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关键词： 骨髓增生异常综合征   再生障碍性贫血   S100A8   S100A9   烟酰胺磷酸核糖转移酶  

摘要： 目的: 骨髓增生异常综合征(MDS)是一类来源于骨髓造血干细胞的异质性肿瘤性疾病。在临床工作中,部分MDS病例常与原发获得性再生障碍性贫血(AA)等疾病鉴别困难。S100A8、S100A9是参与MDS固有免疫发病途径的重要分子;烟酰胺磷酸核糖转移酶(NAMPT)是涉及肿瘤能量代谢且参与固有免疫应答的分子之一。本研究通过比较MDS与AA病人骨髓上清液中S100A8、S100A9和NAMPT三种可能涉及MDS发病机制的分子浓度,结合临床资料分析S100A8、S100A9和NAMPT在MDS中的鉴别诊断及预后价值;同时探讨不同临床特征及预后因素与上述分子浓度的相关性,为未来MDS的研究提供新的思路和方向。 材料和方法: 本课题纳入了在四川大学华西医院初诊的80名MDS及26名AA病人。通过骨髓穿刺术获取病人骨髓液,而后以3000rpm/10分钟离心并提取其骨髓上清液;再使用酶联免疫吸附试验(ELISA)测定骨髓上清液中S100A8、S100A9和NAMPT的浓度。结合病人基础信息、临床资料、随访结果等,分析三种分子对MDS鉴别诊断及预后判断的价值。统计结果P<0.05时被认为具有统计学显著性。 结果: 本课题发现MDS病人骨髓上清液中的S100A8、S100A9浓度显著高于AA病人(Both P<0.05);亚组分析提示,IPSS-R分类为极低危、低危的MDS病人其两分子浓度同样高于AA病人(Both P<0.05)。两分子对鉴别极低危/低危MDS与AA病人的平行诊断试验取得了较高的阴性预测值(NPV=0.842)。结合临床资料,本课题发现S100A8、S100A9在不同危险度分层的MDS病人间均未体现出显著差异(All P>0.05);但两分子浓度与病人年龄、骨髓粒细胞系比例存在显著正相关(Both P<0.05);与骨髓红细胞系比例、淋巴细胞系比例存在显著负相关(Both P<0.05)。S100A8浓度随骨髓原始粒细胞比例有上升趋势(r=0.074,P=0.517),而S100A9呈下降趋势(r=-0.180,P=0.110);同时,S100A8与STAG2突变存在显著正相关(P<0.05)。MDS与AA病人骨髓上清液的NAMPT浓度未体现出显著差异(P>0.05),但复杂核型MDS病人的NAMPT浓度显著高于正常核型的病人(P<0.05)。伴随MDS危险度分层的升高,NAMPT浓度也存在上升的趋势(r=0.297,P=0.070);NAMPT较高的病人组在后续的随访中表现出了更高的进展率,但无进展生存期曲线未体现出统计学差异[HR=1.664(95%CI:0.375–7.387)]。 结论: MDS病人骨髓上清液中S100A8、S100A9浓度显著高于AA病人;两分子对极低危/低危MDS与AA具有鉴别诊断价值,其平行诊断试验有助于排除极低危/低危MDS的可能性。S100A8、S100A9浓度与MDS病人的年龄、骨髓红细胞系比例等存在显著相关性,体现出两分子对不同临床特征MDS病人的治疗价值。S100A8、S100A9浓度在MDS的分型诊断中表现出不同的变化趋势,提示两者在MDS向急性髓细胞白血病(AML)等疾病转化的过程中可能发挥了不同甚至相反的作用。NAMPT缺乏对MDS及AA的鉴别诊断意义;但本研究的结果提示NAMPT可能与MDS的不良预后存在关联,后续需更大样本的临床证据及更深入的基础研究结果予以证实。

