究方法本研究采用多模态核磁技术对肺癌脑转移瘤患者进行影像检查，收集患者的临床资料和影像数据。
通过对影像数据进行多参数分析，提取与病理类型相关的特征，建立预测模型。
同时，结合患者的病理学检查结果，验证预测模型的准确性和可靠性。
四、实验结果1. 影像特征分析：通过多模态核磁技术，我们提取了肺癌脑转移瘤的多种影像特征，包括肿瘤形态、大小、位置、边界清晰度、内部结构等。
这些特征为后续的病理类型预测提供了重要的依据。
2. 预测模型建立：基于提取的影像特征，我们建立了多种预测模型，包括机器学习模型和深度学习模型。
通过对比不同模型的性能，我们发现深度学习模型在预测肺癌脑转移瘤病理类型方面具有较高的准确性和可靠性。
3. 验证与分析：我们将预测结果与患者的病理学检查结果进行对比，发现多模态核磁技术能够有效预测肺癌脑转移瘤的病理类型。
其中，对于常见的腺癌和鳞癌的预测准确率较高，为临床诊断和治疗提供了有力的支持。
五、讨论本研究表明，多模态核磁技术在预测肺癌脑转移瘤病理类型方面具有较高的应用价值。
通过分析肿瘤的形态、大小、位置及与周围组织的关系等影像特征，可以更准确地预测肿瘤的病理类型。
影像组学及深度学习评估肝细胞癌预后研究进展
影像组学及深度学习评估肝细胞癌预后研究进展在医学科技的大海中，影像组学和深度学习如同两艘破浪前行的航船。
它们正携手探索肝细胞癌这片未知的海域，试图为患者带来更加精准的预后评估。
首先，让我们来谈谈影像组学这艘航船。
它利用先进的成像技术，如CT、MRI等，将肝脏内部的结构和功能信息转化为数字化的数据。
这些数据就像一张张精细的地图，揭示了肝细胞癌的每一个细节。
通过对这些数据的深入分析，医生们可以更准确地判断肿瘤的性质、大小、位置以及与周围组织的关系。
这不仅有助于制定个性化的治疗方案，还能为预后评估提供有力的依据。
而深度学习则是另一艘强大的航船。
它通过模拟人脑神经网络的工作原理，能够从海量的数据中学习和提取有用的信息。
在肝细胞癌的预后评估中，深度学习算法能够自动识别和分析影像组学数据中的复杂模式，从而预测患者的治疗效果和生存率。
这种预测不仅速度快、精度高，而且不受人为因素的影响，大大提高了预后评估的客观性和可靠性。
当这两艘航船相遇时，它们的合作更是产生了惊人的效果。
影像组学提供了丰富的数据来源，而深度学习则提供了强大的数据处理能力。
它们相互补充、相互促进，共同推动了肝细胞癌预后评估的研究进展。
然而，我们也不得不面对一些挑战和困难。
比如，如何确保数据的准确性和完整性？如何避免算法的过拟合和欠拟合？如何平衡模型的复杂度和可解释性？这些问题都需要我们进行深入的思考和探讨。
尽管如此，我相信随着技术的不断进步和研究的深入，影像组学和深度学习在肝细胞癌预后评估领域的应用将会越来越广泛、越来越成熟。
它们将为患者带来更好的治疗效果和更高的生存率，为医学科技的发展贡献自己的力量。
在这个充满挑战和机遇的时代里，让我们一起期待影像组学和深度学习这两艘航船能够在医学科技的大海中乘风破浪、扬帆远航！。
钆塞酸二钠增强多模态 MRI联合临床特征同时预测肝细胞癌CK19表达及微血管侵犯的价值
钆塞酸二钠增强多模态 MRI联合临床特征同时预测肝细胞癌CK19表达及微血管侵犯的价值刘子蔚;杨少民;张榕;李民安;周翠铷;李晓虹;陈伊凡;胡秋根【期刊名称】《放射学实践》【年(卷),期】2024(39)5【摘要】目的:探讨钆塞酸二钠多模态MRI联合临床特征构建的列线图模型同时预测肝细胞癌(HCC)中CK19表达及微血管侵犯(MVI)的价值。
方法:回顾性搜集经病理诊断为单发性HCC的106例患者的病例资料,术前均行钆塞酸二钠增强多模态MRI检查,且术后病理报告清晰描述CK19及MVI状态。
将CK19/MVI双生物学标志物分为双阳组(CK19及MVI均为阳性,19例)与非双阳组(87例),比较两组间临床及影像特征的差异,通过多因素Logistic回归筛选独立预测因子,并通过R软件构建CK19/MVI双阳性表达的列线图模型。
结果:临床特征中年龄、AFP、NLR、PLR在双阳组与非双阳组间差异有统计学意义(P<0.05),影像特征中T1rt-pre、T1rt-20 min、ADC值、肿瘤直径、肿瘤包膜、肿瘤边缘、坏死、瘤周强化、肝胆期瘤周低信号在两组间差异有统计学意义(P<0.05),其余参数在两组间差异无统计学意义(P>0.05)。
多因素Logistic回归分析结果显示PLR、T1rt-20 min、肝胆期瘤周低信号是CK19/MVI双阳表达的独立预测因子,各预测因子的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.729、0.706、0.708。
建立的列线图预测模型AUC为0.854,校准预测曲线与标准曲线贴合尚可。
结论:钆塞酸二钠增强多模态MRI联合临床特征术前能较好地同时预测CK19表达及微血管侵犯,并通过列线图模型为个体化预测提供参考。
