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    RSNA2020骨骼肌肉影像學(xué)

    2021-12-05 14:44:35胡爽梁曉青章瑤何通翔李小明
    放射學(xué)實(shí)踐 2021年1期
    關(guān)鍵詞:模型

    胡爽,梁曉青,章瑤,何通翔,李小明

    肩關(guān)節(jié)

    Wook等開發(fā)和驗(yàn)證了一種診斷肩關(guān)節(jié)上唇前后方(SLAP)病變的方法,即經(jīng)平面超分辨率MRI,通過計(jì)算峰值信噪比(PSNR)、均方誤差(MSE)和結(jié)構(gòu)相似指數(shù)(SSIM)對(duì)病變進(jìn)行定量評(píng)估,證實(shí)該成像技術(shù)能夠產(chǎn)生高分辨率的薄層圖像并提高放射科醫(yī)師對(duì)SLAP病變的診斷準(zhǔn)確性。Khil等利用剪切波彈性成像(SWE)技術(shù)計(jì)算了肩部肌腱撕裂后岡上肌(SST)的肌肉質(zhì)量,評(píng)估和比較了肌肉彈性比與現(xiàn)有肌肉評(píng)價(jià)指標(biāo)的相關(guān)性及診斷性能,發(fā)現(xiàn)肌肉彈性比與現(xiàn)有肌肉評(píng)價(jià)指標(biāo)有中度相關(guān)性,且兩者對(duì)肌腱修復(fù)不全的評(píng)價(jià)效能相近。Kim等對(duì)急性臂叢神經(jīng)炎(Parsonage-Turner綜合征,PTS)患者受累及的肩胛上神經(jīng)(SSN)、長(zhǎng)胸椎神經(jīng)(LTN)和腋神經(jīng)(AXN)進(jìn)行了磁共振神經(jīng)定位成像(MRN)研究,發(fā)現(xiàn)PTS中常見受累神經(jīng)的重度沙漏樣收縮聚集在特定的解剖區(qū)域,猜測(cè)這些部位可能是由于生物力學(xué)應(yīng)激或缺血而導(dǎo)致神經(jīng)發(fā)生了沙漏樣收縮。

    肘關(guān)節(jié)、腕關(guān)節(jié)、指關(guān)節(jié)

    Lund等設(shè)計(jì)了屈肘外翻外旋(FEVER)MRI視圖用于投擲運(yùn)動(dòng)員尺側(cè)副韌帶(UCL)損傷的評(píng)價(jià),與常規(guī)MRI相比,F(xiàn)EVER視圖顯示了外翻應(yīng)激導(dǎo)致的滑車關(guān)節(jié)間隙增寬,提供了更多關(guān)于肘關(guān)節(jié)功能性韌帶的信息,提高了閱片者對(duì)UCL的診斷準(zhǔn)確性。Park等在3.0T MRI上對(duì)肘關(guān)節(jié)軟骨行T2-mapping掃描,證實(shí)該項(xiàng)技術(shù)對(duì)肘關(guān)節(jié)軟骨成像是可行的。Streif等研究了MR關(guān)節(jié)造影(MRA)對(duì)橈尺遠(yuǎn)側(cè)關(guān)節(jié)內(nèi)三角纖維軟骨復(fù)合體(TFCC)的中心凹附著區(qū)撕脫(Atzei 3)以及TFCC的掌側(cè)和背側(cè)固定韌帶撕脫的診斷效能,結(jié)果顯示MRA可以準(zhǔn)確檢測(cè)出TFCC的中心凹撕脫,并認(rèn)為掌側(cè)和背側(cè)韌帶撕裂會(huì)增加中心凹脫離的可能性。Booz等比較了雙源CT虛擬無鈣(VNCa)技術(shù)與3.0T MRI對(duì)急性腕部創(chuàng)傷患者舟狀骨骨髓水腫的診斷價(jià)值,發(fā)現(xiàn)雙能CT VNCa重建對(duì)舟狀骨骨髓水腫的診斷準(zhǔn)確性極高。Heiss等進(jìn)行了一項(xiàng)活體研究,按照四分Likert評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)對(duì)滑車病變進(jìn)行分級(jí),比較了3.0T與7.0T MRI對(duì)顯示手指滑車關(guān)節(jié)斷裂的圖像質(zhì)量和診斷性能,結(jié)果顯示3.0T和7.0T的MRI都可以顯示和定性診斷創(chuàng)傷性A2、A3和A4級(jí)滑車病變,但7.0T MRI的診斷敏感度更高。

