简介：摘要目的探索1.5T磁共振（magnetic resonance imaging，MRI）时间-信号强度曲线（time-signal intensity curve，TIC）联合表观扩散系数（apparent diffusion coefficient，ADC值）在评估肛瘘活动性方面的价值。方法回顾性分析宁波市鄞州第二医院2018年6月至2020年2月经手术病理证实的肛瘘患者71例的临床、影像及病理资料，依据手术所见、病理组织成分为金标准，将患者分为活动期组（42例）和缓解期组（29例），采用交叉表Pearson χ2检验对两组的TIC类型进行分析，并比较两组的ADC值。结果TIC类型：活动期组Ⅰ型（流入型）［47.6%（20/42）］、Ⅲ型（流出型）［35.7%（15/42）］均显著高于Ⅱ型（平台型）［16.7%（7/42）］（χ2=9.22、3.94，均P < 0.05）；缓解期组Ⅰ型（流入型）［34.5%（10/29）］、Ⅱ型（平台型）［55.2%（16/29）］均高于Ⅲ型（流出型）［10.3%（3/29）］（χ2=4.86、13.23，均P < 0.05）；ADC值测定：活动期组［（0.932±0.074）×10-3 mm2/s］明显低于缓解期组［（1.164±0.061）×10-3 mm2/s］（t=-13.87，P < 0.001）。结论磁共振动态TIC联合ADC值能有效评估肛瘘活动性，可以作为肛瘘术前评估及术后随访的常规检查序列加以推广。

简介：摘要目的采用Meta分析的方法评价表观扩散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）诊断局部晚期直肠癌新辅助治疗后完全缓解的准确性。材料与方法计算机检索PubMed、Embase、The Cochrane Library、中国知网（CNKI）、万方数据库（Wanfang Data）、中国生物医学文献数据库（CBM）和维普数据库（www.cqvip.com），收集ADC评价局部晚期直肠癌新辅助治疗疗效的研究。根据预先设定的纳入排除标准筛选文献后提取资料，并使用诊断准确性研究的质量评价工具修订版（Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies 2, QUADAS-2）对纳入的研究进行方法质量学评价。排除阈值效应后计算合并的敏感度（sensitivity, SEN）、特异度（specificity, SPE）、阳性似然比（positive likelihood ratio, PLR）、阴性似然比（negative likelihood ratio, NLR）、诊断比值比（diagnostic odds ratio, DOR）等诊断性能指标，绘制森林图、分层综合受试者工作特征（hierarchical summary receiver-operating characteristic curves, HSROC）曲线，计算HSROC曲线下面积（area under the curve, AUC）及上述指标的95%可信区间（confidence intervals, CI）。结果最终共纳入34个诊断性试验，包含1914例直肠癌患者，纳入研究的ADC指标包括治疗前ADC、治疗后ADC以及治疗前后ADC值的变化率，治疗前ADC的合并SEN、SPE分别是0.76（95% CI：0.62～0.86）、0.68（95% CI：0.60～0.75），治疗后ADC的合并SEN、SPE分别是0.82（95% CI：0.72～0.88）、0.77（95% CI：0.71～0.82），ADC变化率的合并SEN、SPE分别是0.83（95% CI：0.77～0.87）、0.75（95% CI：0.67～0.81）。结论在不同ADC指标中，治疗后ADC以及ADC变化率诊断完全缓解的准确性较高，而治疗前ADC可用于预测肿瘤治疗反应。

