一、胰腺囊性肿瘤的诊断和治疗（论文文献综述）
徐文婷,张凯,张卓一[1]（2021）在《MRI图像纹理参数在诊断不同类型胰腺囊性肿瘤中的价值》文中研究指明目的分析磁共振成像（MRI）图像纹理参数在诊断不同类型胰腺囊性肿瘤中的价值,为胰腺囊性肿瘤的诊断提供参考。方法收集76例胰腺囊性肿瘤患者,根据肿瘤类型的不同将其分为浆液性组（n=42）和黏液性组（n=34）。两组均进行MRI检查,比较两组T1加权图像（T1WI）、T2加权图像（T2WI）序列对比度、自相关、角二阶矩、逆差矩、熵等纹理参数值;采用受试者工作特征曲线（ROC）及曲线下面积（AUC）评价MRI图像纹理参数对不同类型胰腺囊性肿瘤的诊断价值;采用二元Logistic回归进一步分析相关纹理参数在不同类型胰腺囊性肿瘤诊断中的影响。结果浆液性组T1WI和T2WI序列对比度均高于黏液性组（均P<0.05）,逆差矩均小于黏液性组（均P <0.05）,浆液性组T2WI序列自相关小于黏液性组（P <0.05）;T1WI序列对比度、逆差矩对不同类型胰腺囊性肿瘤诊断的AUC值分别为0.787、0.730,T2WI序列对比度、逆差矩、自相关对不同类型胰腺囊性肿瘤诊断的AUC值分别为0.858、0.726、0.824经二元Logistic回归分析显示T1WT和T2WI序列对比度在不同类型胰腺囊性肿瘤诊断中的影响较大。结论 MRI图像纹理参数在诊断不同类型胰腺囊性肿瘤中具有一定价值,其中T1WI和T2WI序列对比度的诊断价值更高。
孟海轮[2]（2021）在《EUS-FNA在胰腺肿瘤诊断中的临床作用》文中研究指明研究背景随着医学技术水平的不断发展,胰腺占位性病变的临床检出率呈现出显着升高的趋势,对于不同检查方法得出的不同结果使得临床医生需要结合具体病情做出及时、准确的判断和处理。传统的腹部彩超、CT及MRI仅能通过影像学的情况对病灶做出初步的诊断,但对于病灶的具体性质仍然难以准确的做出诊断,早期明确诊断病灶性质是胰腺疾病诊治的重要环节,是影响患者临床预后的重要前提。超声内镜引导细针抽吸术（EUS-FNA）通过获取胰腺病灶的少许细胞或组织,并进行细胞学或病理学诊断,具有创伤小、操作简单、安全有效、快速诊断的优点。目的探讨超声内镜引导下细针穿刺对胰腺癌的诊断有效性及安全性。方法选取2011年5月～2019年3月来我科行EUS-FNA检查的胰腺占位患者作为观察对象,以病理结果和随访情况作为最终诊断,并以此评价超声内镜引导下细针穿刺活检的诊断价值。结果EUS-FNA穿刺的189例患者中,有133例为胰腺癌（胰腺癌组）,包括经术后病理证实者22例（胰腺导管腺癌18例,导管内乳头状粘液癌1例,胰腺转移癌1例,胰腺囊腺癌1例,腺泡细胞癌1例）和临床检查结果为胰腺癌且随访期间死亡者111例;56例为非胰腺癌（非胰腺癌组）。EUS-FNA诊断细胞病理学结果为异型细胞47例,疑癌细胞25例,癌细胞20例,未见肿瘤细胞97例。133例经术后病理和随访结果证实为胰腺癌,其中细胞病理学检查结果分别为:未见肿瘤细胞52例,异型细胞36例,疑癌细胞25例,癌细胞20例。EUS-FNA穿刺诊断灵敏度（真阳性率）为60.90%,假阳性率为19.64%,特异度（真阴性率）为80.36%,假阴性率为39.10%。联合不同的细胞病理学分级标准,即分别以“发现异型细胞或可疑癌细胞或癌细胞均为阳性”“发现可疑癌细胞或癌细胞均为阳性”和“发现癌细胞为阳性”为诊断标准进行分析,结果显示,以“发现异型细胞或可疑癌细胞或癌细胞均为阳性”为诊断标准,EUS-FNA诊断胰腺癌的效能最显着,敏感度为50.38%,特异度为75.00%。2017年以前EUS-FNA穿刺为124例,有91例诊断为胰腺癌,EUS-FNA穿刺诊断灵敏度（真阳性率）为52.75%,假阳性率为21.21%,特异度（真阴性率）为78.79%,假阴性率为47.25%。2018年及2019年EUS-FNA穿刺为65例,有42例诊断为胰腺癌,EUS-FNA穿刺诊断灵敏度（真阳性率）为78.57%,假阳性率为17.39%,特异度（真阴性率）为82.61%,假阴性率为21.43%。2018年及2019年EUS-FNA穿刺诊断灵敏度及特异度均高于2017年以前EUS-FNA穿刺诊断灵敏度及特异度,2018年及2019年EUS-FNA穿刺假阳性率及假阴性率均低于2017年以前EUS-FNA穿刺假阳性率及假阴性率,差异有统计学意义（P值均<0.05）。