    膝關(guān)節(jié)

    Guermazi等比較了非負(fù)重螺旋CT(NWB-CT)和負(fù)重螺旋CT(WB-CT)測(cè)量的膝關(guān)節(jié)間隙平均寬度,發(fā)現(xiàn)兩者之間存在顯著差異,3D定量和WB-CT相結(jié)合可以顯示更多的膝關(guān)節(jié)骨對(duì)骨區(qū)域,而NWB-CT低估了這些區(qū)域,因此WB-CT對(duì)于膝關(guān)節(jié)間隙狹窄有更高的診斷效能。 Bharadwaj等研究了零回波時(shí)間(ZTE)MRI在膝關(guān)節(jié)病變?cè)\斷中的價(jià)值,并與優(yōu)化的擾相梯度回波(SPGR)序列進(jìn)行了比較,發(fā)現(xiàn)ZTE序列的圖像質(zhì)量和診斷可信度優(yōu)于SPGR,ZTE提高了骨異常病變的診斷水平。

    內(nèi)側(cè)髕股韌帶(MPFL)重建移植物不穩(wěn)定時(shí)需行翻修手術(shù), Wong等對(duì)此類患者的膝關(guān)節(jié)MRI圖像進(jìn)行了評(píng)估,發(fā)現(xiàn)與MRI上移植物的直觀位置相比,股骨骨髓腔的位置更能預(yù)測(cè)是否需要翻修MPFL重建移植物。髕股(PF)間隙是膝關(guān)節(jié)間隙中骨關(guān)節(jié)炎(OA)發(fā)生率最高的部位,Haj-Mirzaian等評(píng)估了OA患者最長(zhǎng)髕骨直徑和兩個(gè)髁間突后方之間的夾角,即外側(cè)髕骨傾斜角(LPT),研究了LPT與OA相關(guān)特征的關(guān)聯(lián)性,結(jié)果顯示高LPT值可能預(yù)示著外側(cè)髕骨和滑車的骨關(guān)節(jié)炎進(jìn)展,而LPT與內(nèi)側(cè)滑車的軟骨缺損和骨髓病變(BMLS)關(guān)聯(lián)不大。 Lavoie-Gagne等進(jìn)行了一項(xiàng)隨機(jī)對(duì)照實(shí)驗(yàn),探索了前交叉韌帶重建術(shù)患者的前交叉韌帶(ACL)的MRI信號(hào)強(qiáng)度與是否注射含有間充質(zhì)干細(xì)胞的骨髓抽吸濃縮物(BMAC)的關(guān)聯(lián)性,結(jié)果顯示BMAC有使韌帶形成速度加快的作用。

    骨腫瘤

    硬化性骨轉(zhuǎn)移與良性硬化性骨病變的鑒別非常困難,Azar等研究了CT值在區(qū)分兩種病變中的價(jià)值,對(duì)照病理結(jié)果判斷CT值對(duì)于骨良惡性腫瘤的鑒別性能,發(fā)現(xiàn)CT值對(duì)硬化性骨轉(zhuǎn)移與良性硬化性骨病變的診斷敏感度和特異度均不高。多發(fā)性骨髓瘤是一種漿細(xì)胞來源的惡性骨腫瘤,早期診斷困難,Werner等通過雙源CT虛擬去鈣(VNCa)重建技術(shù)診斷多發(fā)性骨髓瘤,將局部病灶狀態(tài)與整體疾病狀態(tài)行相關(guān)性分析,發(fā)現(xiàn)VNCa骨髓圖像中局灶性病變的CT衰減值能夠區(qū)分病變的活動(dòng)性和非活動(dòng)性,且活動(dòng)性病變的面積高于非活動(dòng)性病灶。Gassert等分析了經(jīng)病理證實(shí)的良惡性軟組織腫塊的MRI圖像,發(fā)現(xiàn)惡性腫瘤的發(fā)生率與腫瘤體積成正比,且不同腫瘤的發(fā)生部位有差異。

