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术前MRI增强扫描参数与肝细胞癌患者的肿瘤组织学分级和微血管浸润关系被引量：1: 2024年; 目的探讨MRI增强扫描参数与肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)患者的肿瘤组织学分级和微血管浸润(microvascular invasion,MVI)关系。方法回顾性收集2019年1月至2022年12月期间接受MRI增强扫描的181例患者临床资料。HCC分化程度根据Edmondson-Steiner分级分为低级别肿瘤(Ⅰ、Ⅱ级)和高级别肿瘤(Ⅲ和Ⅳ级)。根据MVI发生情况分为MVI阳性组和MVI阴性组。使用多因素Logistic回归模型分析影响MVI和组织学高级别分化的独立危险因素。结果MVI阳性组118例和MVI阴性组63例,组织学分级低级别组51例和高级别组130例。AFP水平在MVI阳性组和阴性组、低级别组和高级别组中均存在统计学意义(P=0.002和0.041)。而高级别组肝硬化患者比例较低(P=0.015)。多因素Logistic回归结果可见存在多个肿瘤(OR=4.252,P=0.000),肿瘤直径≥5cm(OR=5.167,P=0.000),动脉期瘤周强化(OR=5.156,P=0.000),肝胆期瘤周低信号(OR=4.163,P=0.000)是HCC患者发生MVI的独立危险因素,而包膜完整(OR=0.295,P=0.000)是发生MVI的保护因素。肝硬化(OR=0.873,P=0.000)包膜完整(OR=0.283,P=0.000)是保护因素,而多个肿瘤(OR=5.116,P=0.000),肿瘤形状为分叶状(OR=5.276,P=0.000)是HCC患者发生病理组织学高级别病变的独立危险因素。结论术前增强MRI成像参数与HCC患者MVI和组织学分化程度具有一定相关性,对于其预测价值值得进一步研究。; 刘刚林伟文何海奇林毅; 关键词：肝细胞癌组织学分级核磁共振成像

腮腺体表分区与肿瘤组织学类型之间的相关性研究: 2023年; 目的:了解腮腺体表分区与肿瘤组织学类型之间的关系,为术前预判肿瘤性质提供参考。方法:收集2013年1月~2021年12月期间秦皇岛市第一医院收治的腮腺肿瘤手术治疗患者224例。采用腮腺体表分区法(三区分区法),对腮腺CT平扫影像进行阅片、确定肿瘤所在分区,统计分析肿瘤分区与组织学类型之间的关系。结果:腮腺体表分区与某些肿瘤组织学类型相关,发生于Ⅰ区的肿瘤以Warthin瘤最多见(60.9%),恶性肿瘤最多见于Ⅱ区(42.9%),多形性腺瘤常发生在Ⅰ/Ⅱ/Ⅲ(53.5%)、Ⅰ/Ⅲ(48.6%)跨区生长,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:腮腺体表分区与肿瘤组织学类型相关,对腮腺肿瘤的术前诊断有一定的指导意义。; 王宁邸瑞玲张鑫李璁路彤彤; 关键词：腮腺肿瘤组织学类型

乳腺小叶肿瘤组织学亚型及其分子病理学研究进展: 2022年; 第5版WHO乳腺肿瘤分类(2019), 将小叶瘤变定义为"起源于终末导管小叶单位(terminal ductal lobular units)失黏附上皮细胞的不典型增生, 伴或不伴有终末导管的派杰样播散"。小叶瘤变包括不典型小叶增生(atypical lobular hyperplasia)和小叶原位癌(lobular carcinoma in situ)。根据细胞形态将小叶原位癌细分为经典型小叶原位癌、旺炽型小叶原位癌和多形性小叶原位癌3种组织学亚型。近年来, 随着分子病理学不断发展, 对组织学形态特征的认识不断深入, 加深了对小叶瘤变及其亚型的研究和分析。本文将对小叶肿瘤各组织学亚型的临床病理学特征和分子病理学等方面进行综述。; 张璋张渝步宏唐平; 关键词：小叶原位癌组织学亚型乳腺小叶小叶增生分子病理学临床病理学特征

