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2 个结果
  • 作者: 卞智淮 陈新元 陈昕 李强 陈群林 张钰 倪国新
  • 学科: 医药卫生 >
  • 创建时间:2022-12-13
  • 出处:《中华创伤杂志》 2022年第08期
  • 机构:厦门大学附属福州第二医院康复科,福州 350007,福建医科大学附属第一医院康复科,福州 350005,福建医科大学附属第一医院骨科,福州 350005,福建医科大学附属第一医院影像科,福州 350005,湖北文理学院附属医院襄阳市中心医院影像科,襄阳 441021,北京体育大学运动医学与康复学院,北京 100084
  • 简介:摘要目的探究反映前交叉韧带(ACL)重建术后短期股骨内侧软骨变化的MRI纹理特征。方法采用回顾性病例系列研究分析2017年1月至2020年1月福建医科大学附属第一医院收治的20例接受ACL重建术患者的临床资料,其中男17例,女3例;年龄23~43岁[(32.1±5.4)岁]。术前及术后1,4,12,24,48周对患者进行评估:(1)通过患侧膝关节MRI图像采集参数,将股骨内侧软骨感兴趣区域(ROI)划分为ROI1(半月板前角软骨)、ROI2(半月板体部软骨)、ROI3(半月板后角软骨),并提取纹理特征参数进行筛选和分析,得到反映软骨变化敏感的纹理特征参数;(2)采用ELISA法检测尿Ⅱ型胶原羧基末端肽(uCTX-Ⅱ)浓度水平。在上述各时相点,比较纹理特征参数的差异,得到反映软骨变化最敏感的纹理特征参数;比较uCTX-Ⅱ浓度水平的差异;采用Pearson相关分析判断反映软骨变化最敏感的纹理特征参数与uCTX-Ⅱ浓度水平的相关性。结果经过筛选和分析,ROI3的灰度不均匀度水平方向(Horzl_GlevNonU)和直方图偏斜度(Skewness)为反映软骨变化敏感的纹理特征参数。术前及术后1,4,12,24,48周ROI3的Horzl_GlevNonU与Skewness比较,差异有统计学意义(P均<0.05)。ROI3的Horzl_GlevNonU与Skewness随着时间延长逐渐递增,且ROI3的Horzl_GlevNonU增幅比Skewness增幅更大。术后4周与12周ROI3的Horzl_GlevNonU差异无统计学意义(P>0.05),其余时相间点比较,差异有统计学意义(P均<0.05)。术后1周与48周ROI3的Skewness差异有统计学意义(P<0.05),其余时相点比较,差异无统计学意义(P均>0.05)。选择ROI3的Horzl_GlevNonU作为反映软骨变化最敏感的纹理特征参数。术前及术后1,4,12,24,48周uCTX-Ⅱ的浓度水平差异有统计学意义(P均<0.05)。经Pearson相关性分析,术前及术后1,4,12,24,48周ROI3的Horzl_GlevNonU与uCTX-Ⅱ浓度水平呈正相关(r=0.554,0.596,0.550,0.632,0.756,0.514,P<0.05或0.01)。结论ROI3的Horzl_GlevNonU是反映ACL重建术后股骨内侧早期软骨变化最敏感纹理特征参数,并且与uCTX-Ⅱ浓度水平呈正相关。

  • 标签: 前交叉韧带损伤 软骨,关节 纹理特征
  • 简介:摘要目的探讨MRI影像学特征联合纹理分析技术在术前预测肾透明细胞癌(ccRCC)WHO/国际泌尿病理学会(ISUP)核分级的价值。方法回顾性分析2016年7月至2020年7月福建医科大学附属第一医院78例经手术病理确诊为ccRCC患者的术前肾脏MRI图像,根据WHO/ISUP分级系统,分为低级别组(49例,Ⅰ级2例,Ⅱ级47例)和高级别组(29例,Ⅲ级25例,Ⅳ级4例),并以随机数表法按照7∶3的比例将患者分配到训练集(n=63)与验证集(n=15)。评价MRI影像学特征并提取图像纹理特征。选取横断面图像病灶的最大层面,分别在T2WI及皮髓质期(CMP)图像上勾画ROI。使用MaZda软件提取纹理特征,包括灰度直方图、灰度共生矩阵、游程矩阵、梯度、自回归模型及小波变换6种类型。联合Fisher法、分类错误概率结合平均相关系数、交互信息3种方法对提取的纹理特征进行初步筛选,并对筛选出的纹理参数或影像学特征进行两组间独立样本t检验、Mann-Whitney U检验或χ²检验,差异有统计学意义的参数构建多因素二元logistic回归模型,建立ROC曲线,分析其术前预测ccRCC核分级的效能。结果训练集中,低、高级别ccRCC组间肿瘤长径、形状与边界、CMP强化程度、静脉瘤栓和47个纹理特征差异有统计学意义。在训练集中,构建7个多因素二元logistic回归模型,包括影像学特征模型(M1)、T2WI纹理特征模型(M2)、CMP图像纹理特征模型(M3)、影像学特征联合T2WI纹理特征模型(M4)、影像学特征联合CMP图像纹理特征模型(M5)、T2WI纹理特征联合CMP图像特征模型(M6)以及联合所有特征模型(M7)。其中M7预测ccRCC核分级的ROC曲线下面积最大,在训练集和验证集中,曲线下面积分别为0.901(95%CI 0.828~0.974)、0.820(95%CI 0.564~0.974)。结论基于MRI纹理分析联合影像学特征有望成为术前无创预测ccRCC WHO/ISUP核分级的有效方法。

  • 标签: 癌,肾细胞 磁共振成像 纹理分析