简介：摘要目的探讨3.0 T MR表观扩散系数最小值（apparent diffusion coefficient minimum，ADCmin)、相对ADC最小值（relative apparent diffusion coefficient minimum，rADCmin）在预测肾透明细胞癌（clear cell renal cell carcinoma，CCRCC）病理分级中的应用价值，并与ADC平均值（mean apparent diffusion coefficient，ADCmean）作比较。材料与方法回顾性分析经手术病理确诊的92例肾透明细胞癌患者的病理及MRI扩散加权成像（diffusion weighted imaging，DWI）检查资料，测量病灶实质的ADCmean、ADCmin及对侧肾实质的ADC值，并计算rADCmin。依据Fuhrman核分级法，分为低级别组(Ⅰ、Ⅱ级）和高级别组(Ⅲ、Ⅳ级）；比较Ⅰ～Ⅳ级间及高、低级别组间ADCmean、ADCmin、及rADCmin的差异；分析病灶ADC值与Fuhrman分级之间的相关性；并绘制受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线，评价三种ADC值对高、低级别CCRCC的诊断效能。结果四个病理分级之间ADCmean、ADCmin及rADCmin差异均有统计学意义(P<0.05）；高、低级别组ADCmean分别为(1.578±0.188)×10-3 mm2/s ，(1.956±0.206)×10-3 mm2/s，ADCmin分别为（1.291±0.134)×10-3 mm2/s ，(1.682±0.223)×10-3 mm2/s，rADCmin为0.591±0.065 ，0.777±0.093，差异有统计学意义(P<0.01)；ADCmean、ADCmin、及rADCmin与Fuhrman分级之间均呈高度负相关(r=-0.755、r=-0.826、r=-0.880，P<0.01)；在鉴别高、低级别CCRCC方面，rADCmin诊断效能最高，ROC曲线下面积（area under the curve，AUC）为0.963，以0.6673为界值，敏感度为91.2%，特异度为88.6%。结论ADCmin在预测肾透明细胞癌Fuhrman病理分级及诊断效能方面优于ADCmean，而rADCmin评估价值最高，可为临床制定手术方案及评估预后提供参考。

简介：摘要目的探讨基于ADC图的影像组学模型在急性缺血性脑卒中（AIS）患者缺血半暗带（IP）判断中的价值。方法回顾性分析南通市第一人民医院2014年1月至2019年10月发病在24 h内的大脑前循环AIS患者241例。所有患者均接受常规T1WI、T2WI、DWI及动态磁敏感对比增强磁共振灌注成像（DSC-PWI）。以PWI-DWI错配模型作为判断IP是否存在的金标准，将患者分为存在IP（即存在PWI-DWI错配）患者（84例），不存在IP（即不存在PWI-DWI错配）患者（157例）。分别由两名医师在AIS患者ADC图像上病灶最大层面对ADC低信号区域及周围区域进行ROI的勾画，将图像导入AK分析软件，进行影像组学特征提取。先采用组间相关系数筛选出一致性较高的特征，再采用最大相关最小冗余（mRMR）及最小绝对收缩与选择算子算法（Lasso）回归分析对特征进行筛选，然后用所选特征构建各自的影像组学评分模型。采用ROC曲线对模型的性能进行评估，并采用Delong检验对两组模型的ROC曲线下面积（AUC）进行比较。结果经过筛选，12个特征（LongRunLowGreyLevelEmphasis_angle135_offset7、LongRunLowGreyLevelEmphasis_AllDirection_offset7、GLCMEntropy_AllDirection_offset4_SD、GLCMEnergy_angle45_offset1、ColGE_W11B25_16、ColGE_W11B25_24、HaraEntropy、SurfaceVolumeRatio、Sphericity、Quantile0.025、uniformity、Percentile75）用于构建基于ADC图低信号区域的影像组学模型，训练集中AUC为0.900，灵敏度、特异度、准确度分别为84.5%、81.4%、83.4%；验证集中AUC为0.870，灵敏度、特异度、准确度分别为80.9%、84.0%、81.9%。11个特征（RunLengthNonuniformity_AllDirection_offset1_SD、ShortRunLowGreyLevelEmphasis_angle45_offset1、HighGreyLevelRunEmphasis_AllDirection_offset1_SD、ShortRunLowGreyLevelEmphasis_AllDirection_offset7、HaralickCorrelation_AllDirection_offset4_SD、ClusterShade_angle45_offset7、InverseDifferenceMoment_AllDirection_offset7_SD、ColGE_W3B20_0、sumAverage、SurfaceVolumeRatio、VolumeMM）用于构建基于ADC图病灶周围区域的影像组学模型，训练集中AUC为0.820，灵敏度、特异度、准确度分别为80.5%、80.2%、80.4%；验证集中AUC为0.800，灵敏度、特异度、准确度分别为78.7%、80.0%、79.2%。基于ADC图低信号区域的影像组学模型的AUC大于基于ADC图病灶周围区域的影像组学模型（训练集：Z=3.017，P=0.003；验证集：Z=0.604，P=0.002）。结论基于ADC图的影像组学模型在判断缺血半暗带时有较好的诊断效能。

