Invest Radiol速递 | 2024年4月: 人工智能在胸部X线片中评估气管导管和中心静脉导管的应用

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2 0 24 年
 Investigative Radiology.
● IF/JCR/分区:6.7/Q1/中科院一区
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● 速递内容:文章标题(英文标题、中文标题、关键词标签);研究背景;研究方法;研究结论。  
目录
1.单次应用钆基对比剂后绵羊骨骼和关节软骨的元素成像
2.超高清分辨率光子计数探测器CT在肺部成像中的小像素效应研究。
3.新一代0.55 T膝部MRI——初步临床体验与3 T MRI的比较。
4.人工智能在胸部X线片中评估气管导管和中心静脉导管——使用可调节定位定义的算法方法。
5.结直肠肝转移热消融术后术中与初始随访最小消融边缘评估哪个更能预测局部结果?
6.在体外灌注的人尸体模型中使用光子计数探测器CT进行股动脉支架成像。
7.使用2点Dixon MRI获取的旋转袖肌群脂肪分数预测关节镜下旋转袖修复术后结果。
8.使用增强超声量化肝细胞癌血管动态以实施LI-RADS。

 

No.1 Elemental Bioimaging of Sheep Bone and Articular Cartilage After Single Application of Gadolinium-Based Contrast Agents 

  • 标题:单次应用钆基对比剂后绵羊骨骼和关节软骨的元素成像
  • 标签:钆基对比剂,骨骼和关节软骨

背景    

钆基对比剂(GBCAs)用于增强磁共振成像。钆(Gd),一种稀土金属,以螯合形式用于给患者施用GBCAs。目前科学界对于施用GBCAs后组织中钆残留的临床意义存在争议。已知骨骼作为钆的储存库,但关于骨骼中钆定位的信息很少。
                

目的  

本研究的目的是比较单剂量注射线性和大环型GBCAs后,在大型动物模型的股骨骺和骨干中的钆组织浓度和空间分布。
                

材料和方法  

在这项前瞻性动物研究中,瑞士阿尔卑斯山绵羊(n = 36; 年龄范围,4-10岁)接受了大环型(加多布醇、加多特醇和加多特酸甲酯)、线性(加多酰胺和加多酸二甲酯)GBCAs或生理盐水的单次注射(0.1 mmol/kg)。注射10周后,绵羊被处死,收获股骨头和骨干。通过激光剥蚀-电感耦合等离子体质谱法确定了每种处理组的1个样本中的钆空间分布。所有骨骼标本都进行了组织病理学分析。
                

结果  

在成年瑞士阿尔卑斯山绵羊(n = 36)中注射GBCAs导致钆定位于骨内膜和骨外膜表面,以及部分GBCAs还定位于水泥线和骨软骨交界处。在研究的组织标本中未观察到组织病理学改变。
                

结论  

在成年绵羊单次注射临床相关剂量10周后,线性GBCA的种类比大环型GBCAs有更高的积累。钆沉积仅限于特定的骨骼和软骨区域,如骨衬里、水泥线和骨软骨交界处。组织组织学保持不受影响。     

 

No.2 Investigating the Small Pixel Effect in Ultra-High Resolution Photon-Counting CT of the Lung 

  • 标题:超高清分辨率光子计数探测器CT在肺部成像中的小像素效应研究。
  • 标签:超高清分辨率光子计数探测器CT,肺部成像

研究目的  

本研究的目的是探讨在超低剂量光子计数探测器CT(PCD-CT)肺部成像中,超高清分辨率(UHR)相对于标准分辨率扫描模式的潜在优势。
                    

材料和方法  

使用锡预过滤,在第一代PCD-CT扫描仪上,对六个尸体标本进行了5个剂量设置的检查,分别在UHR(120 × 0.2 mm)和标准模式(144 × 0.4 mm)下进行。通过在气管和两个主支气管中比较噪声来定量评估图像质量。此外,16名读者(14名放射科医生和2名内科医生)独立完成了基于浏览器的成对强制选择比较任务,以评估主观图像质量。计算了Kendall等级相关系数(W)来评估评价者之间的一致性,并使用Pearson相关系数(r)来分析噪声测量与图像质量排名之间的关系。
                

结果  

在所有剂量水平下,与通过CTDIvol匹配的标准模式相比,UHR模式的图像噪声更低(P < 0.001)。UHR检查展示的噪声水平与标准模式中更高剂量设置相当(P ≥ 0.275)。基于5760个成对测试的协议主观排名显示了很高的评价者间一致性(W = 0.99; P ≤ 0.001),在大多数比较中,读者更倾向于选择UHR图像。无论扫描模式如何,图像噪声和主观图像质量排名之间观察到显著的间接相关性(r = −0.97; P ≤ 0.001)。
                