EUS-FNA穿刺的189例患者中,病变位于胰头部116例,胰体尾部73例。EUS显示为实性病变145例（76.7%）,囊性/囊实性病变44例。胰腺癌患者的EUS影像学表现为胰腺病灶部位可见不均质低回声光团,多呈实性包块,肿物边界不规则,胰管扩张显着;非胰腺癌患者EUS影像学表现为胰腺病灶部位可见囊实性病变,肿物边界相对较清,胰管多不伴有显着扩张。EUS-FNA诊断胰腺癌的ROC曲线下面积为0.643（95%CI:0.561～0.724）。EUS-FNA诊断胰腺癌的效能显着提高（敏感度为50.38%,特异度为75.00%）。189例患者行EUS-FNA后并发症发生率为6.88%（13例）,主要为高淀粉酶血症和腹痛。结论1.胰腺癌患者的EUS影像学多表现为不均质低回声光团,多呈实性包块,肿物边界不规则,胰管扩张显着;非胰腺癌患者EUS影像学多表现为囊实性病变,肿物边界相对较清,胰管多不伴有显着扩张。2.EUS-FNA穿刺诊断灵敏度（真阳性率）为60.90%,阳性预测值为64.29%,特异度（真阴性率）为80.36%,阴性预测值为17.46%。3.EUS-FNA诊断胰腺癌的ROC曲线下面积为0.643（95%CI:0.561～0.724）。4.采用联合不同分级的细胞学诊断标准,EUS-FNA诊断胰腺癌的效能显着提高。5.EUS-FNA技术安全、可靠,并发症发生率低。
梁文杰,田吴炜,王聿必琢,夏靖雯,阮世健,邵嘉源,傅之昊,卢娜,丁勇,肖文波,白雪莉[3]（2021）在《基于CT检查影像组学在术前鉴别诊断胰腺浆液性囊腺瘤和黏液性囊腺瘤中的临床价值》文中研究指明目的探讨基于CT检查影像组学在术前鉴别诊断胰腺浆液性囊腺瘤（SCA）和黏液性囊腺瘤（MCA）中的临床价值。方法采用回顾性病例对照研究方法。收集2012年1月至2019年12月浙江大学医学院附属第一医院收治的154例胰腺囊性肿瘤病人的临床病理和影像资料;男24例,女130例;年龄为（50±13）岁。154例病人中,99例为SCA,55例为MCA。154例病人术前均行胰腺CT平扫联合增强扫描检查。收集所有病人临床特征、影像特征、影像组学特征,构建临床特征模型、影像特征模型、影像组学模型和融合模型。绘制各个模型的受试者工作特征（ROC）曲线,并以曲线下面积（AUC）、准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值等指标评价构建模型。基于最优模型,构建列线图。观察指标:（1）临床特征模型建立及验证。（2）影像特征模型建立及验证。（3）影像组学模型建立及验证。（4）融合模型建立及验证。（5）融合模型的列线图。正态分布的计量资料以x±s表示,组间比较采用Mann-WhitneyU检验。计数资料以绝对数和（或）百分比表示,组间比较采用χ2检验和Fisher确切概率法。结果 （1）临床特征模型建立及验证:通过多元逻辑线性回归分析,筛选出年龄、临床症状、术前血清CA19-9 3个临床特征用于构建临床特征模型,多元逻辑线性回归结果以公式①表示:临床模型得分=0.635-0.007×年龄+0.054×临床症状+0.108×术前血清CA19-9。绘制临床特征模型测试集ROC曲线。临床特征模型训练集和测试集的AUC、准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为0.611（95%可信区间为0.488～0.734,P<0.05）和0.771（95%可信区间为0.624～0.919,P<0.05）、56.6%和77.8%、66.7%和63.1%、56.3%和88.5%、41.5%和80.1%、78.4%和76.7%。（2）影像特征模型建立及验证:通过多元逻辑线性回归分析,筛选出肿瘤位置、肿瘤数目、肿瘤横断面最大径、肿瘤分叶、肿瘤多囊（≥6个）5个影像特征用于构建影像特征模型,多元逻辑线性回归结果以公式②表示:影像特征模型得分=-0.034+0.300×肿瘤位置+0.202×肿瘤数目+0.014×肿瘤横断面最大径-0.251×肿瘤分叶-0.170×肿瘤多囊（≥6个）。绘制影像特征模型测试集ROC曲线。