病变相对长度鉴别肝外胆管浸润型癌与胆管炎的价值徐建国 唐光健 彭泰松 南喜文 许志高 曹米兰 王壁昊 于萍 李晓琼 杨慧
中华放射学杂志2020年 54卷 10期
DOI: 10.3760/cma.j.cn112149-20191019-00853
目的
探讨肝外胆管病变相对长度鉴别浸润型肝外胆管癌与肝外胆管炎的价值。
方法
回顾性分析2014年10月至2018年2月山西省大同市第三人民医院,经手术病理证实的24例浸润型肝外胆管癌及23例经临床治疗随访证实的肝外胆管炎症患者资料。所有患者均行上腹部MR和(或)CT增强扫描。以影像表现胆管壁增厚,增强扫描明显强化为病变范围,测量计算病变长度及病变长度/肝外胆管长度比值,并观察偏心性狭窄及受累管腔规则性。采用t检验分析肿瘤组与炎症组病变长度和病变/肝外胆管长比值的差异,采用连续校正χ²检验比较肝外胆管癌组与胆管炎组偏心性病变和不规则病变的差异。应用受试者操作特性曲线分析肝外胆管病变长度/肝外胆管长度比值的诊断效能。
结果
肝外胆管癌与胆管炎患者的病变长度分别为(22.01±1.86)、(47.36±2.81)mm,病变长度/肝外胆管长度比值分别为0.26±0.02和0.54±0.03,差异均有统计学意义(P均<0.01),肝外胆管长度差异无统计学意义(P>0.05)。病变长度/肝外胆管长度比值诊断肝外浸润型胆管癌的受试者操作特征曲线下面积为0.92,以<0.40为临界值,诊断的灵敏度和特异度分别为87.5%和82.6%。肝外胆管癌与胆管炎患者间病变呈偏心性及病变胆管管腔不规则的分布差异无统计学意义(P>0.05)。
结论
肝外胆管病变相对长度鉴别浸润型肝外胆管癌与肝外胆管炎症具有较大价值。
U-Net深度学习网络对MRI表观扩散系数图中前列腺癌自动分割及定位的可行性研究朱丽娜 韩超 刘想 高歌 刘伟鹏 王祥鹏 张靖远 张晓东 王霄英
中华放射学杂志2020年 54卷 10期
DOI: 10.3760/cma.j.cn112149-20191004-00745
目的
探讨使用U-Net深度学习网络对MRI表观扩散系数(ADC)图像中前列腺癌(PCa)自动分割及定位的可行性。
方法
回顾性搜集2017年6月1日至2019年3月31日北京大学第一医院因临床怀疑PCa拟行前列腺穿刺的男性患者的临床和影像资料。共纳入245例患者,根据病理结果将所有患者分为PCa组(n=184)与非PCa组(n=61),并随机分为训练集(PCa 129例,非PCa 19例)、验证集(PCa 18例,非PCa 3例)和测试集(PCa 37例,非PCa 39例)。由1名放射科医师依据病理结果在ADC图上勾画PCa癌灶,并通过前列腺腺体分割模型将测试集前列腺腺体自动划分6分区。经过前列腺腺体自动分割等预处理后,采用U-Net深度学习网络进行PCa分割模型的训练。以医师标记结果为金标准,用Dice相似系数(DSC)评价AI模型对测试集PCa癌灶的分割效果。并分别以患者及病灶为单位评价模型对PCa的检出效能,以6分区法评价模型对癌灶自动定位的准确性。
结果
测试集中,医师标注癌灶51个,最大径线为(1.9±0.7)cm,6分法癌灶分区456个(PCa区122个、非PCa区334个)。以病灶为单位,AI模型对测试集PCa的分割DSC为(70.2±21.7)%,检出癌灶的灵敏度94.1%(48/51)。以患者为单位,AI模型检出PCa患者灵敏度为97.3%(36/37),特异度为66.7%(26/39),准确度为81.6%(62/76)。AI模型对PCa癌灶定位分区的准确度为90.8%(414/456),对癌区检出的灵敏度为95.1%(116/122),特异度为89.2%(298/334)。
结论
U-Net深度学习模型对MRI ADC图像中PCa的检出具有较高的灵敏度,对PCa 6分区定位具有较高的准确度,预测结果可自动填写入结构化报告,进一步提高了临床工作效率。