结论  

在肺部PCD-CT中,UHR扫描模式相较于标准分辨率获取显著降低了图像噪声。这一小像素效应源于扇形方向上更小的探测器元件尺寸,允许在超低剂量检查中获得卓越的图像质量,并有显著的辐射剂量减少潜力。                  

 

No.3 New-Generation 0.55 T MRI of the Knee—Initial Clinical Experience and Comparison With 3 T MRI

  • 标题:新一代0.55 T膝部MRI——初步临床体验与3 T MRI的比较。   
  • 标签:0.55 T膝部MRI,3 T MRI    
   

目标  

本研究的目的是比较0.55 T膝部磁共振成像(MRI)的检测率和读者对3 T膝部MRI发现的信心,针对急性创伤和膝部疼痛的患者。

 

材料和方法  

在这项前瞻性研究中,对25名疑似膝部内部紊乱的症状患者(11名女性;中位年龄,38岁)进行了0.55 T和3 T膝部MRI检查。在0.55 T系统上,使用了一种商业化的深度学习图像重建算法(Deep Resolve Gain和Deep Resolve Sharp;西门子Healthineers公司),而3 T系统上没有这种算法。两位获得认证的放射科医生独立地审查了所有图像,并对图像质量参数进行了评分,记录了MRI发现及其存在的报告信心水平,并分别对骨、软骨、半月板、韧带和肌腱损伤进行了分级。比较了图像质量和读者信心水平(P < 0.05 = 显著),并通过计算类内相关系数(ICC)来关联0.55 T和3 T MRI之间的临床发现。

 

结果  

与0.55 T研究相比,3 T的图像质量被评为更高(每个P ≤ 0.017)。对于骨髓水肿和骨折、韧带和肌腱损伤、高级別半月板和软骨损伤、Baker囊肿和关节积液的检测和分级,0.55 T和3 T MRI之间的一致性对两位读者来说都是完美的。软骨和半月板损伤的整体识别和分级在高低场MRI之间显示出良好的一致性(每个ICC > 0.76),对于低级别软骨(ICC = 0.77)和半月板损伤的一致性较低(ICC = 0.49)。在报告骨、韧带、肌腱、Baker囊肿和关节积液的损伤方面,0.55 T和3 T之间的读者信心水平没有差异(每个P > 0.157)。与3 T相比,读者对于软骨和半月板损伤的报告信心在3 T时更高(每个P < 0.041)。 

                  

结论  

新一代0.55 T膝部MRI,借助深度学习辅助的图像重建,可以可靠地检测和分级症状患者的关节损伤,但与3 T MRI相比,在低级别软骨和半月板损伤的准确性和读者信心方面表现有限。    

 

No.4 Artificial Intelligence to Assess Tracheal Tubes and Central Venous Catheters in Chest Radiographs Using an Algorithmic Approach With Adjustable Positioning Definitions 

  • 标题:人工智能在胸部X线片中评估气管导管和中心静脉导管——使用可调节定位定义的算法方法。
  • 标签:胸部X线,人工智能
                

目的  

开发并验证一个人工智能算法,通过使用允许可调整预期设备定位定义的算法方法,在仰卧位胸部X线片(SCXRs)中对气管插管(TTs)和中心静脉导管(CVCs)的定位进行评估。

材料和方法  

通过空间上将各自的尖端位置与解剖结构相关联来评估CVCs和TTs的定位质量。对于CVC分析,定义了一个可配置的兴趣区域,以从解剖标志的分割中近似预期放置良好的CVC尖端的区域。通过引入一种新的多任务神经网络架构,用于联合执行类型/存在分类、路径分割和尖端检测,来估计CVC/TT信息。验证数据包括589个SCXRs,这些XRs已经被放射学注释插入了TTs/CVCs,包括专家的分类定位评估(阅读1)。使用验证软件工具(阅读2)可以纠正算法检测到的TT/CVC尖端的图像内位置,最终允许量化定位精度。通过接收者操作特征曲线量化了算法检测到设备放置不当的图像(以阅读1为参考标准)。

结果    

根据插入的TTs/CVCs,仰卧位胸部X线片以100%/98%的准确率被正确分类,从而在空间上高精度地定位了医疗设备尖端:在>86%(TTs)和77%(CVCs)的病例中,校正少于3mm。使用曲线下面积>0.98(TTs)、>0.96(意外血管转折的CVCs)和>0.93(也考虑了次优CVC插入长度)检测到放置不当的设备胸部X线片。CVC评估的接收者操作特征限制主要是由于应用的CXR定位定义的限制(从解剖标志导出的兴趣区域),而不是算法空间检测不准确。