关键词： 磁共振成像   影像组学   脑转移瘤   腔隙性脑梗死   逻辑回归   影像组学   机器学习   脑转移瘤   腔隙性脑梗死  

摘要： 第一部分无水肿型脑转移瘤与腔隙性脑梗死的MRI影像特征及基于MRI影像组学的鉴别目的:探讨无水肿型脑转移瘤与腔隙性脑梗死的MRI影像特征及基于MRI影像组学的鉴别诊断价值,以期提高对两者的认识及诊断准确率。方法:回顾性分析2015年1月至2022年10月皖南医学院第一附属医院经手术病理或临床与影像随访证实的217例无水肿型脑转移瘤患者（以下称脑转移瘤组）及206例腔隙性脑梗死患者（以下称腔梗组）完整的临床及影像资料。其中脑转移瘤组男性131例,女性86例,年龄40～80（63.01±8.18）岁;腔梗组男性132例,女性74例,年龄41～79（64.26±8.41）岁。所有患者均行常规头颅MRI平扫、增强及DWI检查。观察记录所有患者的一般临床资料及MRI影像特征,包括性别、年龄、肿瘤长径、形态（类圆形/不规则形）、边缘（清楚/模糊）、T1WI信号比、T2WI信号比、T2-FLAIR信号比、DWI信号比及ADC值。将上述两组病例分别按7:3随机划分训练集（297例）和测试集（126例）。采用两独立样本t检验、Mann-Whitney U检验和χ2检验分别对两组病例的临床和MRI影像特征资料进行组间比较,将P<0.05的特征变量纳入多因素逻辑回归分析并建立影像特征模型。使用ITK-SNAP软件从轴位MRI T2-FLAIR序列图像上手动勾画病灶并融合呈三维感兴趣区（VOI）,再将原始图像及含VOI的图像导入AK分析软件进行影像组学特征提取,每例病灶分别提取出1316个特征。采用最小冗余最大相关（m RMR）和最小绝对收缩和选择算子（LASSO）算法进行降维和特征筛选,得出最具诊断价值的影像组学特征,根据线性拟合方程计算每例患者的Rad-score并构建影像组学模型。将有统计学意义的影像特征结合Rad-score构建联合模型及其列线图。使用受试者工作特征（ROC）曲线及曲线下面积（AUC）评估各模型的鉴别诊断效能,并用测试集数据进行内部验证。使用Delong检验评价各模型之间的效能差异。校正曲线评估模型预测值与观察值之间的一致性。采用决策曲线分析（DCA）判断各个模型的临床应用价值。结果:两组病例的DWI信号比差异及病灶边缘特征有统计学意义（P<0.05）;脑转移瘤组病灶DWI信号比统计学分布较腔梗组更集中;脑转移瘤组病灶边缘多清晰,而腔梗组病灶边缘多模糊。基于病灶边缘特征和DWI信号比构建的影像特征模型在训练集和测试集中的AUC值、敏感度、特异度分别为0.690、93.4%、41.4%和0.710、90.8%、42.6%。每例病灶提取1316个影像组学特征,经m RMR和LASSO降维筛选后,最终保留15个最具有诊断价值的组学特征,包括6个一阶特征和9个纹理特征,其中权重系数最高的是original＿firstorder＿Kurtosis特征;基于该15个特征建立的影像组学模型训练集ROC曲线的AUC值、敏感度和特异度分别为0.829、59.9%、92.4%,测试集ROC曲线的AUC值、敏感度和特异度分别为0.812、83.1%、63.9%。基于影像特征和组学特征共同构建的联合模型ROC曲线在训练集和测试集的AUC值分别为0.873和0.855,各自对应的敏感度和特异度分别为85.5%、71.0%和81.5%、73.8%。Delong检验结果显示各模型间的AUC值差异具有统计学意义。校正曲线显示联合模型预测值与观察值之间的一致性良好。DCA曲线显示联合模型具有最高的临床净收益。结论:1、MRI影像特征中的DWI信号比和病灶边缘在无水肿型脑转移瘤与腔隙性脑梗死鉴别诊断中具有一定的价值,但基于二者构建的影像特征模型效能欠佳;2、基于MRI的影像组学可以鉴别常规MRI平扫难以鉴别的无水肿型脑转移瘤与腔隙性脑梗死;3、在三个模型中,联合模型在训练集和测试集中的诊断效能（AUC）为0.873、0.855,整体优于单独影像特征模型及影像组学模型,并且具有较好的临床应用价值。第二部分基于MRI T2-FLAIR序列的影像组学鉴别无水肿型肺腺癌脑转移瘤与腔隙性脑梗死的不同机器学习模型比较目的:分析比较基于MRI T2-FLAIR序列的不同机器学习分类算法所建立的影像组学模型在无水肿型肺腺癌脑转移瘤与腔隙性脑梗死鉴别诊断中的价值。方法:回顾性分析2015年1月至2022年10月皖南医学院第一附属医院经手术病理或临床与影像随访证实的104例肺腺癌脑转移瘤与165例腔隙性脑梗死患者的治疗前磁共振图像,按DWI序列信号高低分为两组（高信号组105例、等低信号组164例）。所有患者均行常规头颅MRI平扫、增强及DWI检查。各组按7∶3随机划分训练集和测试集。从轴位T2-FLAIR序列图像上手动勾画的三维感兴趣区域中提取影像组学特征。采用m RMR和LAS