    近年來對(duì)骨腫瘤的檢查技術(shù)不斷優(yōu)化,Schacky等開發(fā)了一種深度學(xué)習(xí)模型用于X線骨腫瘤的檢測(cè)、分割和分類,具有較高的敏感度和特異度。Fayad等比較了各向同性3DT1與2DT1對(duì)于骨腫瘤范圍和特征的診斷效能,對(duì)腫瘤位置、大小、長(zhǎng)度、到關(guān)節(jié)的距離、信號(hào)強(qiáng)度、邊緣、骨外侵犯等方面進(jìn)行評(píng)估,發(fā)現(xiàn)3DT1與2DT1序列的診斷效能相當(dāng),但3DT1序列可以進(jìn)行各向同性采集和多平面重建,對(duì)于骨腫瘤的診斷更加優(yōu)化和便捷。CaiWenli等進(jìn)行了神經(jīng)纖維瘤病1型胚系突變(NF1)與全身MRI影像特征之間的基因型-表型的相關(guān)組學(xué)研究,從而確定了NF1突變與影像學(xué)特征的基因型-表型相關(guān)性。

    代謝、功能、定量

    骨髓脂肪組織(MAT)參與全身能量的調(diào)節(jié),MAT分為兩種類型:近端調(diào)節(jié)型(rMAT)和遠(yuǎn)端組成型(cMAT),后者不飽和脂肪酸的含量更高。Bredella等設(shè)計(jì)了一個(gè)短期急劇變化的飲食方案,對(duì)參與人員進(jìn)行腰椎MRI檢測(cè),發(fā)現(xiàn)MRI可以量化MAT的含量和組成,因此可用于評(píng)價(jià)患者營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)的急劇變化。Gassert等以CT測(cè)得的骨密度值(BMD)為基準(zhǔn),評(píng)估磁共振質(zhì)子密度脂肪分?jǐn)?shù)成像(PDFF)對(duì)骨質(zhì)疏松性椎體骨折患者的診斷性能,發(fā)現(xiàn)PDFF值與BMD之間存在顯著相關(guān)性,骨質(zhì)疏松患者的PDFF值較高,因此磁共振PDFF值可以作為骨質(zhì)疏松癥的生物標(biāo)志,用于區(qū)分骨質(zhì)疏松性椎體骨折與創(chuàng)傷性椎體骨折。

    非霍奇金淋巴瘤(NHL)患者治療期間可以導(dǎo)致骨丟失,引起脆性骨折。Bodden等通過比較NHL患者與健康對(duì)照者的椎體CT值,計(jì)算每年椎體骨質(zhì)丟失量,研究了椎體密度下降與意外骨折之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)與健康對(duì)照者相比,NHL患者的骨丟失顯著加快,且隨著骨丟失的增加,意外骨折的風(fēng)險(xiǎn)更大。Park等回顧性分析了乳腺癌患者椎體疏松與意外骨折之間的關(guān)系,并行CT與DXA檢查定量椎體骨質(zhì)衰減,發(fā)現(xiàn)CT與DXA的骨質(zhì)衰減評(píng)分有中度相關(guān)性,且當(dāng)CT值≤90HU,DXA評(píng)分≤-2.5時(shí)發(fā)生意外骨折的風(fēng)險(xiǎn)加大。Laur等采用CT對(duì)老年骨盆骨折患者進(jìn)行成像,按一定的標(biāo)準(zhǔn)定義骨量減少、內(nèi)臟肥胖、肌肉減少等指標(biāo),用以找到虛弱患者的異常身體成分指標(biāo),結(jié)果發(fā)現(xiàn)臨床診斷為虛弱的患者,其肌肉減少、骨質(zhì)減少和內(nèi)臟肥胖發(fā)生的概率較高,隨著虛弱評(píng)分增加,患病率也逐漸增加。

