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李谋

作品数:14 被引量:55H指数:5
供职机构:四川大学华西医院更多>>
发文基金:国家自然科学基金中华国际医学交流基金更多>>
相关领域:医药卫生更多>>

文献类型

  • 14篇中文期刊文章

领域

  • 14篇医药卫生

主题

  • 6篇胰腺
  • 6篇肿瘤
  • 5篇成像
  • 4篇胰腺神经内分...
  • 4篇胰腺神经内分...
  • 4篇神经内分泌
  • 4篇神经内分泌肿...
  • 4篇腺癌
  • 4篇内分泌
  • 4篇内分泌肿瘤
  • 4篇分泌
  • 3篇导管
  • 3篇导管腺癌
  • 3篇胰腺导管
  • 3篇胰腺导管腺癌
  • 3篇影像
  • 3篇体素
  • 3篇纹理
  • 3篇纹理分析
  • 3篇细胞

机构

  • 14篇四川大学华西...
  • 4篇贵州省人民医...
  • 2篇云南省曲靖市...
  • 1篇成都市第二人...
  • 1篇犍为县人民医...

作者

  • 14篇李谋
  • 13篇宋彬
  • 10篇黄子星
  • 5篇于浩鹏
  • 4篇郑兴菊
  • 3篇汪翊
  • 2篇王叶武
  • 2篇金玉梅
  • 1篇袁放
  • 1篇魏毅
  • 1篇吴明蓬
  • 1篇张羲娥

传媒

  • 6篇中国普外基础...
  • 3篇中国CT和M...
  • 1篇放射学实践
  • 1篇华西医学
  • 1篇中国临床医学...
  • 1篇四川大学学报...
  • 1篇西部医学

