分化的甲状腺癌(DTC)(1)包括乳头状甲状腺癌(PTC),卵泡甲状腺癌(FTC)及其变异亚型(2),是最常见的内分泌恶性肿瘤,并且最近几年的发病率迅速增加。DTC通常具有良好的预后,碘131治疗和甲状腺抑制剂已被证明对10年生存率的患者有益,范围为80%至95%(3,4)。然而,大约5%-20%的病例可能由于基因突变引起的肿瘤生物学变异,导致不同的亚型和预后不良,这可能与高度浸润性肿瘤的生物学特征有关(5)。因此,甲状腺结节的鉴别诊断仍然很明显。对比增强超声(CEU)可以实时评估组织的微循环灌注(6),提供准确可靠的数据,并且可以避免由个体差异引起的诊断错误(7)。由于甲状腺正常组织中的微容器的丰度,它显示出造影剂后的快速和均匀增强。然而,甲状腺结节具有不同的血管生成模式,并且CEUS上的表现可能不同(8)。先前的研究报道了甲状腺结节的CEUS特征,但是,大多数是基于结节内部(9-11),而CEUS上甲状腺结节的增强模式仍然没有足够的能力来诊断甲状腺癌(12)。到目前为止,只有一项研究重点介绍了结节周围区的CEU特征(13)。这项研究的目的是通过研究甲状腺结节的内部和外围区域的定性和定量参数来评估CEU在DTC的鉴别诊断中的价值。
骨质骨术是一种罕见的代谢骨疾病,其特征是骨矿物质密度异常增加,导致骨髓衰竭,压缩神经病和骨骼畸形(1)。根据遗传模式,可以将其分为常染色体显性骨质术(ADO),常染色体隐性骨质骨术(ARO)和X连接的骨质疏松症(XLO)(1-3)。ADO是骨质骨术的最常见形式,估计发病率为1:20,000(4)。早期,ADO被认为包括两种表型,ADO I(OMIM 607634)和ADO II(OMIM 166600)(2)。ADO I的特征是LDL受体相关蛋白5(LRP5)基因的突变,该基因导致高骨量,但不会导致骨折(5)。ADO II是由整骨骨吸收受损引起的,这些骨吸收通常是由于氯化物通道7(CLCN7)基因(6,7)中杂合的错义突变引起的。clcn7是一种基因,不仅可以引起严重的隐性骨质肌膜病形式,即ARO,而且还可以根据Clcn7突变的类型(8)。此外,由CLCN7突变引起的ADO II占ADO的70%,这是最常见的骨质疏松症类型(9)。因此,这项研究的重点是由CLCN7突变引起的骨质疏松症。CLCN7编码Cl- /H +交换转运蛋白7,也称为CLC-7,通常将其定位于溶酶体区室和骨 - 分解骨细胞的Ruf膜膜(10)。CLCN7突变导致骨质细胞异常无法分泌酸,因此无法溶解骨骼,从而导致骨质疏松症。这种疾病表现出异质性,表型表现出各种程度的严重程度,从无症状到威胁生命(11-13)。在没有基因检测或典型的放射线摄影发现的情况下,乳酸脱氢酶(LDH),天冬氨酸氨基转移酶(AST)和肌酸激酶BB同酶(CK-BB)的水平升高与Clcn7突变引起的骨化(14、15)有关。尽管如此,这些生物标志物的水平尚未证明与疾病的严重程度相关,而正常值不排除CLCN7基因中突变的存在(4)。因此,迫切需要找到更多的特定和敏感的生物标志物。有许多关于骨质造成症的遗传研究,但目前尚未发现CLCN7突变引起的骨质疏松症的血清代谢研究。通过阐明区分健康和疾病表型的特定特征,代谢组已成为理解生理和病理过程之间差异的基石,可能使我们可以搜索
来自多伦多大学多伦多大学玛格丽特公主医院医学成像联合部,加拿大M5G 2C1(又名R.H.,R.K.,R.K.,S.M.,C.O.,C.O.,U.M.,P.V.-H。);苏黎世苏黎世大学苏黎世大学苏黎世大学诊断与介入放射学研究所,瑞士(R.H.);多伦多大学多伦多大学玛格丽特癌症中心生物统计学系,加拿大M5G 2C1(L.A.);加拿大安大略省多伦多的安大略省癌症研究所/公主玛格丽特癌症中心大学卫生网络(M.T.,Q.L.);加拿大多伦多大学大学卫生网络辐射肿瘤学系(A.H.)。收到2023年12月11日;修订于2024年1月18日; 2024年1月23日接受。地址为:K.A。电子邮件:andres.kohan@uhn.ca电子邮件:andres.kohan@uhn.ca