结论  

所呈现的算法在SCXRs中准确定位了TT和CVC尖端,但CVC定位评估的分诊应用仍然受到最佳CXR定位定义模糊的影响。然而,我们的算法允许调整这些标准,理论上使其能够满足用户特定或患者亚组的要求。除了CVC尖端分析外,未来的工作还应包括特定路径分析,以检测意外血管转折。

 

No.5 Intraprocedural Versus Initial Follow-up Minimal Ablative Margin Assessment After Colorectal Liver Metastasis Thermal Ablation   

  • 标题:结直肠肝转移热消融术后术中与初始随访最小消融边缘评估哪个更能预测局部结果?
  • 标签:结直肠肝转移热消融,最小消融边缘

目标  

本研究的目的是探讨通过术中与初始随访计算机断层扫描(CT)量化的三维最小消融边缘(MAM)对预测结直肠肝转移(CLM)热消融后局部肿瘤进展(LTP)的预后价值。
            

材料和方法    

这项单一机构、基于患者的肿瘤聚集性回顾性研究包括了2016年至2021年间接受微波和射频消融的患者。排除了没有术中和初始随访增强CT、残留肿瘤或随访少于1年且没有LTP的患者。最小消融边缘是通过一种生物力学可变形图像配准方法量化的,该方法结合了术中预消融CT上的CLM分割和术中术后消融区及初始随访CT上的消融区分割。使用曲线下面积和竞争风险回归模型测试MAM预测LTP的预后价值。
            

结果  

共纳入了68名患者(平均年龄±标准差,57±12岁;43名男性)和133个CLMs。在平均30.3个月的随访期间,LTP率为17%(22/133)。术中和初始随访CT上分割的消融区体积中位数分别为27毫升和16毫升(P < 0.001),相应的MAM中位数分别为4.7毫米和0毫米(P < 0.001)。与初始随访CT相比,术中CT上量化的MAM在预测1年LTP时的曲线下面积更高(0.89;95%置信区间[CI],0.83-0.94),而初始随访CT为(0.66;95% CI,0.54-0.76)(P < 0.001)。术中CT上MAM为0毫米是LTP的独立预测因子,其亚分布风险比为11.9(95% CI,4.9-28.9;P < 0.001),相比之下,初始随访CT上为2.4(95% CI,0.9-6.0;P = 0.07)。
            

结论  

术中CT上量化的消融边缘在预测LTP方面明显优于初始随访CT,应被用于消融终点评估。              

 

No.6 Photon-Counting Detector CT for Femoral Stent Imaging in an Extracorporeally Perfused Human Cadaveric Model 

  • 标题:在体外灌注的人尸体模型中使用光子计数探测器CT进行股动脉支架成像。  

  • 标签:光子计数探测器CT,股动脉支架成像

背景和目标  

本研究旨在比较第一代双源光子计数探测器计算机断层扫描(PCD-CT)与第三代双源能量集成探测器(EID-CT)在股动脉支架成像方面的性能。
            

方法  

在一个人类尸体模型中通过腹股沟和股下途径以及蠕动泵建立了连续的体外灌注。通过经皮血管成形术在两侧股动脉上植入了七个外围支架。使用辐射剂量相当的CT血管造影(高/中/低剂量:10/5/3 mGy)和匹配的迭代重建算法水平以及卷积核心,分别在PCD-CT和EID-CT上进行。通过感兴趣区域和直径测量评估支架内腔的可视性、腔内和支架内的衰减以及信噪比(CNR)。使用方差分析和回归分析比较结果。
            

结果  

PCD-CT实现的最大支架内腔可视性为94.48% ± 2.62%。具有最低腔可视性的PCD-CT方案(BV40: 78.93% ± 4.67%)与具有最佳腔可视性的EID-CT方案(BV59: 79.49% ± 2.64%,P > 0.999)表现相当。无论核心和剂量水平如何,光子计数探测器CT产生的CNR均优于EID-CT(P < 0.001)。最大CNR分别为PCD-CT的48.8 ± 17.4(高剂量,BV40)和EID-CT的31.28 ± 5.7(高剂量,BV59/60)。PCD-CT相对于EID-CT的理论剂量降低潜力分别为88%(BV40)、83%(BV48/49)和73%(BV59/60)。在任何方案中,支架内的衰减与支架外的腔内衰减没有显著差异。
            

结论  

PCD-CT具有优越的腔可视性和CNR,允许在保持图像质量的同时显著降低EID-CT的剂量,在连续灌注的人尸体模型中表现出色。   

 

