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基于增强MRI的亚区域影像组学模型可预测乳腺癌患者新辅助化疗后的病理完全反应

山东大学学报(医学版) 2025年第1期63卷 81-89页

作者：李永崔书君杨飞张凡殷晓霞河北北方学院附属第一医院医学影像部河北张家口075000 河北北方学院附属第一医院病理科河北张家口075000

目的基于对比增强MRI开发并验证预测乳腺癌患者新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy,NAC)后病理完全缓解(pathological complete response,pCR)的亚区域影像组学模型。方法回顾性纳入155例接受NAC的乳腺癌患者(训练组108名,验证组47名)... 详细信息

目的基于对比增强MRI开发并验证预测乳腺癌患者新辅助化疗(neoadjuvant chemotherapy,NAC)后病理完全缓解(pathological complete response,pCR)的亚区域影像组学模型。方法回顾性纳入155例接受NAC的乳腺癌患者(训练组108名,验证组47名),采用K-means算法对每位患者的感兴趣区域进行亚区聚类,然后对每个亚区使用Pyradiomics软件包,提取患者对比增强MRI中的高维影像组学特征。利用Mann-Whitney U检验、斯皮尔曼相关系数和最小绝对值收敛和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法进行特征筛选。筛选后的最优特征通过逻辑回归算法在训练集中建立各个亚区单模型,并采用相同的逻辑回归算法融合亚区单模型建立亚区总模型,使用列线图进行可视化,在验证集中对所有模型的效能进行验证。结果患者的临床病理因素在训练集和验证集中差异无统计学意义,而基于K-means算法患者的最佳聚类结果为5类,由5个亚区单模型融合建立的亚区总模型在训练集和验证集的受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线下面积(area under curve,AUC)分别为0.898(0.839~0.957)和0.828(0.695~0.961)。在验证集中,ROC曲线、临床决策曲线与校准曲线提示亚区总模型具有比亚区单模型更好的判别能力、校准能力与临床实用性。结论亚区总模型可揭示肿瘤异质性并帮助临床医生在治疗前准确预测NAC后的pCR,具有一定预测乳腺癌患者疗后预后的能力,表明人工智能在改善乳腺癌患者个体化治疗方面的潜力。

关键词：影像组学新辅助化疗乳腺癌预测模型亚区分析

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C-TIRADS超声指南联合超微血管成像技术对甲状腺结节性质的诊断价值

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影像科学与光化学 2025年第03期 19-24页

作者：刘晓城李卫天李永赵御森许园博马永青李传贵杨飞河北北方学院附属第一医院医学影像部河北北方学院附属第一医院超声医学科河北北方学院附属第一医院回访中心河北北方学院附属第一医院核医学科

目的：探讨甲状腺结节超声恶性危险分层中国指南（C-TIRADS）联合超微血管成像技术（SMI）对甲状腺结节性质的诊断价值。方法：选择河北北方学院附属第一医院收治的经细针穿刺或术后病理明确诊断的甲状腺结节患者116例，所有患者均接受... 详细信息

目的：探讨甲状腺结节超声恶性危险分层中国指南（C-TIRADS）联合超微血管成像技术（SMI）对甲状腺结节性质的诊断价值。方法：选择河北北方学院附属第一医院收治的经细针穿刺或术后病理明确诊断的甲状腺结节患者116例，所有患者均接受二维灰阶超声、彩超、SMI检查，根据检查结果进行C-TIRADS分类和SMI分型；采用受试者工作特征（ROC）曲线分析C-TIRADS分类、SMI分型诊断恶性甲状腺结节的价值。结果：116例患者共检出141个甲状腺结节，其中恶性结节59枚（41.84%），良性结节82枚（58.16%）。应用C-TIRADS分类对甲状腺结节进行恶性风险分类，2、3、4A、4B、4C、5类分别有5、22、13、22、65、14枚，恶性率为0、0、7.69%、9.09%、66.15%、92.85%,C-TIRADS分类与病理结果一致性较高（Kappa=0.625,P<0.001）。应用SMI分型对甲状腺结节进行恶性风险分类，Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ分别有10、45、28、29、29枚，恶性率为0、17.78%、21.43%、55.17%、100%,SMI分型与病理结果一致性较高（Kappa=0.606,P<0.001）。C-TIRADS分类诊断恶性甲状腺结节的灵敏度、特异度、AUC(95%CI)分别为94.92%、71.95%、0.868(0.801～0.919),SMI分别为76.27%、84.15%、0.860(0.792～0.913),C-TIRADS+SMI联合诊断分别为94.92%、82.93%、0.937(0.883～0.971)，特异度和AUC均较单独应用提升，联合应用的诊断效能高于单独应用（Z=4.103、3.501,P<0.001）。结论：甲状腺结节C-TIRADS分类及SMI分型与病理诊断结果有较高的一致性，C-TIRADS分类与SMI分型联合诊断有助于提高恶性甲状腺结节的诊断效能。