【总页数】7页(P598-604)【作者】刘子蔚;杨少民;张榕;李民安;周翠铷;李晓虹;陈伊凡;胡秋根【作者单位】南方医科大学顺德医院(佛山市顺德区第一人民医院)放射科;南方医科大学顺德医院附属杏坛医院放射科【正文语种】中文【中图分类】R735.7;R445.2【相关文献】1.钆塞酸二钠MRI增强扫描与IVIM-DWI预测肝细胞癌微血管侵犯的应用价值2.钆塞酸二钠增强MRI对肝细胞癌微血管侵犯及其分级的预测价值3.钆塞酸二钠增强MRI特征对肝细胞癌微血管侵犯的预测价值4.钆塞酸二钠增强MRI联合全瘤及瘤周T1 mapping均值的列线图预测肝细胞癌微血管侵犯5.基于钆塞酸二钠增强MRI特征构建肝细胞癌CK19表达术前预测模型因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
答辩的五个问题及答案
答辩的五个问题及答案问题一：你的研究工作的背景是什么？为什么选择这个研究方向？答：我的研究工作主要针对人工智能在医学影像诊断中的应用。
我选择这个研究方向主要是受到了目前医疗行业中存在的一些问题的影响。
传统的医学影像诊断通常需要由专业医生对大量的影像进行细致的观察和判断，而这个过程非常繁琐且容易出现主观因素的影响。
而人工智能技术的出现可以有效地辅助医生进行诊断，提高准确性和效率。
问题二：你的研究工作有哪些核心内容和方法？答：我的研究工作的核心内容是基于深度学习的医学影像诊断模型的设计和优化。
主要包括以下几个方面的内容：1.数据预处理：针对医学影像数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、对齐等，以提高数据质量。
2.特征提取：利用深度学习技术，将医学影像数据转化为有意义的特征表示，以便后续分类和诊断任务的进行。
3.模型设计：基于深度卷积神经网络（CNN）的架构设计，用于对医学影像进行分类、分割、检测等任务。
4.模型优化：通过调整网络结构、调节超参数和使用合适的优化算法，进一步提高模型的性能和鲁棒性。
问题三：你的研究工作取得了哪些创新性成果？答：我的研究工作在医学影像诊断方面取得了一些创新性成果。
主要包括以下几个方面：1.提出了一种新的医学影像诊断模型：通过结合深度学习和传统的图像处理方法，设计了一种新型的医学影像诊断模型。
该模型在准确性和效率方面都有了显著的提升。
2.具备较强的鲁棒性和泛化能力：通过在大规模医学影像数据集上进行训练和验证，证明了该模型具备较强的鲁棒性和泛化能力，能够适应不同类型和难度的医学影像数据。
3.在一项真实医疗数据集上进行了实验验证：对一个真实的医疗数据集进行了实验验证，结果显示该模型在不同疾病的诊断中具有很高的准确性。
问题四：你的研究工作的局限性和不足之处是什么？答：我的研究工作也存在一些局限性和不足之处，主要包括以下几个方面：1.数据量不足：由于医学影像数据的获取和标注成本较高，所使用的数据集规模相对较小。
一种便携式伤员体征监测与检伤分类
学术论著中国医学装备2023年1月第20卷第1期 China Medical Equipment 2023 January V ol.20 No.1*基金项目：国家自然科学基金面上项目(81871424)“基于多模态MR影像的胶质母细胞瘤高危区域定位及预后预测研究”；国家自然科学基金青年课题(81901698)“多模态MRI联合临床预测因子用于非肌层浸润膀胱癌的复发风险预测研究”；军队后勤科研重点项目(BLB19J010)；卫勤保障能力创新与生成专项项目(21WQ022)①空军军医大学军事生物医学工程学系军事信息技术教研室 陕西 西安 710032 ②空军军医大学第一附属医院急诊科 陕西 西安 710032△共同第一作者：郝晓硕*通信作者：*************.cn；*************.cn作者简介：段江霞，女，(1986- )，硕士，讲师，从事大数据和人工智能技术在医学及军事领域的研究与应用工作。
[文章编号] 1672-8270(2023)01-0102-05 [中图分类号] R-058 [文献标识码] ADevelopment and verification of a portable PDA system for vital signs monitoring and triage of wounded/DUAN Jiang-xia, HAO Xiao-shuo, XU Xiao-pan, et al//China Medical Equipment,2023,20(1):102-106.