影像特征模型训练集和测试集的AUC、准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为0.862（95%可信区间为0.791～0.932,P<0.05）和0.853（95%可信区为0.713～0.994,P<0.05）、78.8%和88.9%、81.8%和89.4%、77.5%和88.5%、62.8%和85.0%、90.2%和92.0%。（3）影像组学模型建立及验证:本研究在154例胰腺囊性肿瘤病人中共提取4类1 067个影像组学特征,其中一阶直方图统计特征7个、纹理特征53个、小波特征848个、局部二值模式特征159个。在组内相关系数>0.9的条件下,共保留896个稳定性较好的影像组学特征用于构建模型。经过方差阈值与相关系数阈值筛选后,保留350个影像组学特征。为获得深层次的影像组学特征,在原特征基础上构建50个合成影像组学特征,总特征数为400个。采用五折递归特征消除后,最终筛选出22个影像组学特征,包括13个小波特征,7个合成影像组学特征和2个局部二值模式特征。采用支持向量机算法构建影像组学模型,模型惩罚系数"C"=35.938,模型参数"γ"=0.077,核函数为"径向基函数核"。绘制影像组学模型五折交叉验证的ROC曲线。影像组学模型的平均AUC、准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为0.870（P<0.05）、83.1%、81.8%、83.8%、73.8%、89.2%。（4）融合模型建立及验证:选取影像特征的肿瘤位置、肿瘤分叶和影像组学得分构建融合模型。融合模型的多元逻辑线性回归结果以公式③表示:融合模型得分=-0.154+0.218×肿瘤位置-0.223×肿瘤分叶+0.621×影像组学得分。绘制融合模型测试集ROC曲线。融合模型训练集和测试集的AUC、准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为0.893（95%可信区间为0.828～0.958,P<0.05）和0.966（95%可信区间为0.921～0.999,P<0.05）、83.7%和91.1%、81.8%和84.2%、84.5%和96.2%、71.1%和94.1%、90.9%和89.3%。（5）融合模型的列线图:绘制融合模型的列线图,模型约登指数为0.416。结论基于术前CT检查影像组学标签和影像特征的预测模型可鉴别诊断胰腺SCA和MCA。
孙力祺[4]（2021）在《基于断层影像学和超声内镜评估的胰腺囊性肿瘤危险程度的分析》文中研究指明胰腺囊性占位（Pancreatic cystic lesion,PCLs）主要包括假性囊肿、真性囊肿和胰腺囊性肿瘤（Pancreatic cystic neoplasm,PCNs）。PCNs主要包括浆液性囊腺瘤（serous cystic neoplasm,SCNs）,粘液性囊腺瘤（mucinous cystic neoplasm,MCNs）,导管内乳头状粘液瘤（Intraductal papillary mucinous neoplasm,IPMNs）和实性假乳头状瘤（Solid Pseudopapillary Neoplasm,SPN）,这4种病理类型占所有PCNs的90%以上。其中,MCNs和IPMNs为粘液性囊性肿瘤（cystic mucinous neoplasm,c MNs）,具有恶变的潜能。由于PCN具有恶变的潜能,并且PCNs在影像学上和其他类型的PCLs难以鉴别,因此对于PCNs的管理是临床关注的一个重点和难点。近年来,PCLs的检出率由于影像学技术的发展而逐年升高,并且其发病率在不同人种之间存在巨大的差异。但是,关于PCLs在中国人群中的患病率数据仍然缺乏。而在正常人群中存在需要临床处理的高危PCLs的比例,也没有相关的报道。同时,如何在正常人群中通过简便的方法筛查出可能的高危PCLs患者并推荐他们进行高清影像学的检查也是需要探讨的。目前,对于PCLs风险的判断主要依靠影像学检查。当发现一个PCL有影像学的高危因素时,这个PCL就将被推荐进行下一步的处理,即直接进行手术治疗、进行内镜超声引导下的细针穿刺术（Endoscopic ultrasound guided fine needle aspiration,EUS-FNA）和囊液分析,以进一步帮助判断该PCL恶性可能的高低或者仍然进行随访。