胸腺上皮性肿瘤组织学分型与CT征象的相关性研究被引量：5: 2021年; 目的探讨胸腺上皮性肿瘤(TET)组织学分型与CT征象的相关性。方法选取64例经病理确诊为TET患者的临床及影像资料,根据WHO 2015年标准进行组织学分型,然后分析不同组织学类型的TET CT特点。结果64例TET患者中,A型8例(12.5%)、AB型6例(9.4%)、B1型15例(23.4%)、B2型22例(34.4%)、B3型8例(12.5%)、胸腺癌5例(7.8%)。胸腺癌组病灶体积普遍大于低、高危组(P<0.05),高危组及胸腺癌组较低危组相比病灶形态更不规则(P<0.05),胸腺癌组较其他组比较边界多不清晰,且更易侵犯周围组织和发生淋巴结及远处转移(P<0.05),而低危组与高危组差异无统计学意义(P>0.05),三组间强化程度、囊变坏死率、钙化发生率无明显差异(P>0.05)。结论TET组织学分型与CT征象间存在一定相关性,可通过分析病灶大小、形态、边界、与周围组织的关系及转移情况来判断肿瘤的侵袭性和组织学分型。; 吴美红盛茂吴瑞祥; 关键词：胸腺上皮性肿瘤组织学分型

基于增强CT特征的logistic模型预测胸腺上皮肿瘤组织学分型被引量：2: 2021年; 目的探讨基于增强CT影像学特征构建并验证logistic模型在预测胸腺上皮肿瘤组织学分型中的应用价值。方法回顾性分析2015年12月至2020年6月在浙江省人民医院行增强CT检查并经病理证实的178例胸腺上皮肿瘤患者资料,根据组织学分型分为低危组91例(A、AB、B1)、高危组(B2、B3)43例和胸腺癌44例。将所有患者依据检查时间先后按7:3比例诊断时间分为训练组124例和测试组54例。由2位放射科医师采用盲法对肿瘤CT特征进行评估,分析不同影像特征与组织学分型的相关性,建立并验证logistic预测模型,使用ROC曲线评估模型的诊断效能,使用决策曲线分析(DCA)评估模型效益。结果3组患者年龄、性别、钙化、强化程度的差异均无统计学意义(均P>0.05),肌无力、大小、形状、边界、坏死、强化方式、心包侵犯、大血管侵犯、胸膜侵犯、心包积液、胸腔积液、肿大淋巴结比较差异均有统计学意义(均P<0.05)。使用多因素logistic回归构建包含了形态、边界、心包侵犯的预测模型,该模型预测高危胸腺瘤及胸腺癌的AUC在训练组和测试组中分别为0.900和0.889。结论基于增强CT特征构建的logistic预测模型是一种无创性预测胸腺上皮肿瘤组织学分型的工具,有助于识别高危胸腺瘤及胸腺癌。; 何晓东舒震宇李杰徐玉芸林毅; 关键词：胸腺肿瘤组织病理学

2例犬肛周腺肿瘤组织学鉴别诊断: 2021年; 肛周肿瘤对宠物犬正常生活影响较小,危害常被忽略,进而因生长时间久导致肿瘤恶化。文章报道2例肿瘤生长时间差异大的犬肛周肿瘤病例,利用H.E.染色病理组织学检查方法,分别诊断为肛周腺瘤与肛周腺癌,并比较2个病例的组织学差异,为鉴别区分犬肛周腺肿瘤提供参考。; 陈舒怀吴波孟雪

基于CT影像组学特征的肾肿瘤组织学亚型分类: 2020年; 目的:分析基于CT影像组学特征的肾肿瘤组织学亚型分类的方法及作用,以期为肾透明细胞癌(ccRCC)、乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤(fp-AML)临床鉴别诊断工作提供参考。方法:以我院38例ccRCC患者与40例fp-AML患者为研究对象,均施以CT影像学检测,提取其CT影像学组织学特征,以皮尔森相关阵矩去除冗杂特征,通过Welch’s实验,确定存在明显差异的特征,借助序列浮动前向选择算法筛选有鉴别能力的CT影像组学特征,应用AdaBoost、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、k最近邻(kNN)分类器实施分类。结果:在AdaBoost、SVM、RF、kNN4种分类器中,SVM的准确度、敏感度、特异度、阴性预测率、阳性预测率均较高,ROC曲线下面积较大,分别为91.82%、89.75%、92.36%、95.01%、86.42%、0.942。结论:基于CT影像组学特征的肾肿瘤组织学亚型分类模型的构建,可提高ccRCC、fp-AML临床鉴别准确度,促进临床诊疗工作的顺利开展。; 朱元良; 关键词：肾透明细胞癌