[Abstract] Objective: T o develop a portable real-time monitoring and triage system of vital signs of wounded based on personal digital assistant (PDA) to improve the automatic and rapid sensing of front-end casualty information and the efficient triage and treatment. Methods: The portable vital signs monitoring and triage PDA system for wounded was composed of portable sign monitoring devices, handheld PDA terminal and terminal application (APP) software. The handheld PDA terminal was composed of a PDA device and a bracket, the terminal APP software was developed based on Microsoft Visual C++ tools. The vital signs information of the wounded was monitored in real time through wireless network and portable sign monitoring devices, and triaged analysis of the condition of the wounded was carried out by the handheld PDA terminal. The first aid data of 2,666 cases of wounded in hospital were selected the efficacy of the simple triage system and the portable PDA system for monitoring and triage of the wounded was compared. Results: The portable PDA system for vital signs monitoring and triage of wounded was stable and reliable in data collecting and transmitting. The overall deployment time of the system was less than 1 minute, the speed of examination and triage was less than 1 minute, and the average accuracy rate of the triage of the four categories of minor, moderate, serious and critical injuries was up to 89%, which was higher than the 68.8% of simple triage. Conclusion: The portable PDA system for vital signs monitoring and triage of wounded can realize automatic acquisition, real-time monitoring and triage analysis of the physical sign information, so as to improve the efficiency of first-line rescuers and provide decision-making support for the early treatment and treatment of the wounded.[Key words] Vital signs monitoring; T riage; Portable; PDA T erminal; Auxiliary decision making; Emergency medical [First-author’s address] Department of Military Medical Information T echnology, School of Military Biomedical Engineering, Air Force Medical University, Xi'an 710032, China.[摘要] 目的：研发一种基于掌上电脑(PDA)的便携式伤员体征监测与分类系统，提高前端伤员信息的自动快速感知和高效分类救治。
影像基因组学在肝细胞癌诊疗中的应用研究进展
国际医学放射学杂志ＩｎｔＪＭｅｄＲａｄｉｏｌ２０21May 鸦44穴3雪：310-313影像基因组学在肝细胞癌诊疗中的应用研究进展刘斌杨雪孙君李宏军*【摘要】肝细胞癌（HCC ）的发病率和病死率较高，早期精准诊疗对病人的预后至关重要。
以形态学为主的影像诊断模式已不能满足临床需求。
影像组学能深度挖掘影像提供的庞大数据信息，采用定量数据分析综合评价基因遗传、细胞分子、组织形态等各层次HCC 的表型，从而对HCC 进行精准诊疗和无创监测；基因组学从分子及基因层面揭示HCC 的发病机制；影像基因组学主要为HCC 形态学特征和影像组学表型特征与基因组学的关联。