    骨盆、髖關(guān)節(jié)

    髖臼唇撕裂是導(dǎo)致髖關(guān)節(jié)疼痛的常見原因,手術(shù)和保守治療均有效,MRA是其首選的檢查方式。Zoga等研究了相關(guān)患者的MRA圖像,在保守組和手術(shù)組中進(jìn)行多變量回歸分析,結(jié)果顯示手術(shù)組的改善幅度大于保守組,單純性髖臼唇前部撕裂的手術(shù)效果更好,而髖臼發(fā)育不良導(dǎo)致的撕裂手術(shù)治療效果不明顯,BMI>25的受試者保守治療效果不明顯,提示人口統(tǒng)計(jì)學(xué)和影像學(xué)研究資料可以幫助選擇治療方案。

    骶骨不全性骨折(SIF)是一種應(yīng)力性骨折,是女性下腰痛的常見原因,由于人口老齡化的進(jìn)展,其發(fā)病率逐年增高。Booz等對(duì)102例患者的數(shù)據(jù)進(jìn)行回顧性分析,評(píng)價(jià)了彩色編碼雙源CT虛擬無鈣(VNCa)重建對(duì)SIF所引起骨髓水腫的診斷價(jià)值;以MRI圖像定義參考標(biāo)準(zhǔn),發(fā)現(xiàn)VNCa重建對(duì)于SIF相關(guān)骨髓水腫有極高的診斷價(jià)值。Stern等對(duì)骨盆常規(guī)劑量CT、超低劑量CT、計(jì)算機(jī)虛擬骨盆X光片(VR)和常規(guī)骨盆X光片(CR)的圖像質(zhì)量和骨盆結(jié)構(gòu)角度測(cè)量進(jìn)行評(píng)價(jià),結(jié)果顯示CT和ULD-CT都具有良好的圖像質(zhì)量,而CR與VR對(duì)骨盆中心-邊緣角和尖角的顯示沒有差異,認(rèn)為ULD-CT與常規(guī)CT對(duì)于骨盆病變具有相似的診斷效能,而CR與VR的角度測(cè)量值相似。

    Germann等評(píng)估了非骨水泥型全髖關(guān)節(jié)置換患者2年內(nèi)的MRI圖像,通過對(duì)骨髓水腫、骨質(zhì)溶解、骨膜反應(yīng)、周圍軟組織水腫和關(guān)節(jié)積液等指標(biāo)的評(píng)估,發(fā)現(xiàn)置換術(shù)后股骨柄和髖臼周圍的骨髓水腫和骨膜反應(yīng)在術(shù)后6個(gè)月內(nèi)普遍存在,這可能是正?,F(xiàn)象,而超過12個(gè)月的周圍軟組織水腫則是異常表現(xiàn)。Khodarahmi等在1.5T與3.0T MRI機(jī)器進(jìn)行去金屬偽影序列成像,研究了髖關(guān)節(jié)置換術(shù)植入物的加熱反應(yīng),發(fā)現(xiàn)在1.5T場(chǎng)強(qiáng)中植入物的加熱程度遠(yuǎn)高于3.0T,后者最高加熱溫度處于生理范圍內(nèi),而1.5T場(chǎng)強(qiáng)內(nèi)的最高溫度超過了生理范圍上限,此外,加熱程度與去金屬偽影技術(shù)之間沒有關(guān)聯(lián)。

    人工智能及影像組學(xué)