关键词： 高级别胶质瘤   单发脑转移瘤   影像组学   深度学习   机器学习  

摘要： 目的: 通过磁共振增强T1加权像(T1-weighted imaging,T1WI)使用影像组学和深度学习(Deep Learning,DL)等方法提取特征、构建预测模型,研究高级别胶质瘤(High-grade glioma,HGG)与单发脑转移瘤(Solitary brain metastasis,SBM)在鉴别诊断中的应用价值。 方法: 回顾性分析南京医科大学附属淮安第一医院2016年7月至2022年12月间术后病理诊断为HGG的病例(36例),以及病理诊断、临床诊断为SBM的病例(67例)。所有患者均有初次诊断为颅内单发占位性病变的磁共振增强T1WI影像学资料。首先根据磁共振增强T1WI影像学图像对肿瘤逐层勾画出感兴趣区域(region of interest,ROI),提取107个影像组学特征。在数据降维和特征选择之后,采用7种机器学习算法确定用于鉴别诊断的最优影像组学模型。其次,在勾画好的ROI基础上向外扩展2mm瘤周区域,共提取出214个特征,按相同的数据降维、特征选择和机器学习算法(Machine Learning,ML)构建模型。接着,使用预先训练好的5个卷积神经网络模型进行迁移学习提取特征,按上述同样方法构建模型。并将三种影像组学模型进行对比,选取最佳影像组学模型。然后,将可能影响HGG和SBM鉴别诊断的临床因素进行单因素分析,筛选出有显著差异的临床因素(P<0.05),联合影像组学模型,构建新的诊断模型,并用受试者工作特征曲线(Receiver operating characteristic curve,ROC)评估模型效能,用列线图进行可视化。最后,对比影像组学模型和影像组学联合临床因素模型间预测效能的差异,评估其预测性能,确定最优模型。 结果: 本研究共纳入103名患者,瘤内影像模型筛选出5个显著的传统影像组学特征,采用最优算法逻辑回归算法(Logistic regression,LR)构建模型。在训练集中曲线下面积(Area under the curve,AUC)为0.925,在验证集中AUC为0.822。瘤内联合瘤周影像模型最终筛选出6个显著特征,采用相同算法构建模型,在训练集中AUC为0.94,验证集中AUC为0.867。使用预训练的resnet50卷积神经网络进行迁移学习提取特征,采用LR构建模型,在训练集中AUC为0.958,在验证集中AUC为0.911。对可能影响HGG和SBM鉴别诊断的临床因素进行单因素分析,筛选出年龄、性别、吸烟以及DL模型特征。临床因素联合resnet50模型特征,基于LR构建模型,AUC值为0.964,并构建列线图。 结论: 基于DL特征联合临床因素构建的预测模型可以在术前很好地区分HGG和SBM,具有较高的临床应用价值。