我们提出了一个半监督的域适应框架,用于来自不同图像模式的脑血管序列。现有的最新方法集中在单一模态上,尽管可用的脑血管成像技术广泛。这可能导致重大分布变化,从而对跨模式的概括产生负面影响。By relying on annotated angiographies and a limited number of an- notated venographies, our framework accomplishes image-to-image translation and se- mantic segmentation, leveraging a disentangled and semantically rich latent space to represent heterogeneous data and perform image-level adaptation from source to tar- get domains.此外,我们降低了基于周期的架构的典型复杂性,并最大程度地减少了对抗性训练的使用,这使我们能够通过稳定的培训构建一个高效且直观的模型。我们评估了有关磁共振血管造影和静脉曲张的方法。在源域中实现最先进的性能时,我们的方法在目标域中达到了仅8个目标域的骰子得分系数。降低了9%,突出了其在不同模态上稳健脑血管图像分割的有希望的潜力。
注意:介绍部分是您的一般知识,不应将其视为政策覆盖标准。
方法:这项回顾性描述性研究是在2012年1月至2013年6月之间在Aydın的一家大学医院的心脏病学门诊诊所进行的,有165例被诊断出患有急性冠状动脉综合征或稳定的Angina pectoris,并且至少在冠状动脉上患有95%或更多的狭窄。冠状动脉狭窄通过Gensini评分确定。CC的分类是通过RentRop方法进行的,患者分为两组:Rentrop阶段0和1(CC填充较差(第1组))和RentRop阶段2和3(良好的CC填充(第2组))。使用适当的统计分析分析数据。多元逻辑回归用于确定CC水平的预测因子,并进行了接收器操作特征(ROC)曲线分析以计算预测变量的预测值。
我们提出了一个半监督域自适应框架,用于从不同的图像模态中分割脑血管。尽管可用的脑血管成像技术范围很广,但现有的最先进的方法只关注单一模态。这可能导致显著的分布变化,从而对跨模态的泛化产生负面影响。通过依赖带注释的血管造影和有限数量带注释的静脉造影,我们的框架完成了图像到图像的转换和语义分割,利用解开的、语义丰富的潜在空间来表示异构数据并执行从源域到目标域的图像级自适应。此外,我们降低了基于循环的架构的典型复杂性并最大限度地减少了对抗训练的使用,这使我们能够构建一个具有稳定训练的高效、直观的模型。我们在磁共振血管造影和静脉造影上评估了我们的方法。在源域中实现最佳性能的同时,我们的方法在目标域中的 Dice 得分系数仅低 8.9%,凸显了其在不同模态下进行稳健脑血管图像分割的巨大潜力。
t yler v asse 1,2†,y Azeed a lhiyari Ph.d 1†,l auran k。e Vans M.D.3,4,Ramesh Shori Ph.D 3。 m aie s t。 J OHN MD。 ph.d 1,4,6(*),T uan V o -d inh Ph.d 1,2,5(*)1 Fitzpatrick Photonics,Duke University;美国北卡罗来纳州达勒姆市27708,美国2杜克大学生物医学工程系;美国北卡罗来纳州达勒姆市27708,美国3头颈外科,加利福尼亚大学戴维·格芬医学院;洛杉矶,美国加利福尼亚州90025,美国4头和颈癌计划;洛杉矶大学;洛杉矶,加利福尼亚州90025,美利坚合众国5杜克大学化学系;美国北卡罗来纳州达勒姆市27708,美国6 Jonsson综合癌症中心,洛杉矶大学医学中心;美国美国加利福尼亚州洛杉矶90025†这些作者同样为这项工作做出了同样的贡献。