但是,目前国际上对于PCLs的管理指南所推荐的高危因素并不完全一致,对于有高危因素的PCLs所推荐的进一步处理方法也并不一致。更重要的是,有一些指南是针对特定的MCN和IPMN的。然而,影像学对于区分PCLs的具体病理类型并不准确,各个高危因素所代表的危险程度也不尽相同,因此,采用这些临床指南会存在偏倚,最终会导致进展型PCLs的漏诊和良性PCLs的过度治疗。对于采用哪一个指南进行PCLs的管理最为准确也没有定论。基于以上的背景,我们设计了本课题,采用断层影像学以及超声内镜的图像进行评估,在中国人群中对PCLs的患病率、人群筛查的可行性、影像学高危因素等进行深入的研究,并建立风险预测模型以利于PCLs恶性可能的评估。1.胰腺囊性肿瘤在中国人群中患病率的研究研究背景和目的:由于影像学技术的进步,胰腺囊性占位（Pancreatic cystic lesion,PCLs）正在越来越多地被发现。但是,它在中国人群中的真实患病率仍未可知。这部分研究的目的为估算PCLs在中国人群中的真实患病率。方法:收集1年内因非胰腺原因行MRI检查的患者。重新读片判断患者有无存在胰腺的囊性占位,估算PCL的患病率,并描述PCLs和高危PCLs在不同性别和不同年龄段内的分布情况。为估算PCL在中国人群中的真实患病率,采用2017年国家人口抽查数据对本研究的数据组成进行标准化转换。结果:共有10987名患者纳入了本究（7344名男性）。共发现了212例PCLs的患者（123名男性）。PCLs总的患病率为1.93%,并且在女性中更为常见（1.74%vs2.31%,P=0.043）。PCLs的患病率随着年龄的增长而增加（r=0.804,P<0.001）。高危PCLs总的患病率为0.12%（13例）,性别和年龄分布在高危PCLs中没有明显的差别（P=0.234和P=0.855）,但是,胰头部的PCLs相对于其他部位更容易进展为高危PCLs（P=0.001）。在进行数据标化后,PCLs在中国人群中的真实患病率为1.31%,在女性中的患病率更高（1.11%vs 1.5%,P<0.001）,高危PCLs的真实患病率为0.07%。结论:PCLs在中国人群中并不罕见,其患病率随着年龄的增加而增加,而在女性中PCLs的患病率更高。同时,高危PCLs的患病率是不容被忽视的。2.验证血清肿瘤标志物在预测进展型粘液性胰腺囊性肿瘤中的价值背景和目的:早期发现并诊断进展型胰腺粘液性囊性肿瘤（Advanced cystic mucinous neoplasms,A-c MNs,定义为高级别上皮内瘤变和浸润性癌）是具有重要的临床意义的。作为一项简单而可行的筛查方法,血清肿瘤标志物（Serum tumor markers,STMs）的检测可能可以用于预测A-c MNs。但是,除糖类抗原（carbohydrate antigen,CA）19-9以外,关于其他STMs预测A-c MNs的研究很少。这部分研究主要目的为验证5个胰腺癌相关及非特异性的STMs:CA19-9,CEA,CA125,CA724和CA242在预测A-c MNs和区分IPMN及MCN中的价值。方法:收集手术切除并经病理证实为IPMN和MCN的患者基本信息,并收集每一种STM在这些病人中的资料。将病例资料分为A-c MNs和非A-c MNs组,在两组间如STMs的平均值以及STMs高于界值的例数均有统计学的差异,则认定该STM在预测A-c MNs中有价值。每一个STM都进行了受试者特征曲线（Receiver operating characteristic curve,ROC）及线下面积（Area under curve,AUC）的分析,用于说明该STM在预测A-c MNs中价值的高低。在STM的联合分析中,任意一个STM高于界值则认为STM联合为阳性。结果:共187名患者纳入了本研究,其中有72例为A-c MNs。我们发现CA19-9预测A-c MNs的敏感性（54.2%）和准确率（76.5%）最高,通过ROC分析得出其预测能力为中等（AUC=0.7666）。在预测高级别上皮内瘤变IPMN时,CA19-9的敏感性下降至38.5%。