关键词：甲状腺结节超声恶性危险分层中国指南超微血管成像技术诊断

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基于影像组学与深度学习结合多参数MRI预测乳腺癌HER2状态研究

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医学影像学杂志 2025年第04期 54-59页

作者：王文江刘彦君王磊李娇娇庞智英杨飞崔书君河北北方学院研究生学院河北北方学院附属第一医院医学影像部

目的探讨一种影像组学与深度学习结合多参数MRI的多模态模型，用于术前乳腺癌HER2表达状态的预测。方法选取176例浸润性乳腺癌并具有乳腺MRI和人表皮生长因子受体2结果的患者，以7∶3的比例随机分为训练集和测试集。融合患者的T2WI和... 详细信息

目的探讨一种影像组学与深度学习结合多参数MRI的多模态模型，用于术前乳腺癌HER2表达状态的预测。方法选取176例浸润性乳腺癌并具有乳腺MRI和人表皮生长因子受体2结果的患者，以7∶3的比例随机分为训练集和测试集。融合患者的T2WI和动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）的影像组学和深度学习特征，建立Resnet 50和Visual Transformer的以下模型：R T2、R＿DCE、R＿mp-MRI、V＿T2、V＿DCE和V＿mp-MRI。在训练集使用五折交叉验证训练模型，然后通过受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）、准确度、敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和F1分数评估模型的性能。使用DeLong检验比较Resnet 50和Visual Transformer组内的统计学差异。结果本文建立的六个模型表现良好，R＿T2、R＿DCE、R＿mp-MRI、V＿T2、V＿DCE和V＿mp-MRI模型的AUC分别为0.70、0.79、0.91、0.78、0.85和0.96。DeLong检验显示Resnet 50和Visual Transformer的组内比较，差异有统计学意义（P<0.05）。结论影像组学与深度学习结合多参数MRI的多模态模型可以较好地预测术前乳腺癌HER2的表达状态。

关键词：乳腺癌人表皮生长因子受体2 磁共振成像深度学习影像组学

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医养结合背景下老年护理队伍的培养策略

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中国医学伦理学 2025年第3期38卷 296-301页

作者：张颖罗宝萍李俊娟李振良河北北方学院第一临床医学院教育处河北张家口075000 河北北方学院第一附属医院护理部河北张家口075000 河北北方学院第二附属医院手术室河北张家口075000 河北北方学院高等教育研究所河北张家口075000

“医养结合”是以医疗为保障,以康复为支撑,边医边养、综合治疗的养老新模式。这种新型的养老模式对老年护理人员也提出了新的工作要求。然而,目前存在养老护理员缺口较大,且普遍存在专业素质不高、受教育程度较低、平均年龄偏大等问题... 详细信息

“医养结合”是以医疗为保障,以康复为支撑,边医边养、综合治疗的养老新模式。这种新型的养老模式对老年护理人员也提出了新的工作要求。然而,目前存在养老护理员缺口较大,且普遍存在专业素质不高、受教育程度较低、平均年龄偏大等问题。分析其原因主要是该行业福利待遇低、社会地位低、晋升机制不健全,导致社会对该行业的认可度低、从业人员少,同时离职的人员较多。基于此,建议从完善职业发展体系、提高薪资福利待遇、扩大社会认可度等方面扩大老年护理队伍的数量,提高老年护理队伍的质量。