3,4,Ramesh Shori Ph.D 3。m aie s t。J OHN MD。ph.d 1,4,6(*),T uan V o -d inh Ph.d 1,2,5(*)1 Fitzpatrick Photonics,Duke University;美国北卡罗来纳州达勒姆市27708,美国2杜克大学生物医学工程系;美国北卡罗来纳州达勒姆市27708,美国3头颈外科,加利福尼亚大学戴维·格芬医学院;洛杉矶,美国加利福尼亚州90025,美国4头和颈癌计划;洛杉矶大学;洛杉矶,加利福尼亚州90025,美利坚合众国5杜克大学化学系;美国北卡罗来纳州达勒姆市27708,美国6 Jonsson综合癌症中心,洛杉矶大学医学中心;美国美国加利福尼亚州洛杉矶90025†这些作者同样为这项工作做出了同样的贡献。
摘要 冠状动脉疾病 (CAD) 仍然是全球发病率和死亡率的主要原因,因此诊断技术亟待改进。冠状动脉 CT 血管造影 (CCTA) 已成为一种重要的非侵入性工具,可用于评估冠状动脉解剖结构和检测动脉粥样硬化斑块负荷,具有高空间分辨率。本综述探讨了 CCTA 的发展,重点介绍了其技术进步、临床应用和挑战。多探测器 CT、光子计数 CT 和 FFR-CT 等功能评估工具等关键创新增强了 CCTA 的诊断和预后能力。尽管取得了这些进展,但与辐射暴露、碘造影剂和患者特定限制相关的问题仍然存在。未来的方向包括开发新型成像生物标志物和最小化辐射暴露的策略。通过综合现有文献和最新发展,本文全面了解了 CCTA 在当代 CAD 管理中的作用。
材料和方法 这项回顾性单中心研究考虑纳入 2019 年 11 月至 2021 年 3 月在 Gustave Roussy 癌症园区(法国维尔瑞夫)获取的共 250 张多参数脑 MRI。定义了独立的训练(107 例,年龄 55 岁±14 岁,58 名女性)和测试(79 例,年龄 59 岁±14 岁,41 名女性)样本。患者患有神经胶质瘤、脑转移、脑膜瘤或无增强病变。在所有病例中均获取了具有可变翻转角的梯度回波和涡轮自旋回波对比后 T1 序列。对于形成训练样本的病例,还获取了使用 0.025 mmol/kg 造影剂注射的“低剂量”对比后梯度回波 T1 图像。以标准剂量 T1 MRI 为参考,训练了一个深度神经网络来合成增强低剂量 T1 采集。训练完成后,对比增强网络用于处理测试梯度回波 T1 图像。然后由两名经验丰富的神经放射科医生进行读片,以评估原始和处理后的 T1 MRI 序列的对比增强和病变检测性能,以快速自旋回波序列为参考。结果对于增强病变的病例,处理后图像的对比噪声比(44.5 比 9.1 和 16.8,p<.001)、病变与脑组织比(1.66 比 1.31 和 1.44,p<.001)和对比增强百分比(112.4% 比 85.6% 和 92.2%,p<.001)均优于原始梯度回波和参考快速自旋回波 T1 序列。两位读者都更喜欢处理后的 T1 的整体图像质量(平均评分为 3.4/4 比 2.7/4,p<.001)。最后,对于大于 10 毫米的病变,所提出的处理方法将梯度回波 T1 MRI 的平均灵敏度从 88% 提高到 96%(p=.008*),而误检率则没有差异(两种情况下均为 0.02/例,p>.99)。考虑所有大于 5 毫米的病变时观察到了相同的效果:灵敏度从 70% 提高到 85%(p<.001*),而误检率保持相似(0.04/例 vs 0.06/例,p=.48)。如果包括所有病变,无论其大小如何,原始和处理后的 T1 图像的灵敏度分别为 59% 和 75%(p<.001*),相应的误检率为 0.05/例和 0.14/例(p=.06)。