简介：摘要目的评估合成MRI定量参数图直方图特征及表观扩散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）图直方图特征预测乳腺癌Ki-67表达状态的价值。材料与方法回顾性分析2019年12月至2021年3月经潍坊市中医院病理证实为乳腺癌的146名患者的临床及影像学资料，所有患者活检或手术前均行MRI常规序列成像、动态对比增强MRI（dynamic contrast-enhanced MRI, DCE-MRI）及合成MRI序列扫描成像。使用PyRadiomics软件提取合成MRI定量参数T1、T2、质子密度（proton density, PD）值及ADC值这四个数值的直方图特征。根据Ki-67表达情况将乳腺癌患者分为高表达组（≥30%）与低表达组（＜30%）。采用卡方检验、独立样本t检验及Mann-Whitney U检验比较两组患者的临床、病理特征及合成MRI定量参数图（T1-mapping、T2-mapping、PD-mapping）、ADC图的直方图特征差异。单因素及多因素logistic回归分析乳腺癌Ki-67表达状态与MRI定量参数图直方图特征之间的关系，并绘制受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线，计算曲线下面积（area under the curve, AUC),比较各直方图特征对Ki-67表达状态的预测效能。结果单因素logistic分析结果显示Ki-67高、低表达组间，ADC图直方图特征、临床及病理特征差异无统计学意义（年龄，P=0.13；最大径，P=0.09；形态，P=0.94；边缘，P=0.23；强化方式，P=0.13；纤维腺体类型，P=0.26），T1-平均值、T1-10th位数（T1百分之十位数）、T2-平均值、T2-10th位数（T2百分之十位数）、PD-熵值和PD-峰度的差异均有统计学意义（P＜0.01）。多因素logistic分析结果显示T1-10th位数及T2-10th位数是Ki-67表达状态的独立预测因素，两者联合构建模型预测乳腺癌Ki-67表达状态的AUC为0.809，敏感度为64.8%，特异度为87.5%，准确度为72.8%。结论合成MRI定量参数有助于预测乳腺癌Ki-67的表达状态，为术前无创性评估乳腺癌的肿瘤增殖情况提供了一种有效的辅助诊断方法。

简介：摘要目的探讨磁共振表观扩散系数（ADC）值术前预测肝细胞癌（HCC）微血管侵犯（MVI）的可行性，并比较ADC平均值（ADCmean）和ADC最小值（ADCmin）术前定量预测HCC MVI的诊断效能。方法检索PubMed、Embase、Web of Science、Cochrane Library和中国知网、万方数据库中关于磁共振ADC对HCC MVI诊断的相关研究，检索时间从建库至2020年10月。根据纳入与排除标准筛选文献，提取研究的基本特征和诊断参数，采用诊断试验质量评价工具-2量表对研究质量进行评分。绘制总受试者工作特征（SROC）曲线，计算曲线下面积（AUC），组间差异的比较采用Mann-Whitney U检验。采用Egger's漏斗图及独立样本t检验比较纳入文献的发表偏倚。结果最终纳入13篇文献，共1432例HCC患者，2303个HCC病灶。MVI阳性病灶的ADCmean和ADCmin明显低于MVI阴性病灶，组间的均数差分别为-0.17× 10-3 mm2/s [95%CI：（-0.23~-0.12）×10-3 mm2/s，Z=6.58，P<0.001]和-0.15×10-3 mm2/s [95%CI：（-0.18~-0.12）×10-3 mm2/s，Z=9.91，P<0.001]。以最大Youden指数确定ADCmean和ADCmin术前诊断HCC MVI阳性的最佳阈值分别为1.11×10-3 mm2/s和0.959×10-3 mm2/s。ADCmean和ADCmin术前定量预测HCC MVI阳性的合并灵敏度分别为0.74和0.65、特异度分别为0.69和0.68、SROC的AUC分别为0.7722和0.7326，差异均无统计学意义（Z=-0.917、-0.525、-0.131，均P>0.05）。亚组分析结果显示，发表年份、MVI阳性与阴性病灶数的比例及b值数可能为异质性来源。ADCmean和ADCmin的Egger's漏斗图结果显示，差异均无统计学意义（无发表偏倚，t=-1.58、-0.71，均P>0.05）。结论ADC值可作为一种可靠、无创的术前定量预测HCC MVI的检查指标。与ADCmin相比，ADCmean术前定量预测HCC MVI阳性的诊断效能更优。