关键词： 乳腺结节   超声检查   剪切波弹性成像   超声造影  

摘要： 目的:　　本研究旨在探讨常规超声(US)、超声造影(CEUS)和剪切波弹性成像(SWE)单独与联合应用对BI-RADS4类乳腺病变良恶性的诊断价值。　　方法:　　纳入2022年1月至2023年1月汕头大学医学院附属肿瘤医院超声医学科常规超声诊断为BI-RADS4类乳腺病灶，采用CEUS和SWE对74例乳腺病变进行了研究，患者均为女性，年龄在20-79岁。所有病变均经手术或组织活检进行病理证实。在US、CEUS和SWE检查后，使用病理结果作为参考标准，分别对US、CEUS和SWE的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值和准确性进行了统计分析。获得ROC曲线，然后对US、US+SWE、US+CEUS和US+CEUS+SWE联合诊断的效果进行比较。　　结果:　　1、74个BI-RADS4类病变中，有27例(占36.49％)属于良性病变，而47例(占63.51％)属于恶性病变。常规US进行BI-RADS分类对乳腺结节诊断的敏感性、特异性阳性预测值、阴性预测值和准确率分别是85.4％、76.8％、87.2％、74.1％和82.4％。　　2、US联合SWE对乳腺结节诊断的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值和准确度分别是89.4％、85.2％、91.3％、82.1％和87.8％。　　3、US联合CEUS对乳腺结节诊断的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值和准确度分别是91.5％、88.9％、93.5％、85.7％和90.5％。　　4、US、US+SWE和US+CEUS的AUC分别为0.796、0.881和0.851。用统计学方法进行了US+CEUS+SWE联合方法的评估，结果显示诊断性能良好，其ROC曲线下面积(AUC)为0.960,敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值和准确度分别是97.8％、92.9％、95.7％、96.3％和95.9％;本研究对比了US、SWE和CEUS的AUC，发现SWE与CEUS对乳腺病变诊断的AUC均有提高，诊断性能良好，辅助常规US可以提高诊断的敏感性、特异性和准确性，而且US+CEUS+SWE联合诊断对乳腺病变的诊断性能最高，其诊断的AUC明显高于仅使用US、US+SWE和US+CEUS，并且差异具有显著的统计学意义(P＜0.05)。　　结论:　　1、CEUS和SWE分别提供了关于病灶的微血流灌注和组织硬度的诊断信息，能够辅助常规US对乳腺肿瘤的良恶性鉴别诊断，提高了诊断的敏感度、特异度和准确度，尤其对USBI-RADS4a类乳腺病灶的价值更大。　　2、CEUS+SWE联合使用来辅助常规US的方法，能提高乳腺病灶的整体诊断性能，敏感性和特异性最佳，且诊断效能最好，联合使用US+CEUS+SWE有利于USBI-RADS4类乳腺病灶中良恶性的进一步鉴别，从而减少不必要的穿刺活检或手术。

关键词： 嗜铬细胞瘤和副神经节瘤   交感神经节   儿童   超声  

摘要： 目的 探讨超声对儿童腹膜后嗜铬细胞瘤和副神经节瘤(PPGL)与交感神经节源性肿瘤的鉴别诊断价值。方法 回顾性收集就诊证实为腹膜后嗜铬细胞瘤和副神经节瘤病例组成PPGL组，据PPGL组瘤体大小匹配腹膜后交感神经节源性肿瘤病例组成对照组。比较两组流行病学指标及声像图特征是否有差异性，以曲线下面积(AUC)反映鉴别效能，采用二元logistic回归分析，尝试建立多因素诊断方程。结果 两组病例在流行病学指标(性别、年龄)、声像图特征(回声分布、病灶钙化、病灶囊区)间的差异有统计学意义(P<0.05);其中“病灶钙化”的鉴别效能(AUC=0.866)优于“回声分布”及“病灶囊区”;联合“病灶钙化”“性别”“年龄”建立多因素诊断方程后，AUC提升至0.981,且该方程对PPGL组8例基础血压正常的PPGL患儿正确检出率达100%。结论 超声可有效鉴别儿童腹膜后PPGL与交感神经节源性肿瘤，联合流行病学指标构建多因素诊断方程可进一步改善其鉴别效能。

