基于CT影像组学参数的随访变化率在预测肺原位腺癌中的应用价值研究
咸会斋;赵海辰;陈成成;李志明;目的：基于CT影像组学参数及其随访变化率构建机器学习模型，探讨其对肺原位腺癌（AIS）的预测价值。方法：回顾性分析104例经手术病理证实且具有明确亚型分类的肺结节患者资料。所有患者均接受至少两次64排及以上薄层CT扫描。将患者分为AIS（原位腺癌）组（30例）和非AIS组（74例，含微浸润性腺癌及浸润性腺癌）。按7:3比例将样本随机划分为训练集与验证集。利用人工智能软件提取两次随访的影像组学特征；对提取的影像组学特征进行最大绝对值归一化（Max-Abs缩放）处理，消除量纲差异以确保数据可比性；并计算参数的随访变化率[（第二次随访参数-第一次随访参数）/随访月数]。分别构建四组随机森林预测模型：模型一：基于第一次随访特征数据；模型二：基于第二次随访特征数据；模型三：基于第一次随访特征数据及参数随访变化率；模型四：基于第二次随访特征数据及参数随访变化率。采用受试者工作特征曲线下面积（AUC）、准确度（ACC）、敏感度（SEN）及特异性（SPE）评价模型性能，并对比加入变化率前后模型效能的差异。通过SHAP算法分析关键特征。结果：通过采用独立样本t检验比较AIS组与非AIS组间连续型影像组学特征的差异，以及通过采用卡方检验比较两组患者性别、吸烟史等分类基线特征的分布差异，均以P<0.05为差异具有统计学意义，最终筛选出14项对预测肺原位腺癌有意义的肺结节特征数据，包括熵、长径、球型度、表面积、总质量、总体积、最大面面积、平均径、CT平均值、CT最大值、CT方差、能量、紧凑度、年龄。通过SHAP算法得出CT最大值、最大面面积、总质量为模型预测的关键特征。此外，模型一的AUC为0.915 0,ACC为0.888 9,SEN为0.809 5,SPE为0.921 6；模型二的AUC为0.887 5,ACC为0.819 4,SEN为0.857 1,SPE为0.803 9；模型三的AUC为0.964 5,ACC为0.916 7,SEN为0.952 4,SPE为0.902 0；模型四的AUC为0.918 8,ACC为0.888 9,SEN为0.857 1,SPE为0.902 0。其中，模型三即基于第一次随访特征数据及参数随访变化率的模型取得了最优的综合性能，ACC较单一第一次随访模型提升0.049 5,SEN提升0.144 7。结论：通过联合参数随访变化率构建的模型会提升肺原位腺癌的预测效能，这提示肺结节影像组学特征的时间维度信息具有重要增量价值，纳入随访变化率可更充分刻画结节生长与密度演变等动态过程，从而提升AIS与非AIS的鉴别能力，为术前风险分层与个体化管理提供参考。
能谱CT参数对肝脏转移瘤与血管瘤的鉴别诊断价值
李晓丹;向婷;张财慧;侯严振;目的：探讨单能量CT值及斜率对肝脏转移瘤与血管瘤的鉴别诊断价值。方法：回顾性纳入60例肝结节患者，分为肝脏转移瘤组（27例，51个病灶）和血管瘤组（33例，37个病灶），行双源CT多期增强扫描，分析两组病灶不同能量段单能量CT值及能谱曲线斜率，通过绘制受试者工作特征（ROC）曲线评估各指标诊断效能。结果：肝脏转移瘤组动静脉期各能量段CT值均显著低于血管瘤组（P<0.001）；肝脏转移瘤组动脉期、静脉期能谱曲线斜率均显著高于血管瘤组（P<0.001）;ROC曲线显示，上述指标联合鉴别诊断肝脏转移瘤与血管瘤的曲线下面积（AUC）最高（0.893），敏感度为98.04%，特异度为70.27%。结论：单能量CT值及斜率联合检测可提升肝脏转移瘤与血管瘤的鉴别诊断准确性，具有临床应用价值。
基于增强CT图像动脉期影像组学在胰腺肿瘤良恶性鉴别诊断中的价值
刘璞;李志明;刘顺利;张景利;目的：探究基于增强CT动脉期影像组学在胰腺肿瘤术前良恶性风险评估中的价值。方法：回顾性纳入2018年9月至2023年5月手术病理确诊且术前1个月内完成增强CT的胰腺肿瘤123例，按7:3随机分为训练集86例、验证集37例。于动脉期薄层最大轴位层勾画2D-ROI，随机26例评估一致性，ICC≥0.80特征纳入；共提取851个特征，经方差分析与LASSO降维后建立影像组学模型，并联合CA199、CEA、肿瘤部位及最大径构建列线图。结果：CEA(P=0.044)、CA199(P<0.001)、肿瘤部位（P=0.021）及最大径（P=0.026）为临床可获得且在单因素分析中与恶性风险相关的候选变量，被纳入临床预测模型构建。验证集临床模型AUC为0.621(95%CI:0.447～0.775)，影像组学模型AUC为0.818(95%CI:0.657～0.925)，联合模型AUC为0.815(95%CI:0.653～0.923)。训练集中DeLong检验差异有统计学意义（P=0.026），在验证集中差异未达统计学显著（P=0.102）；联合模型与影像组学模型相比差异不显著（训练集P=0.135；验证集P=0.819），决策曲线提示列线图净获益较高。结论：增强CT动脉期影像组学及列线图可为胰腺肿瘤总体恶性风险分层提供量化补充，仍需外部队列与前瞻性研究验证稳定性、泛化能力及长期临床结局。
宫颈多模态超声成像预测孕期宫颈机能不全行环扎术的可行性研究
黎静;区薛宜;吴杏仪;林燕霞;目的：探究宫颈多模态超声成像预测孕期宫颈机能不全（cervical insufficiency,CIC）行环扎术的可行性。方法：前瞻性纳入2024年1月至2025年6月于我院就诊的孕16～28周CIC患者118例为观察组，正常妊娠孕妇140例为对照组。所有研究对象均行宫颈多模态超声检查，测量宫颈管长度（cervical length,CL）、子宫动脉搏动指数（pulsatility index,PI）、阻力指数（resistance index,RI）及宫颈内口与外口应变比值（internal os/external os strain ratio,IOS/EOS）。观察组中，根据临床综合判断最终行宫颈环扎术的30例患者作为环扎组，采用倾向性评分匹配法（1:1）从其余未行环扎术的CIC患者中选取30例作为非环扎组，以均衡基线混杂因素。采用二元Logistic回归构建联合预测模型，绘制受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线评估各参数单独及联合对环扎术需求的预测价值，计算曲线下面积（area under the curve,AUC）及95%置信区间（confidence interval,CI）。结果：观察组宫颈管长度显著短于对照组，PI、RI、IOS/EOS均显著高于对照组（均P<0.05）。联合预测模型的AUC为0.921(95%CI:0.872～0.950)，显著高于单一参数宫颈管长度（AUC=0.873,95%CI:0.818～0.902）、PI(AUC=0.792,95%CI:0.724～0.867)、RI(AUC=0.801,95%CI:0.730～0.877)和IOS/EOS(AUC=0.826,95%CI:0.785～0.898)，差异均有统计学意义（DeLong检验，均P<0.05）。联合模型的敏感度为80.00%，特异度为93.33%。结论：宫颈多模态超声参数（宫颈管长度、PI、RI、IOS/EOS）联合可有效预测CIC患者是否需要行宫颈环扎术，为临床个体化治疗决策提供无创、精准的影像学依据，值得推广应用。
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