简介：摘要目的构建基于瘤周1 cm内表观扩散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）值的列线图模型对预测胶质瘤术后进展的临床价值。材料与方法回顾性分析2016年1月至2020年12月间于秦皇岛市第一医院就诊的脑胶质瘤切除术患者的临床及影像资料，通过影像储存和传输系统（Picture Archiving and Communication Systems, PACS）收集并测量平均ADC（mean apparent diffusion coefficient, mADC）值。通过X-tile选取最优mADC阈值后进行Kaplan-Meier生存曲线分析。采用Cox回归分析筛选独立危险因素并构建列线图预测模型，进而预测胶质瘤患者术后进展。绘制受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线评价模型的准确性，决策曲线（decision curve analysis, DCA）评价模型的临床价值。结果单因素及多因素Cox回归分析显示，瘤周mADC值、瘤周强化程度、年龄及肿瘤切除程度是预测胶质瘤术后进展的独立危险因素（P均＜0.05）。列线图模型预测胶质瘤患者术后1、2年病情进展的ROC曲线下面积（area under the curve, AUC）分别为0.79、0.76。校正曲线显示模型中观察值与预测值之间有良好的一致性。DCA显示列线图模型有较好的临床应用价值。结论基于瘤周1 cm内mADC值首次建立的列线图模型可直观全面地预测胶质瘤患者术后病情进展情况，为临床个性化评估患者生存预后及制订治疗方案提供有力工具。

简介：

简介：摘要目的探讨磁共振扩散加权成像（diffusion-weighted imaging, DWI）不同表观扩散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）值及其变化率对骨肉瘤新辅助化疗（neoadjuvant chemotherapy, NAC）早期疗效的评估价值。材料与方法回顾性分析2019年1月至2022年3月期间在新疆医科大学附属肿瘤医院行NAC的骨肉瘤患者病例23例，在NAC前、化疗4周期后进行常规MRI和DWI检查，分别获得不同ADC值及其变化率等参数值。根据病理组织学Huvos分级法将患者按照化疗疗效分为组织学反应良好组与组织学反应差组，比较两组间的不同ADC值[平均ADC值（ADCmean）、最小ADC值（ADCmin）、单位体积的平均ADC值（ADCmean/V）、单位体积的最小ADC值（ADCmin/V）]及其变化率的差异。结果组织学反应良好组化疗前后ADCmean、ADCmin、ADCmean/V、ADCmin/V差异均有统计学意义，P值均＜0.05（分别为0.024、＜0.001、0.018、0.046）。组织学反应差组化疗前后ADCmean、ADCmin、ADCmin/V差异均有统计学意义，P值均＜0.05（分别为0.005、＜0.001、0.020），ADCmean/V差异无统计学意义（P=0.071，P＞0.05）。两组间ADCmean、ADCmin、ADCmean/V、ADCmin/V的变化率差异均有统计学意义，P值均＜0.05（分别为0.047、0.006、0.039、0.015）。经受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线分析ADCmin变化率曲线下面积（area under the curve, AUC）为0.938，高于ADCmean、ADCmin/V、ADCmean/V等变化率（AUC分别为0.783、0.767、0.813）。结论不同ADC值及其变化率对骨肉瘤早期疗效评估具有重要价值，ADCmin变化率在骨肉瘤疗效预测中具有显著优势。