关键词：医养结合老年护理养老护理员

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深度学习模型与机器学习模型在术前预测结直肠癌错配修复系统分型表现的对比:基于CT影像组学

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分子影像学杂志 2025年第3期48卷 315-322页

作者：王梓萌王文江王大伟崔书君河北北方学院研究生院河北张家口075000 河北北方学院附属第一医院胸心外科河北张家口075000 河北北方学院附属第一医院医学影像部河北张家口075000

目的建立多种基于CT影像组学特征的机器学习模型和以卷积神经网络为基础的深度学习模型,对比两种方法预测结直肠癌患者术前错配修复系统(MMR)分型模型的效能。方法回顾性纳入河北北方学院附属第一医院120例结直肠癌患者并按7∶3随机... 详细信息

目的建立多种基于CT影像组学特征的机器学习模型和以卷积神经网络为基础的深度学习模型,对比两种方法预测结直肠癌患者术前错配修复系统(MMR)分型模型的效能。方法回顾性纳入河北北方学院附属第一医院120例结直肠癌患者并按7∶3随机分为训练集和验证集。绘制感兴趣区(ROI),并提取影像组学特征选择最优集合。建立机器学习模型随机森林、支持向量机和逻辑回归算法以及深度学习卷积神经网络(CNN)结构Vgg16模型。采用ROC曲线下面积(AUC)、敏感度、特异度、准确率及F1评分评估模型的诊断效能。结果 3种机器学习模型的验证集AUC值为0.82(95%CI:0.75~0.84)、0.75(95%CI:0.73~0.81)、0.71(95%CI:0.59~0.74),F1评分分别为0.60、0.82、0.57。深度学习模型的验证集AUC为0.87(95%CI:0.76~0.91),F1评分为0.82。结论基于CT图像所建立的影像组学机器学习和深度学习模型均可有效鉴别结直肠癌错配修复系统分型。根据不同模型所得出的AUC值发现深度学习模型鉴别两种分型的效能高于机器学习模型。

关键词：结直肠癌错配修复系统影像组学深度学习随机森林

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基于增强CT影像组学技术在术前预测结直肠癌错配修复系统分型中的应用

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医学研究与教育 2025年第1期42卷 35-45页

作者：王梓萌王文江常霄王磊王大伟崔书君河北北方学院研究生院河北张家口075000 河北北方学院附属第一医院胸心外科河北张家口075000 河北北方学院附属第一医院医学影像部河北张家口075000

目的建立基于增强CT影像组学特征与临床特征的联合多种机器学习模型,比较其术前预测结直肠癌(colorectal cancer,CRC)患者错配修复系统(mismatch repair,MMR)分型模型的效能。方法回顾性收集来自河北北方学院附属第一医院120例CRC患者... 详细信息

目的建立基于增强CT影像组学特征与临床特征的联合多种机器学习模型,比较其术前预测结直肠癌(colorectal cancer,CRC)患者错配修复系统(mismatch repair,MMR)分型模型的效能。方法回顾性收集来自河北北方学院附属第一医院120例CRC患者的临床及影像学资料,将其按照7∶3随机分为训练集和验证集。于增强CT门静脉期绘制感兴趣区(region of interest,ROI),并提取影像组学特征选择最优集合。对于临床资料使用统计学方法进行分析。采用受试者操作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)、敏感性、准确率、特异度及F1评分评估模型的诊断效能,并绘制校准及决策曲线。结果3种算法中根据影像组学特征与临床参数特征相联合所建立的影像组学特征-临床参数特征联合模型(简称影像-临床联合模型)的效能高于其他模型。其中影像-临床联合模型中的逻辑回归算法展现了较高的性能,其验证集逻辑回归算法AUC为0.93(95%CI=0.89~0.96),支持向量机算法的AUC为0.91(95%CI=0.83~0.98),随机森林算法的AUC值为0.91(95%CI=0.73~0.97)。结论应用基于增强CT图像所建立的影像-临床联合模型可以有效鉴别CRC的MMR分型。

