目的:初步建立腮腺CT影像报告与数据系统(Parotid Imaging Reporting and Data System,PI-RADS),并探讨其临床应用价值。方法:纳入2013年1月至2016年12月间因腮腺肿物就诊于北京大学口腔医院并进行手术治疗的病例,回顾性评估所有病例的...
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目的:初步建立腮腺CT影像报告与数据系统(Parotid Imaging Reporting and Data System,PI-RADS),并探讨其临床应用价值。方法:纳入2013年1月至2016年12月间因腮腺肿物就诊于北京大学口腔医院并进行手术治疗的病例,回顾性评估所有病例的影像资料,获取相关影像特征,评估肿瘤恶性风险概率,并分为6个等级(1级,正常腮腺;2级,基本确定为良性病变或肿瘤;3级,无明确恶性病变证据但不能确定为良性病变;4级,怀疑为恶性肿瘤病变但证据不充分;5级,恶性肿瘤影像征象较充分;6级,有恶性肿瘤病理学证据)。结果:共纳入腮腺肿物病例897例次,其中良性病变905例次、恶性肿瘤98例次,影像诊断为2级、3级、4级和5级的病变中,恶性肿瘤的构成比分别为0.4%、5.7%、35.5%和96.7%,随PI-RADS分级呈逐渐增高趋势(Z=-15.579,P<0.001)。相邻等级[2级与3级(χ^2=12.048,P=0.001)、3级与4级(χ^2=75.231,P<0.001)、4级与5级(χ^2=32.266,P<0.001)]之间的恶性构成比差异有统计学意义。Cohen’s Kappa检验表明两位研究者分级诊断具有中度一致性(κ=0.614,P<0.001,95%CI:0.569~0.695)。结论:应用影像诊断分级方法对腮腺肿瘤性疾病的诊断和临床治疗有一定的帮助。
目的:测量正常人群表情运动的可重复性,为患者手术等干预措施的效果评价提供参照数据。方法:征集面部结构大致对称、无面部运动及感觉神经障碍病史的志愿者共15名(男性7名,女性8名,中位年龄25岁)。使用三维动态照相机记录研究对象的面部表情运动(闭唇笑、露齿笑、噘嘴、鼓腮),分辨率为采集频率60帧/s,挑选每个面部表情中最有特征的6帧图像,分别为静止状态时图像(T0)、从静止状态至最大运动状态时的中间图像(T1)、刚达到最大运动状态时的图像(T2)、最大运动状态将结束时的图像(T3)、最大运动状态至静止状态时的中间图像(T4)及动作结束时的静止图像(T5)。采集两次面部表情三维图像数据,间隔1周以上。以静止图像(T0)为参照,将运动状态系列图像(T1~T5)与之进行图像配准融合,采用区域分析法量化分析前后两次同一表情相同关键帧图像与对应静止状态三维图像的三维形貌差异,以均方根(root mean square,RMS)表示。结果:闭唇笑、露齿笑以及鼓腮表情中,前后两次的对应时刻(T1~T5)图像与相应T0时刻的静止图像配准融合,计算得出的RMS值差异无统计学意义。撅嘴动作过程中,前后两次T2时刻对应面部三维图像与相应T0时刻静止图像配准融合,得出RMS值差异有统计学意义(P<0.05),其余时刻的图像差异无统计学意义。结论:正常人的面部表情具有一定的可重复性,但是噘嘴动作的可重复性较差,三维动态照相机能够量化记录及分析面部表情动作的三维特征。
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