    近年來,人工智能及影像組學(xué)已成為醫(yī)學(xué)影像研究的熱門,其在骨骼肌肉病變中的應(yīng)用也越來越多。通過算法的圖像映射技術(shù),將采集的少量信號(hào)恢復(fù)出與全采樣同樣質(zhì)量的圖像;使用圖像重建技術(shù),將低劑量的CT圖像重建得到與高劑量掃描同樣質(zhì)量的圖像;通過算法的優(yōu)化,降低檢查過程中不必要的輻射劑量。將傳統(tǒng)的人工閱片與深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合,在提高工作效率的同時(shí)也增加了診斷準(zhǔn)確性。

    Mutasa等設(shè)計(jì)了新型的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),對(duì)手部X線片舟骨進(jìn)行定位,并診斷是否存在舟骨骨折,將AI與放射科醫(yī)師的閱片結(jié)果進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)單純醫(yī)師或單純AI診斷的陽性率均低于兩者結(jié)合,提示放射科醫(yī)師在AI的幫助下能提高舟骨骨折的檢出率。Cheng等采用深度學(xué)習(xí)模型回顧性評(píng)估了200例肩袖撕裂(RCT)患者的MRI圖像,發(fā)現(xiàn)該模型對(duì)診斷RCT具有較高的敏感度、特異度、準(zhǔn)確度,對(duì)RCT的分類具有中等診斷水平。Torriani等開發(fā)和驗(yàn)證了一種深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)方法,該方法在選擇特定肩部矢狀位MRI圖像(Y-view)并在Y-view上自動(dòng)分割肩袖肌肉(RC)具有較高的準(zhǔn)確性,可減少診斷誤差,因此可以作為未來自動(dòng)分割肩袖肌肉系統(tǒng)模型的基礎(chǔ)。Obama等評(píng)價(jià)了新開發(fā)的深度學(xué)習(xí)重建(DLR)技術(shù)對(duì)各種肩部病變的常規(guī)并行成像(PI)和壓縮傳感(CS)成像的圖像質(zhì)量的改善能力,發(fā)現(xiàn)CS檢查時(shí)間明顯少于PI,并且DLR能夠顯著提高CS在3.0T MRI上的肩部圖像質(zhì)量。

    Bharadwaj等在椎體檢測(cè)深度學(xué)習(xí)模型中使用zero-shot學(xué)習(xí)方法對(duì)全脊柱前后位X線片按冠狀位進(jìn)行平衡/失衡的分類,分類標(biāo)準(zhǔn)由不平衡分?jǐn)?shù)(生成的垂線與骶骨正中垂直線之間的距離)決定,并推廣該模型應(yīng)用于臨床數(shù)據(jù)庫,結(jié)果顯示該模型與醫(yī)師報(bào)告結(jié)果的一致性很高,而且它還適用于臨床的其他數(shù)據(jù)庫,有望推廣至臨床工作中。Lee等建立了腰骶椎X線片骨質(zhì)疏松性骨折風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的深度學(xué)習(xí)模型,與年齡預(yù)測(cè)骨折風(fēng)險(xiǎn)模型相比,該卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果優(yōu)于年齡模型。