年份

  • 1篇2022
  • 2篇2021
  • 2篇2019
  • 6篇2018
  • 2篇2016
  • 1篇2015
14 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
多模态MRI影像组学评估前列腺癌的侵袭性被引量:2
2021年
目的探讨基于多参数磁共振(mp-MRI)的影像组学模型在评估前列腺癌侵袭性中的应用价值。方法回顾性纳入120例行腹腔镜下前列腺癌根治切除术的患者,并根据病理结果将患者分为低危组[(GS)≤3+4,共40例]和高危组(GS≥4+3,共80例)。将患者按7∶3的比例分配到训练组及验证组。从患者T2WI、DWI、DCE图像上提取肿瘤区域的组学特征,通过LASSO回归选取用于建模的特征,同时应用多因素逻辑回归来联合组学特征和临床特征,建立术前鉴别低危组和高危组PCa的联合模型。使用受试者工作特征(ROC)曲线分析模型的诊断价值,并在验证组中对诊断效能进行验证。结果训练组共纳入84例,包含29个低危和55个高危PCa;验证组纳入36例,包含11个低危和25个高危PCa。T2WI、DWI、DCE每个序列均提取1304个组学特征,经过LASSO回归后,仅4个组学特征被纳入组学模型;通过结合PSA,建立联合模型,其在训练组的AUC为0.846,在验证组中为0.800。结论基于多参数磁共振的影像组学可用于术前鉴别低危及高危组PCa。
金玉梅王叶武李谋张军王伟山宋彬
关键词:前列腺癌GLEASON评分
精囊腺尤文肉瘤1例
2022年
骨外尤文肉瘤(extraosseous ewings sarcoma,EOE)属于外周原始神经外胚层肿瘤,是一种少见的侵袭性肿瘤,好发于儿童和青少年,约占尤文肉瘤肿瘤家族的6%[1],发生于精囊腺的尤文肉瘤罕见,本文报道一例发生于精囊腺的尤文肉瘤,以加深对该病的认识。1病例简介患者男,55岁,1年前患者出现下腹部胀痛,持续性,未予重视;6月前,症状加重伴尿潴留及尿不尽,于当地医院行CT及MRI检查发现盆腔占位。
金玉梅刘桥梅刘胜梅李谋李谋王叶武
关键词:尤文肉瘤精囊腺磁共振成像
基于文献计量学的近五年肝脏肿瘤分子影像学研究热点分析
2015年
目的从文献剂量学的视角对近五年肝脏肿瘤分子影像学领域的研究状况进行分析。方法下载PubMed数据库中近五年发表的肝脏肿瘤分子影像学研究文献题录,使用Bicomb 2.0软件统计分析文献的发表年代、来源期刊及期刊所属国家、第一作者以及高频主要主题词分布情况。对文献第一作者所属研究机构进行人工逐条统计分析。将出现频次≥2次的主要主题词作为高频主要主题词,建立词篇矩阵,使用SPSS 22.0软件进行聚类分析,得到该领域的研究热点。结果筛选出相关文献30篇,获得该领域研究热度趋势、来源期刊分布、各国研究热度等数据资料。高频主要主题词共计20个,通过对高频主要主题词进行聚类分析,得到4个主要研究热点方向。结论近五年肝脏肿瘤分子影像学研究热点主要集中在方法学、诊断、代谢与磁共振成像、病理学与治疗四个方向。
张羲娥吴明蓬宋彬蒋涵羽曲亚莉李谋黄子星袁放
关键词:肝脏肿瘤分子影像学文献计量学
体素内不相干运动扩散加权成像在肝脏和胰腺中的应用及研究进展被引量:5
2016年
目的探讨体素内不相干运动扩散加权成像(IVIM-DWI)在肝脏和胰腺中的应用及研究进展。方法检索近年来国内外关于IVIM-DWI在肝脏和胰腺中应用的相关文献并对其进行综述。结果随着磁共振成像技术的不断发展,IVIM-DWI成为研究热点,现已越来越多地被应用于肝脏和胰腺中,弥补了传统扩散加权成像的不足。IVIM-DWI对评估肝纤维化或肝硬化、鉴别诊断肝脏恶性肿瘤、诊断胰腺癌以及鉴别诊断胰腺癌和肿块型胰腺炎有较高的价值。结论 IVIM-DWI对研究肝脏和胰腺有重要价值,值得进一步深入研究。
郑兴菊王齐艳李谋黄子星宋彬
关键词:扩散加权成像
CT特征鉴别非富血供胰腺神经内分泌肿瘤与胰腺导管腺癌的初步研究被引量:3
2018年
目的探索能用于鉴别非富血供胰腺神经内分泌肿瘤(pNEN)与胰腺导管腺癌(PDAC)的CT特征。方法回顾性纳入四川大学华西医院2010年5月至2017年5月期间经过病理确诊为非富血供pNEN和PDAC的患者,分析二者的CT特征,通过多元逻辑回归筛选CT特征并计算其诊断效能。结果 40例非富血供pNEN(无功能性33例,功能性7例)及80例PDAC患者纳入本研究。非富血供pNEN与PDAC间差异有统计学意义的特征包括肿瘤位置、肿瘤长径、肿瘤边界、肿瘤实质均匀、肿瘤内钙化及肿瘤内血管影(P<0.05)。将各项有统计学意义的特征经过多元逻辑回归分析后提示肿瘤边界[OR为14.63,95%CI为(2.82,75.99)]、肿瘤内钙化[OR为4.00,95%CI为(1.03,15.59)]及肿瘤位置[OR为3.09,95%CI为(1.19,7.99)]能够独立鉴别出非富血供pNEN。再根据有统计学意义的特征最终得出非富血供pNEN与PDAC鉴别诊断的多元逻辑回归模型,其诊断敏感度为70.00%,95%CI为(53.5, 83.4);特异度为83.54%,95%CI为(73.5,90.9);受试者工作特征曲线下面积为0.824,95%CI为(0.743,0.887)。结论 CT特征多元逻辑回归模型可应用于非富血供pNEN与PDAC鉴别诊断,其中肿瘤边界及肿瘤内钙化特征在非富血供pNEN与PDAC鉴别诊断中有一定的应用价值。