关键词： 睾丸体积   血管表面比   二维剪切波弹性成像   无精子症  

摘要： 目的:探讨多模态超声在无精症的鉴别诊断以及非梗阻性无精子症睾丸生精功能评估中的价值。方法:纳入2021年7月至2023年3月在兰州大学第一医院生殖中心就诊的60例男性不育患者。所有患者均通过病史采集、临床触诊、精液分析、血清性激素测定、染色体及遗传学检查、经阴囊及直肠超声检查睾丸和输精管道,最终经睾丸附睾穿刺病理学证实确定为梗阻性(30例)和非梗阻性无精子症(30例),并选取30例生育能力正常的男性作为对照组。通过Aixplore测得研究对象双侧睾丸体积、平均杨氏模量值、杨氏模量极差值;Imagine-J软件处理超敏感血流成像技术所留存图像,获得血管表面比;3D-Slicer提取睾丸异质性纹理特征。比较睾丸体积、平均杨氏模量值、杨氏模量极差值、血管表面比以及睾丸异质性纹理特征等多模态超声参数对无精子症的鉴别诊断能力。其次,分析多模态超声参数与非梗阻性无精子症患者行显微睾丸取精术后阳性取精者和阴性取精者的关系。最后,分析睾丸异质性纹理特征与性激素之间的相关性。结果:1.平均杨氏模量值、杨氏模量极差值、血管表面比以及睾丸异质性纹理特征等多模态超声参数在无精子症的鉴别诊断中差异均有统计学意义(P<0.05)。2.非梗阻性无精子症患者血管表面比为1.5%±0.5%时都为阴性取精者,所有阳性取精者的血管表面比为2.0%±0.5%,阴性取精者与阳性取精者血管表面比,差异具有统计学意义(P=0.001)。3.非梗阻性无精子症患者的杨氏模量极差值为1.2%±0.3%时均为阴性取精者,所有阳性取精者的杨氏模量极差值为0.8%±0.2%,二者之间杨氏模量极差值差异具有统计学意义(P=0.001)。4.灰度共生矩阵和平均和短行程低灰度强调与睾酮呈低度正相关,(r分别为:0.30和0.35,P<0.001);灰度共生矩阵和平均和小区域低灰度强调与黄体生成素呈低度正相关,(r分别为:0.31和0.30,P<0.001);偏度、低灰度行程强调以及小区域低灰度强调与卵泡刺激素呈低度正相关,(r分别为:0.35、0.30、0.31,P<0.001)。5.偏度和小区域低灰度强调与睾酮呈低度负相关(r分别为-0.31和-0.30,P<0.001);短行程低灰度强调与黄体生成素呈低度负相关(r=-0.31,P<0.001);低灰度区域强调与卵泡刺激素呈低度负相关(r=-0.30,P<0.001)。结论:多模态超声参数可用于无精子症的鉴别诊断,睾丸杨氏模量极差值与血管表面比诊断价值较高。其次,非梗阻性无精子症患者的血管表面比和杨氏模量极差值与非梗阻性无精子症患者取精成功率有关。最后,睾丸异质性纹理特征参数与卵泡刺激素、睾酮以及黄体生成素有一定程度的相关性。多模态超声在无精症的鉴别诊断和生精功能评估中有重要的临床价值。

关键词： 超声心动图   外周血管超声   高血压心脏病  

摘要： 目的：探讨超声心动图+外周血管超声诊断高血压心脏病的效果。方法：本研究纳入的两组样本数均为92例，分别为高血压患者组（对照组）、高血压心脏病患者组（观察组），所就诊时间段为2019年1月至2022年12月。分别采用超声心动图和外周血管超声进行检查，分析两种超声技术对疾病的检出率，并对两种超声技术检查的符合率、异常检出率、心脏功能参数加以统计分析。比较两组患者的心功能指标。结果：在对高血压心脏病检出方面，两种技术联合检出占比为97.83%，高于超声心动图的检出占比84.78%，差异有统计学意义（P<0.05）。在对左心房、左心室的异常检出方面，两种技术联合检出占比均高于超声心动图（P<0.05）。观察组患者室间隔厚度（IVS）、左心室后壁厚度（LVPW）、左心房内径（LAD）均高于对照组，左室射血分数（LVEF）、E/A低于对照组，差异有统计学意义（P<0.05）；两组左心室舒张末期内径（LVEDD）比较，差异无统计学意义（P>0.05）。观察组患者颈总动脉、足背动脉的颈动脉内膜中层厚度（IMT）均高于对照组，差异有统计学意义（P<0.05）。结论：对于高血压心脏病，超声心动图联合超声技术的检出符合率更高。