    Krogue等開發(fā)用于預(yù)測(cè)髖部X線片骨密度的深度學(xué)習(xí)模型,該模型被訓(xùn)練可直接從X線片中檢出骨量減少和骨質(zhì)疏松,且具有較高的準(zhǔn)確度。Wook等開發(fā)預(yù)測(cè)髖關(guān)節(jié)平片骨密度的深度放射組學(xué)模型,并與放射醫(yī)師的診斷結(jié)果進(jìn)行比較,結(jié)果顯示深度放射組學(xué)模型的診斷準(zhǔn)確度高于放射醫(yī)師,其可在X線片上自動(dòng)輔助篩選骨質(zhì)疏松區(qū)。Rouzrokh等開發(fā)的從髖部X線片上預(yù)測(cè)初次全髖關(guān)節(jié)置換術(shù)后髖關(guān)節(jié)脫位發(fā)生的深度學(xué)習(xí)模型具有較高的敏感度和準(zhǔn)確度,該模型有望用于快速識(shí)別具有術(shù)后脫位風(fēng)險(xiǎn)的患者。Belair等研究了AI對(duì)于放射科醫(yī)師診斷的偏倚水平,在膝關(guān)節(jié)X線片上評(píng)估AI參與時(shí)醫(yī)師對(duì)膝關(guān)節(jié)炎Kellgren-Lawrence分級(jí)的情況,發(fā)現(xiàn)放射科醫(yī)師的診斷結(jié)果會(huì)向AI判讀的方向偏倚,這種偏倚較多發(fā)生在分級(jí)中的中間等級(jí)。Turk等開發(fā)了一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型,可從骶髂關(guān)節(jié)X線片中預(yù)測(cè)骶髂關(guān)節(jié)活動(dòng)性炎癥的發(fā)生,并將該模型與專業(yè)放射醫(yī)師報(bào)告結(jié)果進(jìn)行比較,結(jié)果顯示在MRI提示活動(dòng)性炎癥時(shí),該模型僅利用X線片即可預(yù)測(cè)診斷,遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于放射科醫(yī)生對(duì)于X線片的診斷效能。

    對(duì)于骨肌成像而言,小結(jié)構(gòu)的顯示需要更高空間分辨率的支持。Shin等開發(fā)了骨肌結(jié)構(gòu)自動(dòng)分解轉(zhuǎn)化技術(shù)dAUTOMAP(MSK-dAUTOMAP),對(duì)于高度壓縮的稀疏k空間MRI而言,雙倍和四倍加速的高分辨率膝關(guān)節(jié)重建MRI表現(xiàn)出更優(yōu)的圖像質(zhì)量和更高的診斷性能。Colak等開發(fā)了遷移學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)模型,用于膝關(guān)節(jié)MRI圖像軟骨的自動(dòng)分割,經(jīng)過多種數(shù)據(jù)集的學(xué)習(xí),該模型的性能不斷提高,能達(dá)到與人工分割相似的效果。Fritz等分析前交叉韌帶撕裂患者的MRI圖像,使用人工智能輔助醫(yī)師診斷,發(fā)現(xiàn)兩者結(jié)合的診斷水準(zhǔn)高于兩者單獨(dú)診斷的水平。

    Chang等開發(fā)了一種深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用于檢出脊柱CT上的硬化性轉(zhuǎn)移瘤,經(jīng)過訓(xùn)練集和測(cè)試集的學(xué)習(xí),發(fā)現(xiàn)該卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有輔助識(shí)別硬化性轉(zhuǎn)移瘤的潛能。Hong等利用CT放射組學(xué),開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型鑒別骨島與成骨性轉(zhuǎn)移,結(jié)果顯示該模型在敏感度、特異度、準(zhǔn)確度等方面均較高,從而證實(shí)該模型在骨島與成骨性轉(zhuǎn)移病變的鑒別中有一定價(jià)值。Crist等開發(fā)了一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在多發(fā)性骨髓瘤患者行全身低劑量CT時(shí)減少圖像噪音,在降低輻射劑量的同時(shí)提高圖像質(zhì)量,該去噪音算法優(yōu)于商業(yè)迭代重建算法。General Zhang等開發(fā)了一種交互式深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Inter-UNet,用于全身MRI上神經(jīng)纖維瘤病病灶的分割,該網(wǎng)絡(luò)獲得的Dice相似系數(shù)(DSC)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過經(jīng)典的U-net,且用時(shí)大大減少,可提高臨床工作效率。

    人工智能在臨床工作中的應(yīng)用越來越廣泛,其在骨肌影像技術(shù)及診斷上的研究和應(yīng)用也在不斷更新和成熟,未來將逐漸成為臨床工作中的一項(xiàng)重要工具。

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