黄子星于浩鹏李谋汪翊宋彬
关键词:胰腺神经内分泌肿瘤胰腺导管腺癌CT
CT图像纹理分析评估胰腺神经内分泌肿瘤的病理分级被引量:13
2018年
目的:探讨CT图像纹理分析对胰腺神经内分泌肿瘤(Pancreatic neuroendocrine neoplasm,PNEN)病理分级的诊断价值。方法:回顾性分析109例经手术或病理活检确诊为胰腺神经内分泌肿瘤患者的CT动脉期及门脉期图像,ITK-Snap软件手动勾画感兴趣区(ROI),A.K.软件提取ROI纹理特征,采用最小绝对收缩与选择算子(The least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)降维运算获取纹理特征及其受试者工作特征曲线下面积(AUROC)。结果:筛选出动脉期纹理特征共5个,分别为熵(GLCMEntropy_AllDirection_offset7_SD)、峰度(kurtosis)、肿瘤在三维空间内的最大直径(Maximum 3D diameter)、变换后形成的正态曲线内0.025分位处的数值(Quantile0.025)及肿瘤表面积与体积的比值(Surface volume ratio),其AUROC分别为0.715、0.529、0.724、0.672及0.698,门静脉期特征2个,为肿瘤在三维空间内的最大直径及肿瘤表面积与体积的比值,其AUROC分别为0.722及0.703。结论:CT图像纹理分析可用于判断PNEN的病理分级。
于浩鹏李谋张琳杨成敏张永嫦宋彬
关键词:胰腺肿瘤
CT图像纹理分析鉴别乏血供胰腺神经内分泌肿瘤与胰腺导管腺癌被引量:11
2018年
目的探讨采用CT图像纹理分析鉴别乏血供胰腺神经内分泌肿瘤(pancreatic neuroendocrine tumors,PNET)和胰腺导管腺癌(pancreatic ductal adenocarcinomas,PDAC)的可行性。方法回顾性分析四川大学华西医院于2009年1月至2017年1月期间收治的经病理学检查证实的乏血供PNET(共计15个病灶)和PDAC(共30个病灶)的CT资料。结果利用Ma Zda软件中的费希尔参数法(Fisher)+最小分类误差与最小平均相关系数法(PA)+相关信息测度法(MI)联合法自动选择出30个最佳纹理特征,在动脉期的频率分布为:共生矩阵18个,游程矩阵10个,自回归模型2个;在门静脉期的频率分布为:共生矩阵15个,游程矩阵10个,灰度直方图1个,绝对梯度1个,自回归模型3个。在动脉期和门静脉期中,Teta2均为诊断效能最高的单个纹理特征,其曲线下面积(AUC)值分别为0.829和0.740(P<0.001,P=0.009)。利用Ma Zda自带的B11数据分析模块分析30个最佳纹理特征,在动脉期,原始数据分析(RDA)/K邻近分类(KNN)法、主成分分析(PCA)/KNN法、线性判别分析(LDA)/KNN法和非线性判别分析(NDA)/人工神经网络(ANN)法的错判率分别为28.89%(13/45)、28.89%(13/45)、0(0/45)及4.44%(2/45);在门静脉期,RDA/KNN、PCA/KNN、LDA/KNN及NDA/ANN法的错判率分别为35.56%(16/45)、33.33%(15/45)、4.44%(2/45)及11.11%(5/45)。结论 CT图像纹理分析鉴别乏血供PNET与PDAC是可行的,其中纹理特征"Teta2"具有较高的诊断效能,动脉期LDA/KNN法具有最小的错判率。
张永嫦于浩鹏李谋黄子星宋彬
关键词:CT图像纹理分析胰腺导管腺癌
CT值联合纹理分析预测钬激光碎石术疗效的初步研究被引量:9
2019年