简介：摘要目的分析表观弥散系数(ADC)值联合动态增强磁共振成像(MRI)时间-信号强度曲线(TIC)在胰腺癌的诊断及鉴别诊断中的应用价值。方法回顾性抽取2019年7月至2021年7月太原钢铁(集团)有限公司总医院收治的30例胰腺癌患者、30例肿块型胰腺炎患者作为胰腺癌组和胰腺炎组，另以胰腺癌或肿块性胰腺患者的正常胰腺实质作为胰腺正常组(60例)。分析胰腺癌组和胰腺炎组患者的MRI常规序列与动态增强表现，统计分析三组的弥散加权成像(DWI)表现与ADC值、TIC分布情况。结果胰腺癌组T1加权成像(T1WI)病灶主要呈低信号，其次呈混杂信号或等信号；T2加权成像(T2WI)病灶主要呈稍高信号；MRI增强扫描肿块强化，缓慢上升，门脉期强化显著，动脉期强化不显著。胰腺炎组T1WI病灶主要呈等信号和低信号；T2WI病灶主要呈等信号或稍高信号，不均匀；MRI增强扫描病灶动脉期强化不显著，增强后期肿块强化程度高于邻近组织。胰腺癌组ADC值高于胰腺炎组(P<0.05)，胰腺癌组、胰腺炎组ADC值均低于胰腺正常组(P均<0.05)。胰腺癌组TIC缓慢上升更缓慢流出型比例高于胰腺炎组及胰腺正常组(P<0.05)；胰腺癌组TIC逐渐上升型比例低于胰腺炎组(P<0.05)，高于胰腺正常组(P<0.05)；胰腺炎组TIC逐渐上升型比例高于胰腺正常组(P<0.05)；胰腺癌组TIC速升速降型比例低于胰腺炎组及胰腺正常组(P<0.05)，胰腺炎组TIC速升速降型比例低于胰腺正常组(P<0.05)。结论胰腺癌的诊断及鉴别诊断中，ADC值联合动态增强MRI的TIC价值高。

简介：摘要目的探讨DWI的ADC值联合纹理特征鉴别良恶性软组织肿瘤的价值。方法回顾性分析中国科学技术大学附属第一医院西区经病理证实的94例软组织肿瘤（恶性44例，良性50例）MRI及DWI图像。在GE ADW4.6工作站测量肿块的实性成分ADC值。在T2WI脂肪抑制图像上的肿瘤最大层面手动勾画ROI并提取纹理特征；采用独立样本t检验对良恶性软组织肿瘤的ADC值及纹理参数进行统计学分析，并多因素logistic回归分析建模，计算诊断效能。结果良恶性软组织肿瘤的ADC值分别为（1.6±0.3）×10-3 mm2/s、（1.2±0.5）×10-3 mm2/s，差异有统计学意义（t=-5.382，P<0.05），以1.28×10-3 mm2/s为诊断良恶性软组织肿瘤临界值，AUC为0.783，灵敏度为92.00%，特异度为65.91%。纹理特征中直方图特征（frequency size、skewness），灰度共生矩阵特征（Inertia_All Direction_offset7、Inverse Difference Moment_angle0_offset1、Inverse Difference Moment_angle0_offset7）及Haralick特征（Haralick Correlation_All Direction_offset4_SD）鉴别良恶性软组织肿瘤的曲线下面积分别为AUC 0.825、0.739、0.826、0.816、0.820、0.783。多因素logistic回归分析最佳预测模型鉴别良恶性软组织肿瘤的曲线下面积、灵敏度、特异度分别为0.930、88.00%、86.36%。结论ADC值联合纹理特征对术前预测软组织良恶性肿瘤有较高的应用价值。