关键词：结直肠癌错配修复系统影像组学机器学习逻辑回归

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基于DCE-MRI影像组学对乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测价值

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医学影像学杂志 2025年第3期35卷 60-63,73页

作者：宋亚博李娇娇黄紫莹焦光丽石子馨李晓东河北北方学院研究生院河北张家口075000 河北北方学院附属第一医院医学影像部河北张家口075000

目的探究乳腺癌肿瘤内部和包含肿瘤周围5 mm区域的影像组学特征预测患者腋窝淋巴结(axillary lymph node,ALN)转移的价值。方法选取术前进行磁共振检查的乳腺癌患者198例,按照7∶3的比例随机分为训练集(n=138)和验证集(n=60)。对动态... 详细信息

目的探究乳腺癌肿瘤内部和包含肿瘤周围5 mm区域的影像组学特征预测患者腋窝淋巴结(axillary lymph node,ALN)转移的价值。方法选取术前进行磁共振检查的乳腺癌患者198例,按照7∶3的比例随机分为训练集(n=138)和验证集(n=60)。对动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)的第二期图像勾画三维容积感兴趣区(volume of interest,VOI),并在VOI基础上外扩5 mm瘤周范围形成VOI+5 mm,采用最小绝对值收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法筛选特征,之后通过逻辑回归分类器(logistics regression,LR)方法分别建立瘤内模型、瘤内联合瘤周模型。采用受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)评估模型的预测效能。通过临床决策曲线(decision curve analysis,DCA)评估模型的临床应用价值。结果在训练集和验证集中,瘤内联合瘤周模型的AUC(0.861、0.802)均高于瘤内模型(0.745、0.741)。DCA显示当阈值概率分别在31.0%~72.0%、25.0%~78.0%时,瘤内模型和瘤内联合瘤周模型产生了净获益。结论基于LR分类器,通过DCE-MRI图像影像组学特征建立的影像组学模型对评估乳腺癌ALN转移有一定的预测价值,瘤内联合瘤周影像组学特征对提升预测效能有较大潜能。

关键词：影像组学乳腺癌磁共振成像腋窝淋巴结瘤周微环境

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慢性心衰患者营养不良风险调查及个体化营养支持改善效果分析

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中国食物与营养 2025年第3期31卷 97-100页

作者：于秀婵武建慧郑婷婷张秀敏张化画黄树伟赵亚会河北北方学院附属第一医院重症医学科河北张家口075000 河北北方学院附属第一医院国际医疗部重症监护室河北张家口075000 河北北方学院附属第一医院心内科河北张家口075000

目的:全面调查慢性心衰患者营养不良的发生风险,并对患者实施个体化营养支持,分析改善效果。方法:研究选择我院2023年1月—2024年1月接收的慢性心衰患者106例为对象,均实施营养危险指数(NRI)、控制营养状况(CONUT)调查,以调查结果为依据... 详细信息

目的:全面调查慢性心衰患者营养不良的发生风险,并对患者实施个体化营养支持,分析改善效果。方法:研究选择我院2023年1月—2024年1月接收的慢性心衰患者106例为对象,均实施营养危险指数(NRI)、控制营养状况(CONUT)调查,以调查结果为依据,分为营养不良组与营养正常组,比较两组的基本信息情况。采用Logistic多因素回归分析影响慢性心衰患者营养不良风险的因素,并对营养不良组实施个体化营养支持,比较干预前、后的效果。结果:营养不良组占比为63.21%(67/106);营养正常组占比36.79%(39/106)。两组的年龄、体质量指数、血清白蛋白(ALB)、淋巴细胞计数、总胆固醇(TC)之间的差异存在统计学意义(P<0.05)。Logistic多因素回归显示,年龄、体质量指数、ALB、淋巴细胞计数、TC是慢性心衰患者营养不良的重要风险因子。实施个体化营养支持后,营养不良组的ALB、淋巴细胞计数、TC水平均较干预前更高(P<0.05)。结论:年龄、体质量指数、ALB、淋巴细胞计数、TC是影响慢性心衰患者营养不良风险的独立危险因子,临床应引起足够的重视,同时,采用个体化营养支持有利于改善慢性心衰患者的营养状态,从而促进预后水平的提高。