目的:探讨应用CT值联合纹理分析预测钬激光碎石术疗效的可行性。方法:回顾性纳入本院2012年-2015年经钬激光碎石术治疗的单发肾结石患者共128例,搜集患者影像学资料(包括术前平扫CT、术后4周泌尿系平片),根据泌尿系平片复查结果将患者分为结石排净组和结石残留组,按训练组:验证组=7:3将患者随机分配至训练组(共91例,排净57例,残留34例)及验证组(共37例,排净23例,残留14例)。测量患者结石的CT值后,通过MaZda软件于结石最大横截面处选取兴趣区(ROI),提取纹理特征。应用线性判别分析法(LDA)计算ROI最佳鉴别特征(MDF)值。联合CT值及MDF值,建立logistic回归模型,应用ROC曲线分析评估模型预测术后结石残留的诊断效能。最后,应用验证组数据对模型的诊断效能进行检验。结果:单因素分析表明CT值与MDF值是结石残留的独立预测因素(P<0.05),纳入二者进行多因素分析并建立的回归模型拟合较好(Hosmer-Lemeshow检验P=0.426)。模型预测术后结石残留的AUC为0.843(95%CI:0.751~0.911),进行验证时,模型的AUC为0.702(95%CI:0.529~0.841)。结论:CT值联合纹理分析对于预测钬激光碎石术后结石是否残留具有一定价值。
岳钰峰李谋魏毅黄子星宋彬
关键词:CT值纹理分析肾结石钬激光碎石术
体素内不相干运动成像评价大鼠肝细胞癌的微血管生成被引量:2
2018年
目的探讨应用体素内不相干运动成像(intravoxel incoherent motion diffusion weighted imaging,IVIM)评估肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)的微血管密度(microvessel density,MVD)及微血管侵犯(microvascular invasion,MVI)的可行性。方法建立大鼠HCC模型,应用IVIM序列扫描大鼠,选取IVIM图像所对应的HCC病灶行病理学检查,测定其MVD,并判断病灶中是否发生MVI。采用Spearman相关分析评估表观弥散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)、IVIM参数(D、D*及f)与HCC病灶MVD的相关性,采用独立样本t检验比较MVI阳性(+)组、阴性(–)组的ADC及IVIM参数。结果共纳入50个HCC病灶,ADC、D与MVD呈负相关(r=–0.406,P=0.003;r=–0.468,P=0.001),D*、f与MVD无统计学相关性(P=0.172、0.074);MVI(+)组和MVI(–)组的ADC及IVIM参数(D、D*及f)差异无统计学意义(P=0.393、0.395、0.221、0.550)。结论 ADC及IVIM参数(D)可用于评估HCC病灶MVD,但其评估MVI的能力受限。
李谋郑兴菊黄子星宋彬
CT图像纹理分析鉴别不典型胰腺实性假乳头状肿瘤与胰腺导管腺癌的初步研究被引量:3
2018年
目的探讨采用CT图像纹理分析鉴别不典型的胰腺实性假乳头状肿瘤(pancreatic solid pseudopapillary tumor,SPT)和胰腺导管腺癌(pancreatic ductal adenocarcinoma,PDAC)的可行性。方法回顾性分析四川大学华西医院经病理学检查证实的不典型SPT(共计26个病灶)和PDAC(共52个病灶)患者的CT资料。利用ITK-Snap软件于动脉期(arterial phase,AP)及门静脉期(portal venous phase,PVP)CT图像上勾画三维(three-dimensional,3D)感兴趣区(region of interest,ROI),利用A.K.软件(GE公司,美国)自动提取ROI处的图像纹理特征。应用R软件行参数间的相关性分析以去除冗余的纹理特征后,剩余的纹理特征应用单因素及多因素二分类logistic回归筛选纹理特征,并建立回归模型。应用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析比较纹理特征与模型鉴别不典型SPT及PDAC的诊断效能。结果共提取了792个纹理特征(AP396个,PVP 396个),去冗余后剩余61个特征(AP 35个,PVP 26个)。二分类logistic回归分析选择出2个纹理特征为独立危险因素(AP下为MinIntensity,PVP下为Correlation_AllDirection_offset1_SD),其鉴别不典型的SPT和PDAC的灵敏度、特异度分别为71.15%、76.92%和63.46%、76.92%,曲线下面积(AUC)分别为0.740和0.754。应用上述2个纹理特征建立二分类logistic模型后,其模型灵敏度和特异度分别为73.08%及80.77%,AUC值为0.796。2个纹理特征和logistic模型的诊断效能比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论 CT图像纹理分析鉴别不典型SPT与PDAC是可行的,具有中等的诊断效能。
黄子星李谋于浩鹏汪翊宋彬
关键词:CT图像纹理分析胰腺实性假乳头状肿瘤胰腺导管腺癌
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