【摘 要】
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目的探讨基于术前增强CT影像组学预测肝细胞肝癌（hepatocellular carcinoma,HCC）患者手术后肝内早期复发,并建立一种用于术前个体化预测HCC患者术后早期肝内复发的临床-影像组学列线图,最后对患者进行危险分层,以辅助临床决策。研究对象与方法本实验回顾性收集了东南大学附属中大医院经病理证实的HCC患者及其术前增强CT图像和相应临床指标,随机分为训练组及测试组;基于增强CT动脉期
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目的探讨基于术前增强CT影像组学预测肝细胞肝癌（hepatocellular carcinoma,HCC）患者手术后肝内早期复发,并建立一种用于术前个体化预测HCC患者术后早期肝内复发的临床-影像组学列线图,最后对患者进行危险分层,以辅助临床决策。研究对象与方法本实验回顾性收集了东南大学附属中大医院经病理证实的HCC患者及其术前增强CT图像和相应临床指标,随机分为训练组及测试组;基于增强CT动脉期和静脉期图像分别手动构画瘤体的感兴趣区体积,并利用pyradiomics软件包进行组学特征的提取。在训练组织中使用最小绝对收缩与选择算子算法（least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）Cox回归筛选最佳组学特征,由此建立影像组学模型;采用单因素及多因素Cox回归建立临床-影像组学联合模型（combined radiomics-clinical model,CRC）;影像组学模型、CRC模型及巴塞罗那（BCLC）分期效能由一致性指数（concordance index,C-index）量化,并在测试组中进行内部验证。基于最佳预测模型得出可视化列线图,评估该模型的临床运用价值,并利用Kaplan-Meier生存曲线分析用于复发危险分层。结果本实验共纳入79例患者,其中训练组有60例,测试组有19例;影像组学模型最终纳入3个系数不为0的特征,而CRC模型则最终包含2个独立危险因素:Rad值（Rad score）及分类变量包膜。最终在3种模型中,CRC模型的预测效能为最佳,在训练组及测试组中的C-index分别为0.72（95%CI:0.67-0.76）及0.83（95%CI:0.77-0.89）,均优于单纯影像组学模型（C-index为0.69和0.66）及BCLC分期模型（C-index为0.61和0.75）。Kaplan-Meier生存分析显示:CRC模型截断值（1.11）能将纳入患者分成高风险复发和低风险复发两个亚组,且在训练组和测试组中两亚组术后复发率之间有显著性差异（P≤0.05）。结论CRC模型能够有效的预测肝癌患者术后早期复发率;联合模型列线图可以作为辅助临床术前评估单个患者RFS的工具。
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目的:采用弥散张量成像（diffusion tensor imaging,DTI）及纤维追踪技术（diffusion tensor tractography,DTT）,分析急性缺血性脑卒中（acute ischemic stroke,AIS）患者病灶侧与对侧弥散参数、皮质脊髓束（corticospinal tract,CST）完整性等指标的差异,及其与患者90天神经功能预后之间的关系,探讨AIS预
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目的:糖尿病肾病（Diabetic nephropathy,DN）已成为导致终末期肾病的主要病因,而足细胞已被证明与DN患者尿微量白蛋白排泄和DN进展密切相关。血小板微粒（Platelet-derived microparticles,PMPs）在人体体液中广泛存在,携带有复杂的表面分子和内容物,在多种生理病理条件下发挥作用。我们课题组前期研究结果表明,血小板微粒活化能够通过m TORC1通路介导
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