简介：摘要目的探讨基于18F-脱氧葡萄糖(FDG)PET/CT的影像组学预测神经母细胞瘤(NB)美国儿童肿瘤协作组(COG)危险度分层的价值。方法回顾性分析2018年3月至2019年11月间于北京友谊医院病理证实为NB的125例患儿(男51例、女74例，年龄：0.5～10.5岁)的18F-FDG PET/CT图像。根据COG分层系统将患儿分为高危组和非高危组(包括中危和低危)。分别从PET和CT图像中提取影像组学特征并进行特征筛选。利用logistic回归构建基于影像组学特征的模型(R_model)，计算影像组学评分(Rad_score)；基于Rad_score和人口学特征构建第2个模型(RD_model)；最后基于Rad_score、人口学特征和临床特征构建第3个模型(RDC_model)。采用受试者工作特征(ROC)曲线评估各模型的预测性能。结果训练集包含94例NB患儿(高危63例，非高危31例)，验证集包含31例NB患儿(高危21例，非高危10例)。通过筛选得到4个影像组学特征，其中2个特征基于CT图像，另外2个特征基于PET图像。在训练集和验证集中，R_model、RD_model、RDC_model预测NB患儿COG危险度分层的曲线下面积(AUC)分别为0.91和0.86、0.94和0.92、0.98和0.95；准确性分别为86%(81/94)和84%(26/31)、89%(84/94)和84%(26/31)、93%(87/94)和87%(27/31)。结论基于18F-FDG PET/CT的影像组学可准确地预测NB患儿COG危险度分层，联合人口学特征和临床特征，可进一步提高预测COG危险度分层的准确性，为NB个性化精准治疗方案的制定提供帮助。

简介：摘要目的探讨在18F-脱氧葡萄糖(FDG) PET/CT图像中采用不同方法勾画胰腺导管腺癌(PDAC)肿瘤区域对使用影像组学特征预测病理分化程度的影响。方法回顾性分析2010年9月至2016年1月间于北京协和医院经病理证实的72例PDAC患者(男46例、女26例，年龄：25～87岁)的术前18F-FDG PET/CT图像及病理资料。根据PDAC病理分化程度将患者分为高分化和非高分化组。入组患者按3∶1的比例随机划分至训练集和验证集。所有病例由2位医师手动勾画感兴趣区(ROI；记为ROI_M1和ROI_M2)，再分别基于标准摄取值(SUV)梯度(记为ROI_G)和40%最大SUV(SUVmax)阈值(记为ROI_S)半自动勾画ROI。计算并比较4种勾画结果的体积、戴斯相似性系数(DSC)。从PET/CT原始和预处理图像中提取形状、一阶、纹理等特征，并以组间相关系数(ICC)评估每个特征在不同勾画结果间的一致性。使用Kruskal-Wallis秩和检验、两独立样本t检验或z检验分析数据。采用受试者工作特征曲线下面积评估模型准确性，并通过交叉验证评估模型泛化能力。结果训练集共55例患者(高分化14例，非高分化41例)；验证集共17例患者(高分化4例，非高分化13例)。20个特征组中共筛选出44个对PDAC分化程度有预测价值的特征。ROI_M1、ROI_M2、ROI_G和ROI_S勾画的轮廓体积分别为10.29(4.01，19.43)、9.34(4.26，17.27)、11.86(5.52，19.74)和15.08(9.62，27.44) cm3，差异有统计学意义(H＝18.641, P<0.05)。手动勾画(ROI_M1和ROI_M2)的肿瘤轮廓重合度和特征一致性均较好[DSC＝0.86(0.76，0.90); ICC＝0.86(0.74，0.94)]。与手动勾画结果比较，ROI_G的轮廓重合度和特征一致性较好[DSC：0.86(0.75，0.91)、0.91(0.85，0.96)；ICC: 0.87(0.72，0.94)、0.94(0.88，0.98)]；ROI_M1与ROI_G的预测模型准确性和泛化能力差异无统计学意义(z＝1.052, t＝0.712,均P>0.05)；ROI_M2的预测模型准确性优于ROI_G(z＝3.031, P＝0.002)，但泛化能力不足(t＝3.086, P＝0.012)。结论基于手动勾画构建的预测模型准确性较高，但模型性能不稳定；基于梯度的半自动勾画可以达到与手动勾画相似的准确性，且模型泛化能力更强。

简介：摘要目的探讨可溶性程序性死亡配体1(sPD-L1)是否能够预测重症急性胰腺炎(SAP)患者持续炎症-免疫抑制-分解代谢综合征(PICS)的发生。方法收集2017年3月1日至2019年10月31日发病24 h内首诊于武汉大学人民医院胰腺外科且住院时间≥14 d的131例成年SAP患者，依照PICS诊断标准，将SAP患者分为PICS组(45例)和非PICS组(86例)，收集统计入院24 h内、(14±2) d时的sPD-L1等实验室数据资料及其他相关临床数据和预后。非正态分布的连续变量采用中位数和四分位数表示，通过U-Whitney检验进行分析。分类变量以频率和百分数表示，采用χ2检验。结果PICS组和非PICS组患者的性别、年龄、体重指数(BMI)、发病病因以及入院Balthazar CT评分、白蛋白(ALB)、白细胞计数(WBC)、ALCs计数、sPD-L1水平差异均无统计学意义。但PICS组患者入院时C反应蛋白(CRP)，入院24 h内的正平衡量、入院急性生理功能及慢性健康状况评分系统Ⅱ(APACHEⅡ)评分、发病2周左右时的sPD-L1水平、Balthazar CT评分高于非PICS组患者[175.50(128.00，212.25) mg/L比135.26(108.06，171.93) mg/L，Z＝－2.823，P<0.05；(1 914.7±668.2) ml比(1 600.5±613.1) ml，t＝－2.410，P<0.05；(12.12±2.31)分比(10.91±2.75)分，t＝－2.237，P<0.05；108.93(101.35，118.96) μg/L比90.03(81.57，99.36) μg/L，Z＝－5.599，P<0.05；8(6～8)分比6(5～8)分，Z＝－3.251，P<0.05]。发病2周左右时的淋巴细胞计数(ALCs)计数明显低于非PICS组[0.87(0.71，1.09)比1.04(0.84，1.27)，Z＝－2.663，P<0.05]。2周左右的sPD-L1水平和Balthazar CT评分是SAP患者并发PICS的独立危险因素[比值比(OR)＝1.07，95%可信区间(CI)：1.03～1.12，P<0.01；OR＝1.52，95%CI：1.10～2.12，P<0.05]。结论2周左右的sPD-L1水平和Balthazar CT评分是SAP患者并发PICS的独立危险因素。