就HCC 的影像基因组学研究进展进行综述。
【关键词】肝细胞癌；影像组学；基因组学；影像基因组学中图分类号：R735.7；R445文献标志码：AResearch progress of radiogenomics in diagnosis and treatment of hepatocellular carcinoma LIU Bin,YANGXue,SUN Jun,LI Hongjun.Department of Radiology,Beijing YouAn Hospital,Capital Medical University,Beijing 100069,China.Corresponding author:LI Hongjun,E-mail:**********************【Abstract 】ObjectiveHepatocellular carcinoma (HCC)causes high morbidity rate and mortality rate.Accuratediagnosis and treatment are significant to the prognosis of HCC patients.The morphology-based imaging diagnosis model can no longer meet clinical needs.People could use radiomics to mine more data information from images,and use quantitative data analysis methods to evaluate the phenotype of HCC at all levels,such as genetic inheritance,cell molecular,and tissuemorphology,so as to perform accurate diagnosis and non-invasive monitoring of HCC.Genomics reveals the pathogenesis of tumors from the molecular and genetic level.Radiogenomics is mainly related to morphological and radiomic features and genomic results.This article reviews the progress of radiogenomics of HCC.【Keywords 】Hepatocellular carcinoma;Radiomics;Genomics;RadiogenomicsＩｎｔＪＭｅｄＲａｄｉｏｌ，２０21，44（3）：310-313作者单位：首都医科大学附属北京佑安医院放射科，北京100069通信作者：李宏军，E-mail:***********************审校者基金项目：国家自然科学基金重点项目（６１９３６０１３）；国家自然科学基金面上项目（８１７７１８０６）DOI:10.19300/j.2021.Z18756综述腹部放射学肝细胞癌（hepatocellular carcinoma,HCC ）是肝脏最常见的原发恶性肿瘤，2018年HCC 新发病例841080例，死亡病例781631例[1]。
基于血管生成相关lncRNAs的肝细胞癌预后风险模型的构建及验证
基于血管生成相关lncRNAs的肝细胞癌预后风险模型的构建
及验证
罗婉蓉;张文岳;罗葆明
【期刊名称】《岭南现代临床外科》
【年(卷),期】2024(24)1
【摘要】目的构建并验证基于血管生成相关长非编码RNA评估肝细胞癌患者的预后风险模型。
方法利用Pearson相关分析筛选出与血管生成相关lncRNA,提取差异表达的血管生成相关lncRNA。
通过多因素Cox回归联合LASSO回归建立风险预后模型,并通过生存分析、独立预后分析、风险分析等进行验证。
利用列线图模型进行预后预测、分析风险评分与免疫细胞、免疫微环境及免疫检查点表达的关系对预后模型进行评估。
结果筛选出的血管生成相关的lncRNA构建的风险预后模型中,风险评分越高的HCC患者预后越差,巨噬细胞及Treg细胞的浸润也证明风险评分与免疫微环境改变相关。
结论该模型对预测肝细胞癌患者的预后有较好的信度和效度。
【总页数】7页(P7-13)
【作者】罗婉蓉;张文岳;罗葆明
【作者单位】中山大学孙逸仙纪念医院超声科
【正文语种】中文
【中图分类】R735.7
【相关文献】
1.基于细胞焦亡与炎症反应相关基因构建肝细胞癌预后风险评估模型及验证
2.基于免疫相关lncRNAs的胃癌早期诊断和预后风险模型的构建和验证
3.基于铜死亡相关LncRNA的肝细胞癌预后预测模型构建及验证
4.基于铁死亡相关lncRNA的结直肠癌预后风险模型的构建和验证
5.基于3个微血管侵犯相关lncRNA的肝细胞癌预后模型的构建