简介：摘要目的探索扩散加权成像(diffusion-weighted imaging，DWI)对前列腺癌转移及非转移淋巴结的诊断价值。材料与方法回顾性分析经本院手术病理证实的行淋巴结清扫的前列腺癌患者50例，所有患者均在术前行常规MRI及DWI扫描。手术共清除淋巴结303枚，比较转移淋巴结及非转移淋巴结的平均ADC差异，诊断效能采用ROC曲线进行分析，确定诊断前列腺癌转移淋巴结及非转移淋巴结的最佳临界值，并计算诊断的敏感度、特异度和准确度。结果303枚淋巴结中，转移淋巴结102枚(33.7%)，非转移淋巴结201枚(66.3%)，转移淋巴结的DWI信号为明亮高信号，ADC图呈低信号，平均ADC值[(0.816±0.105)×10-3 mm2/s]小于非转移淋巴结的平均ADC值[(1.298±0.251)×10-3 mm2/s]，P=0.025；ADC值用于诊断转前列腺癌移淋巴结的最佳临界点为0.970×10-3 mm2/s，此时诊断的敏感度为94.5%，特异度为74.5%，准确度为67.0%。结论DWI扫描ADC值有助于鉴别前列腺癌转移及非转移淋巴结。

简介：摘要目的探讨基于前列腺癌（prostate cancer, PCa）原发灶的表观扩散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）图、T2加权成像（T2 weighted imaging, T2WI）非增强序列影像组学模型预测PCa骨转移的价值。材料与方法回顾性分析来自2个中心且经穿刺或手术病理证实的178例PCa患者（不伴骨转移者115例，伴骨转移者63例）的MRI（ADC图和T2WI）资料。来自中心1的患者按照7∶3的比例随机分为训练组（n=97）和测试组（n=43），来自中心2的患者（n=38）作为外部验证组。图像重采样后，分别在ADC和T2WI图像上勾画肿瘤区域并进行特征提取。经过一致性检验后，采用单因素分析和最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator, LASSO）算法进行影像组学特征筛选。采用logistic回归分析构建影像组学预测模型，使用受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线下面积（area under the curve, AUC）评估模型的预测效能。使用DeLong检验对模型进行比较，校准曲线对模型进行评价。结果从ADC、T2WI及ADC+T2WI联合序列中各提取10、3和5个影像组学特征分别进行建模。测试组的AUC分别为0.83（95% CI：0.71～0.95）、0.78（95% CI：0.62～0.93）和0.81（95% CI：0.67～0.95）；外部验证组的AUC分别为0.82（95% CI：0.67～0.97）、0.69（95% CI：0.51～0.86）和0.84（95% CI：0.72～0.97）。DeLong检验显示，在外部验证组中基于ADC+T2WI联合序列影像组学模型优于基于T2WI单序列影像组学模型（P=0.02），余无差异。结论基于原发灶的ADC图较T2WI单序列影像组学模型对PCa骨转移具有更高的预测效能，而ADC+T2WI联合影像组学模型并没有表现出更佳的效能，这可能便于临床早期预测PCa骨转移风险。

简介：摘要目的探讨多b值弥散加权成像(DWI)、表观扩散系数(ADC)、动态增强磁共振成像(DCE-MRI)联合血清前列腺特异性抗原(PSA)相关指标对侵袭性前列腺癌(PCa)、良性前列腺增生(BPH)的鉴别诊断价值。方法回顾性分析本院2018年12月至2020年1月收治的经病理证实为侵袭性PCa的60例患者及40例BPH患者。所有患者术前或治疗前均进行常规MRI、多b值DWI、DCE-MRI检查以及PSA相关指标检测。比较两类患者的多b值DWI、ADC、DCE-MRI、PSA相关指标以及联合诊断与病理结果之间的差异。结果PCa患者的多b值DWI均高于BPH患者，ADC均低于BPH患者(均P<0.05)。BPH、PCa在DCE-MRI中的ST-T曲线类型分布为Ⅰ型(11、3例)，Ⅱ型(20、15例)，Ⅲ型(9、42例)，差异均有统计学意义(χ2＝26.73，均P<0.001)。以MRI+DWI+ADC+DCE-MRI+PSA联合诊断方式诊断PCa的准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值最高，与其他各项联合诊断方式比较，差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论多b值DWI、ADC、DCE-MRI联合PSA相关指标对侵袭性PCa、BPH的鉴别诊断效果显著，有助于指导临床治疗方案的合理选择。