关键词：慢性心力衰竭营养不良风险调查个体化干预营养支持

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基于增强CT影像组学-临床综合模型术前鉴别卵巢囊腺瘤的研究

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放射学实践 2025年第3期40卷 377-382页

作者：李娇娇刘迪张丽杨帆陈静叶兆祥河北北方学院附属第一医院医学影像部河北张家口075000 天津医科大学肿瘤医院(国家肿瘤临床医学研究中心/天津市肿瘤防治重点实验室/天津市恶性肿瘤临床医学研究中心)放射科天津300060

目的:建立增强CT影像组学-临床综合模型并评估其在术前鉴别卵巢浆液性囊腺瘤和粘液性囊腺瘤的应用价值。方法:回顾性收集222例经病理证实的卵巢浆液性囊腺瘤或粘液性囊腺瘤患者的临床和CT资料。PyRadiomics被用于提取影像组学特征,对特... 详细信息

目的:建立增强CT影像组学-临床综合模型并评估其在术前鉴别卵巢浆液性囊腺瘤和粘液性囊腺瘤的应用价值。方法:回顾性收集222例经病理证实的卵巢浆液性囊腺瘤或粘液性囊腺瘤患者的临床和CT资料。PyRadiomics被用于提取影像组学特征,对特征降维,计算影像组学标签(RADscore),构建影像组学模型。分析患者的临床、CT特征资料,建立临床模型。将RADscore与临床、CT特征组合建立综合模型。采用受试者操作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评估模型的鉴别诊断性能。利用决策曲线及校正曲线分析模型的临床应用价值。结果:在训练集和测试集中,临床、影像组学及综合模型的AUC分别为0.772、0.766、0.867和0.704、0.751和0.826。校准和决策曲线提示综合模型具有较好的临床应用价值。结论:综合模型在鉴别卵巢浆液性囊腺瘤和粘液性囊腺瘤方面具有潜在的价值。

关键词：卵巢囊腺瘤影像组学列线图体层摄影术 X线计算机

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剂量表面积直方图对宫颈癌图像引导放疗致急性放射性直肠炎的预测价值

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医疗卫生装备 2025年第3期46卷 48-53页

作者：刘庆啸朱月香魏伟田龙杨松林王晸赵御森王素丽常茂叶河北北方学院附属第一医院医学影像中心河北张家口075000 河北省辐射环境安全技术中心石家庄050081

目的:探究宫颈癌(cervical cancer,CCA)图像引导放疗(image guided radiotherapy,IGRT)中剂量表面积直方图(dose surface histogram,DSH)对放疗致急性放射性直肠炎(acute radiation proctitis,ARP)的预测价值。方法:前瞻性选取2019年5月至2023年5月某院收治的380例CCA IGRT患者,随机分为对照组(n=180)和试验组(n=200)。对2组患者进行随访,统计ARP的发生率。对照组采用剂量体积直方图(dose volume histogram,DVH)评价直肠剂量分布,试验组采用DSH评价直肠剂量分布。使用ROC曲线评价和比较DVH及DSH对ARP的预测价值。采用SPSS 21.0软件进行统计学分析。结果:2组患者ARP的发生率比较差异无统计学意义(P>0.05),直肠剂量分布评价指标差异有统计学意义(P<0.05)。V_(40)、V_(50)、S_(40)和S_(50)对Ⅰ~Ⅳ级ARP发生进行预测时AUC≤0.700,提示低等预测价值(P<0.05);V_(60)和S_(60)对Ⅰ~Ⅳ级ARP发生进行预测时0.7000.900,提示高等预测价值(P<0.05)。Delong检验结果显示,DVH和DSH预测Ⅰ~Ⅳ级ARP发生的AUC差异无统计学意义(P均>0.05)。结论:DSH对CCA IGRT致Ⅰ~Ⅳ级ARP发生的预测价值同DVH基本一致,DSH可用于放疗计划系统的补充和优化。

关键词：宫颈癌图像引导放疗剂量表面积直方图急性放射性直肠炎剂量体积直方图

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