关键词： 污水流行病学   精神活性物质   抗抑郁药   消费量   抑郁症流行率  

摘要： 精神类药物是生活中常见的一类物质,包括精神活性物质、抗抑郁药等。精神活性物质滥用和抗抑郁药消费是全世界关注的重要问题。传统的精神活性物质使用情况主要是依据缉毒行动获得,抗抑郁药消费量则主要依据药物消费市场统计和医院门诊调查。这种方法效率较低、调查结果低于实际值,可靠性不高。随着精神类药物大量使用,居民生活污水中可以检测到精神类药物。基于污水流行病学的物质消费量分析方法因具备快速、高效、客观等优势,为精神类药物消费量调查提供了新思路。本文应用污水流行病学方法,对青海省5个城市(西宁、海东、海南、果洛、海西)的精神活性物质和抗抑郁药使用情况进行调查。通过采集17个污水处理厂的污水样品,使用超高效色谱串联质谱仪对经过固相萃取净化后的污水样品中精神活性物质和抗抑郁药浓度进行检测。结果表明,青海省5个城市生活污水中主要的精神活性物质为麻黄碱(195-4825 ng/L)和甲基苯丙胺(1.9-296 ng/L),主要的抗抑郁药为文拉法辛(0.06-719 ng/L)和去甲文拉法辛(1.31-1658 ng/L)。根据浓度结果,结合污水处理厂日进水量和服务人口数、药物排泄率、药物剂量等参数,计算青海省精神活性物质和抗抑郁药的人均消费量和对应人群的药物流行率。结果表明,青海省消费量较大的精神活性物质为甲基苯丙胺(46.3 mg/1000人/天)和麻黄碱(263 mg/1000人/天),15-64岁人群中甲基苯丙胺的流行率平均为0.12%;消费量较大的抗抑郁药为文拉法辛、帕罗西汀和舍曲林,平均消费量分别为538、159和150 mg/1000人/天,青海省15岁以上人群中流行率分别为0.91%、0.97%和0.36%,抗抑郁药总流行率约为2.5%。应用风险熵法,分析污水处理厂出水排入受纳水体后精神类药物对地表水环境的生态风险。结果表明,精神活性物质对环境水体存在潜在风险或低风险,部分出水中抗抑郁药氟西汀、西酞普兰和文拉法辛的中等或低生态风险值得关注。其次,建立精神活性物质滥用率和抑郁症流行率估算模型,计算青海省精神活性物质滥用率和抑郁症流行率。青海省精神活性物质滥用率为0.21-1.16%,与考虑了精神活性物质滥用成员显性隐性比例后《2021年中国毒情形势报告》的滥用率结果相一致;抑郁症流行率为17.2%,这与传统调查方法的数据(16.7-20.1%)具有一致性。使用蒙特卡洛模拟分析结果的不确定性和敏感度,结果显示,精神活性物质滥用率的不确定性主要来源是药物排泄率和药物摄入剂量,抑郁症流行率结果的不确定性主要来源是药物排泄率、抗抑郁药日摄入剂量和污水处理厂流量。

关键词： 子宫腺肌症   子宫肌瘤   磁共振   鉴别诊断  

摘要： 目的 探讨磁共振检查在鉴别诊断子宫腺肌症与子宫肌瘤的应用价值。方法 选取110例子宫腺肌症与子宫肌瘤患者，均予磁共振检查，分析磁共振的鉴别诊断效能，并分析影像学特征。结果 磁共振检查鉴别诊断准确率为98.18%、敏感度为98.28%、特异度为98.08%，与金标准的一致性较好（Kappa=0.96）。子宫腺肌症患者中57例诊断明确，其中局灶性40例、弥散性17例，子宫肌瘤患者中51例诊断明确，其中单发肌瘤28例、多发肌瘤23例。结论 磁共振检查鉴别诊断子宫腺肌症与子宫肌瘤，诊断效能高，可通过影像学特征分析辅助临床诊断。