简介：目的：探讨良性前列腺增生和前列腺癌的ADC值与前列腺相关标志物PAP、P504S、PSA表达的关系。方法收集经病理证实的65例前列腺疾病患者，其中良性前列腺增生30例，前列腺癌35例。病理检查前3个月内均行前列腺MRI、DWI检查，采用单次激发EPI序列，b值为0s/mm^2和800s/mm^2，并采用免疫组化检测组织标本中PAP、P504S、PSA的表达，分析ADC值与PAP、P504S、PSA表达的关系。结果良性前列腺增生和前列腺癌的ADC值分别为（1.73±0.21）×10^-3mm^2/s和（1.34±0.15）×10^-3mm^2/s，差异具有统计学意义（t=8.545，P=0.000）。PAP和PSA在良性前列腺增生和前列腺癌中均表达，差异无统计学意义（P均＞0.05），P504S在前列腺癌中的表达显著高于良性增生（Z=-7.055，P=0.000），双变量相关分析显示ADC值与P504S的表达呈显著负相（Spearman＇s相关系数r=-0.654，P=0.000）；结论PAP和PSA不能区别前列腺良恶性病变；P504S可以作为前列腺癌标志物；ADC值可以定量评价良性前列腺增生和前列腺癌，且与P504S存在负相关，可以作为前列腺良恶性病变MRI诊断的参考指标。

简介：【摘要】目的：观察分析临床鉴别诊断早期脑梗死、短暂性脑缺血发作（TIA）过程中磁共振弥散加权（DWI）结合ADC图的应用价值。方法：于2021年11月--2022年11月选取资料完整的41例最终确诊患者作为诊断对象，均进行常规MRI诊断以及DWI序列扫描。结果：41例最终确诊患者之中有36例早期脑梗死、5例TIA。结论：DWI具有较高的诊断效率，可以鉴别诊断早期脑梗死与TIA。

简介：摘要目的探究常规MRI与弥散加权MRI对膀胱癌(BC)术前分级的诊断效能及其ADC值与BC病理分期的相关性。方法选择2016年2月至2018年2月来本院进行治疗并经病理证明为BC的患者60例。通过与术后肿瘤组织病理结果进行对比，比较常规MRI和弥散加权MRI对BC术前分级的诊断效能，并且比较ADC值和ADC比值的诊断效能。结果60例BC患者，96枚病灶，其中53枚浅表型，比例为55.21%，43枚浸润型，比例为44.79%；38枚G1级，比例为39.58%；57枚G2级，比例为59.38%；其中23枚(23.96%)G2级病灶结果为浅表型。弥散加权MRI诊断BC术前分级的灵敏度、特异度和准确度均显著高于常规MRI组(χ2＝8.660、18.880、14.320，P<0.05)；浅表型的ADC比值显著高于浸润型(χ2＝17.673，P<0.05)，低分级病灶显著高于高分级病灶(χ2＝16.691，P<0.05)；ADC比值作为BC术前分级的ROC曲线下面积为0.817，ADC值作为BC术前分级的诊断标准的ROC曲线下面积为0.749，ADC比值作为BC术前分级的诊断标准的敏感度和特异度较高。结论弥散加权MRI可作为有效评估BC术前分级的有效方法，且ADC比值与肿瘤病理分级呈负相关，其灵敏度和特异度高于ADC值诊断。

简介：

简介：中国北京（2014年4月17日）——云互联安全与存储解决方案领导厂商梭子鱼网络（NYSE：CUDA）宣布梭子鱼应用交付控制器ADC540及以上型号免费拓展应用安全功能。这一举措为企业机构以实惠的成本提供卓越的安全性,并标志着应用交付市场一种新模式的诞生。传统的应用交付控制器（ADC）会迫使客户在预算和安全之间做出选择,这可能会导致危及安全性。

简介：·方法是开肩知识大门的金钥匙·办法没有现成的模式,应因人而异·驾驭疗法的能力靠的是勤奋和积累。·治学方法与治学目的、治学态度密切相连，彼此不可分割·成功取决于意愿、方法和行动三大要素