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多模态CT 成像结合影像组学技术助力胃癌精准TNM 分期
多模态CT检查技术和影像组学等方法已在胃癌筛查、诊断与鉴别诊断、分期分级、疗效评估、治疗后再分期及随访监测等方面显示出较大的优势，为个性化精准诊疗提供了关键信息和依据，是胃癌的一线影像学评估手段，与此同时，也面临巨大挑战。
只有以患者为中心和以解决临床问题为原则设计好不同成像模式下的CT检查技术和影像组学研究方案，充分发挥不同成像模式检查的优势，结合影像组学在临床实际应用中发挥的作用，才能真正实现源于临床、用于临床和高于临床的目标，真正推进医学影像人工智能的健康发展，更好地为患者服务。
胃癌是世界范围内严重威胁人类健康的常见肿瘤。
根据国家癌症中心发布的最新数据，中国胃癌新发病例数和死亡数均居第三位，并呈逐年上升趋势。
近年来，不同成像模式下的CT检查技术，包括常规CT成像、CT能量成像以及CT影像组学已广泛应用于胃癌筛查、诊断与鉴别诊断、分期分级、疗效评估、治疗后再分期及随访监测，为个性化精准诊疗提供了关键信息和依据，是胃癌的一线影像学评估手段。
胃癌精准TNM分期是制定个体化诊疗方案的重要依据，肿瘤是否侵犯邻近结构或器官，以及有无淋巴结转移是精准判断临床TNM（cTNM）分期的关键。
常规CT检查常难以得到准确诊断，这直接影响cTNM分期的准确性，成为亟待解决的临床难题。
本文中，重点评述CT成像和影像组学在胃癌TNM分期诊疗中的价值以及存在的问题和发展策略。
一、提升胃癌T分期预测能力对于胃癌T分期的判断，目前主要基于常规横断面CT 增强、CT 能量成像等技术。
基于常规CT增强横断面图像判断胃癌浸润深度，多是依据强化的肿瘤与低强化的正常胃壁间强化的差异，但存在容积效应的干扰，且在小弯侧及大弯侧常不能显示胃壁全层，难以准确判断T分期。
文献报道的胃癌T分期的准确度差异较大，在20%~91%之间，可信度有待商榷。
需要指出的是，T3期与T4a期胃癌的鉴别诊断一直是业界的难题，目前常以浆膜轮廓和胃周脂肪征象判断，但精准诊断困难较大。
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基于多模态MR影像及影像组学预测模型评价肝细胞癌微
血管侵犯及预后的临床应用研究
随着科技的迅猛发展，医学图像学在肝细胞癌（HCC）的
诊断和治疗中起到了至关重要的作用。
其中，多模态MR影像
及影像组学成为了一种快速、无创且高灵敏度的方法，被广泛应用于预测HCC的微血管侵犯和预后的评估。
HCC是一种恶性肿瘤，最常见的偏好侵犯肝脏。
微血管侵
犯是肝细胞癌中的常见且重要的预后指标，其与肿瘤的侵袭性和长期生存率密切相关。
因此，准确评估和预测肝细胞癌的微血管侵犯是临床工作者面临的重要问题。
多模态MR影像利用了多种序列，如动态增强磁共振成像（DCE-MRI）和扩散加权成像（DWI），以提供更全面的肿瘤信息。
DCE-MRI可用于评估肿瘤的血供动力学和血管生成，而DWI可以提供肿瘤细胞的弥散性信息。
这些影像特征从肿瘤的
微观结构和代谢水平上提供了预测微血管侵犯的可能性。
除了多模态MR影像，影像组学也被广泛用于预测HCC的
微血管侵犯。
影像组学是一种通过量化和分析图像特征来建立与疾病发展和预后相关的模型的方法。
通过对大量的影像特征进行提取和分析，可以发现与微血管侵犯相关的预测因子。
这些预测因子包括肿瘤体积、椭圆度、边缘锐度、强度差异等。
近年来，许多研究团队采用多模态MR影像和影像组学相
结合的方法来预测肝细胞癌的微血管侵犯。
其中，机器学习算法被广泛应用于构建预测模型。
这些算法可以自动识别和评估大量的影像特征，从而更准确地预测肿瘤的微血管侵犯情况。
研究结果表明，基于多模态MR影像和影像组学的预测模
型在评估肝细胞癌微血管侵犯方面具有很高的准确性和灵敏性。
这种模型不仅可以为临床医生提供更准确的诊断和预后评估，还可以为患者选择最佳的治疗方案提供依据。
尽管多模态MR影像和影像组学在肝细胞癌微血管侵犯预测中取得了显著的进展，但仍面临着一些挑战。
首先，影像分析的标准化和规范化仍需进一步完善。
其次，需要建立更大样本的临床队列来验证和改进预测模型的性能。
最后，将这种预测模型与传统的临床指标相结合，以制定更准确、个体化的治疗方案。
总之，基于多模态MR影像和影像组学的预测模型在评估肝细胞癌微血管侵犯和预后方面具有巨大的潜力。
随着技术的不断进步和研究的深入，相信这种方法将为HCC患者的诊断和治疗提供更加精准和个体化的指导
综上所述，基于多模态MR影像和影像组学的预测模型在评估肝细胞癌微血管侵犯和预后方面具有巨大的潜力。
通过自动识别和评估大量的影像特征，这种模型能够更准确地预测肿瘤的微血管侵犯情况，为临床医生提供更准确的诊断和预后评估。
此外，这种模型还可以为患者选择最佳的治疗方案提供依据。
尽管还面临一些挑战，如影像分析标准化的完善和更大样本的临床验证，但随着技术的不断进步和研究的深入，相信这种方法将为肝细胞癌患者的诊断和治疗提供更加精准和个体化的指导。