基于CT影像组学特征的肾肿瘤组织学亚型分类被引量：7: 2020年; 目的在术前准确鉴别乏脂肪血管平滑肌脂肪瘤(fat-poor angiomyolipoma,fp-AML)和肾透明细胞癌(clear cell renal cell carcinoma,ccRCC)对制定正确的治疗方案是至关重要的。为了提高fp-AML和ccRCC的分类准确率,本文提出一种基于影像组学技术的分类模型。方法回顾性地收集苏州大学附属第二医院放射科18例fp-AML患者和42例ccRCC患者的CT图像。首先,从CT图像中提取430个影像组学特征。然后,分3步进行特征选择:计算皮尔森相关矩阵剔除冗余特征;使用Welch’st检验确定具有显著差异的特征;利用序列浮动前向选择算法选择具有鉴别能力的特征。最后,建立k最近邻(k-nearest neighborhood,kNN)、随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector machine,SVM)和AdaBoost 4种分类器进行分类。结果SVM分类器所构建的模型获得了最佳分类性能,正确率、敏感度、特异性、阳性预测值、阴性预测值和ROC曲线下面积分别为91.67%、88.89%、92.86%、84.21%、95.12%和0.9418。结论本研究所构建的模型能提高fp-AML和ccRCC的分类准确率,能辅助医生进行fp-AML和ccRCC的鉴别诊断。; 杨熠钱旭升周志勇沈钧康朱建兵戴亚康; 关键词：肾透明细胞癌

WHO(2018)皮肤肿瘤组织学分类被引量：16: 2019年; 注:a形态学代码采用肿瘤学疾病国际分类(ICD-O){916A}。生物行为学编码:良性肿瘤为/0,非特异性的、交界性的或未确定生物学行为的为/1,原位癌及上皮内瘤变Ⅲ为/2,恶性为/3,转移性的为/6。B考虑到对一些疾病认识的变化,对先前的WHO肿瘤组织学分类{1906A}进行了一些改动;*标记的是得到了国际癌症研究所/WHO 委员会认证的ICD-O新编码。; 许春伟李忠武斯璐; 关键词：组织学分类皮肤肿瘤生物学行为疾病认识上皮内瘤变

18F-FDG PET/CT在鉴别胸腺上皮肿瘤组织学分型中的应用被引量：7: 2019年; 目的研究2-氟-18-氟-2-脱氧-D-葡萄糖(18F-FDG)PET/CT影像表现在鉴别胸腺上皮肿瘤组织学分型中的作用。方法选取2011年1月1日至2018年6月30日北京大学肿瘤医院48例经穿刺活检或肿瘤切除术后病理证实为上皮性胸腺肿瘤的初诊患者作为研究对象,回顾性分析患者全身18F-FDGPET/CT图像资料,采用双变量相关性分析、t检验和受试者工作特征(ROC)曲线分析法,比较患者临床病理特征、CT特点和代谢情况的差异。结果48例患者低危胸腺瘤组17例、高危胸腺瘤组8例、胸腺癌组23例,淋巴结转移12例,胸膜转移4例,肺转移3例,肝、心包、骨转移各2例。3组患者有无包膜(r=0.921,P<0.001),有无中纵隔(r=0.452,P=0.001)或周围侵犯(r=0.865,P=0.000),有无淋巴结转移(r=0.505,P<0.001)或远处脏器转移(r=0.383,P=0.008)、SUVmax值(t=0.626,P<0.001)、SUVmax/病变最大径值(t=0.645,P<0.001)等方面比较,差异均具有统计学意义。ROC曲线分析示区分低危组与高危或胸腺癌组准确性较高的指标分别为病变周围侵犯情况、SUVmax/病变最大径和SUVmax,ROC曲线下面积分别为0.952、0.916和0.865。结论18F-FDG PET/CT可用于鉴别胸腺上皮肿瘤组织学分型,可有效区分低危组胸腺瘤与高危组胸腺瘤或胸腺癌。; 姜丽姣陈春雨关湘萍于晶徐婷婷高俊田李囡; 关键词：胸腺瘤胸腺癌组织学分型 18F-FDG PET/CT

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