No.7 Fat Fractions of the Rotator Cuff Muscles Acquired With 2-Point Dixon MRI

  • 标题:使用2点Dixon MRI获取的旋转袖肌群脂肪分数预测关节镜下旋转袖修复术后结果。
  • 标签:Dixon MRI,旋转袖肌群脂肪分数

目标  

本研究的目的是量化并比较失败和成功的旋转袖(RC)修复患者以及接受非手术治疗的对照组之间的脂肪分数(FF)和肌肉体积,以确定预测RC修复结果的FF临界值。
            

材料和方法  

对接受RC修复前后磁共振成像(MRI)检查、包括2点Dixon序列的全厚度RC撕裂患者进行了回顾性筛查。将MRI诊断为1个或多个肌腱撕裂(Sugaya IV–V)的患者纳入研究,并与成功修复的RC患者(Sugaya I–II)和第三组接受保守治疗的RC撕裂患者进行匹配。两位放射科医生评估了形态学特征(Cofield、Patte和Goutallier),以及修复后RC的完整性(Sugaya)。从2点Dixon序列计算脂肪分数,并对RC肌肉进行半自动分割,以计算每块肌肉的FF和体积。使用接收者操作特征曲线确定最能预测RC撕裂的FF临界值。
            

结果  

总共纳入了136名患者,分为3组:41名患者修复失败的RC(平均年龄58 ± 7岁,16名女性),50名匹配到成功修复的RC修复组,45名匹配到保守治疗组。接收者操作特征曲线显示,预测撕裂的术前FF临界值对于棘上肌为6.0%(曲线下面积[AUC] 0.83),棘下肌为7.4%(AUC 0.82),肩胛下肌为8.3%(AUC 0.94)。
                

结论  

术前从2点Dixon MRI计算的定量FF可以用来预测关节镜下RC修复后再撕裂的风险,临界值在6%到8.3%之间。              

 

No.8 Quantification of Hepatocellular Carcinoma Vascular Dynamics With Contrast-Enhanced Ultrasound for LI-RADS Implementation    

  • 标题:使用增强超声量化肝细胞癌血管动态以实施LI-RADS。
  • 标签:增强超声,肝细胞癌,LI-RADS
            

研究目的  

本研究的目的是描述一个全面的增强超声(CEUS)成像协议和分析方法,以可量化的方式实施CEUS LI-RADS(肝脏成像报告和数据系统)。这些方法通过前瞻性单中心研究验证,旨在简化CEUS LI-RADS评估,消除观察者偏见,并有可能提高CEUS LI-RADS的敏感性。
            

材料和方法  

这项前瞻性单中心研究招募了肝细胞癌患者(2021年4月至2022年6月;N = 31;平均年龄±标准差,67±6岁;24名男性/7名女性)。对于每位患者,使用支撑臂固定换能器,至少收集了跨越5分钟的2个CEUS循环,用于不同病变扫描平面。自动呼吸门控和运动补偿算法消除了由于呼吸运动引起的误差。在对比和基线图像中测量病变的长轴以捕获结节大小。在线性化数据的时间-强度曲线分析的参数处理提供了通过时间-强度曲线分别提取的上升时间(RT)和洗脱程度(DW)参数来量化洗入和洗脱动态的信息。对每个病变的病变和实质RT之间进行了Welch t检验,以确认统计学上的显著差异。计算了病变和周围实质的DW比率(rDW)的自助法95%置信区间的P值,以量化病变的洗脱。计算了RT、DW和rDW的变异系数(COV),以评估这些指标的重复性。进行了大小、RT、DW和rDW值之间的Spearman秩相关性检验,以评估变量之间的统计依赖性。   

结果  

平均±标准差病变直径为23±8毫米。捕获动脉期过度增强的所有病变的RT比周围肝实质的短(P < 0.05)。所有病变在2分钟和5分钟时间点也显示出显著(P < 0.05)但不同程度的洗脱,通过rDW量化。病变和周围实质的RT的COV均为11%,2分钟和5分钟的DW和rDW的COV范围为22%至31%。发现了病变与实质RT之间以及病变RT与病变DW在2分钟和5分钟时间点之间的统计学显著关系(P < 0.05)。

结论  

所呈现的成像协议和分析方法提供了描述LI-RADS 5级病变(被归类为肝细胞癌)动态血管模式的稳健、可量化指标。RT量化了动脉期过度增强,而DW和rDW参数量化了从线性化CEUS强度数据中的洗脱。这种独特的方法能够首次以可量化的方式实施CEUS-LIRADS方案,并消除了目前存在的定性和受主观评估影响的问题。

本篇文章来源于微信公众号: 医工学人

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