CEA,CA125和CA724都有能力预测A-c MNs,但是他们的预测能力都较弱（AUC=0.651,0.583和0.618）。CA242的预测能力没有在本研究中得到证实,多种STMs联合可以将预测的敏感性提升至62.5%。CA125可能更适用于预测进展型MCN。结论:在5个STMs中,CA19-9的预测能力中等,而CEA,CA125,和CA724的预测能力较低。5种STMs的联合可以改善预测A-c MNs的敏感性。3.比较欧洲循证指南和美国胃肠病学会指南诊断进展型胰腺囊性肿瘤准确性的研究背景和目的:欧洲循证指南（European evidence-based guidelines,EEG）和美国胃肠病学会指南（American College of Gastroenterology guidelines,ACGG）是较新的关于PCLs管理的指南。本研究的目的为评估两个指南在术前影像学怀疑为c MNs的病人中预测进展型PCLs（Advanced PCLs,A-PCLs）中的价值。方法:198名术前影像学怀疑为c MNs并有术后病理诊断的患者纳入了本研究。两个指南通过比较诊断准确率和ROC曲线线下面积来确定他们在预测A-PCLs中价值的高低。结果:62名患者被诊断为A-PCLs。断层影像学（CT/MRI）及EUS对PCLs的分型以及良恶性的鉴别诊断价值相近。通过ROC曲线比较两个指南的诊断准确率,两个指南的预测能力都不够理想,预测能力最强为采用ACGG≥2个危险因素的标准（AUC=0.763）。在PCLs有1个高危因素的情况下,EEG的绝对高危因素+MCN高危因素(EEG absolute+MCN,EEGAM)以及EEG的相对高危因素+MCN高危因素(EEG relative+MCN,EEGRM)和ACGG的高危因素具有相近的预测A-PCL的能力（P=0.21和P=0.45）。在PCLs有2个及2个以上高危因素的情况下,ACGG的高危因素预测能力比EGG的绝对适应症更为准确（P=0.001）,但是和EEG的相对高危因素预测能力相近（P=0.12）。在指南自身比较中,1个以上EEGAM适应症比2个以上适应症的预测准确率更高（P=0.02）,而1个以上的EEGRM适应症和2个以上EEGRM适应症的预测准确率相近（P=0.86）。ACGG有2个及以上适应症较有1个及以上适应症的预测准确率更高（P=0.02）。结论:在影像学评估的基础上,怀疑c MNs的病人中2个指南都对诊断A-PCLs有帮助,但是预测能力有限。采用EEGAM≥1个适应症的标准比采用≥2适应症的标准更为准确,而采用ACGG≥2个适应症的标准比采用ACGG≥1个适应症的标准更为准确。4.进展型胰腺囊性肿瘤的高危因素分析以及术前风险预测模型的建立背景和目的:对于PCLs的管理目前仍然存在争议。我们进行了一项回顾性研究来确定和A-PCLs相关的特征以及这些特征在不同病理类型的PCLs中是否有差别。同时,EUS相对于普通影像学的附加诊断价值也进行了分析。方法:影像学诊断为PCLs并进行了手术治疗的患者纳入了本研究。建立一个logistic回归模型来确立和A-PCLs相关的高危因素。并通过这些确认的高危因素建立一个风险预测模型,确认每个高危因素在预测A-PCLs中所占的权重,帮助评估PCL恶性可能的高低。EUS的附加诊断价值进行了单独的分析。结果:353名患者纳入了本研究,125名患者为A-PCLs（35.4%）。胰管扩张≥10 mm（优势比,odds ratio[OR],11.7;95%置信区间,confidence interval[CI],1.53–89.2;P=0.018）,壁结节≥5 mm（OR,11.67;95%CI,2.3–59.05;P=0.003）,囊壁有实性成分（OR,30.87;95%CI,7.23–131.7;P<0.0001）和高血清CA19-9值（OR,1.006;95%CI,1.001–1.011;P=0.02）是A-PCLs的独立高危因素。囊内存在分隔是A-PCLs的独立保护因素（OR,0.147;95%CI,0.04–0.6;P=0.008）。男性有吸烟史（P<0.0001）以及有主胰管扩张（P<0.0001）在进展型IPMN病人中更为常见。SPT多见于年轻女性（P<0.0001）,大部分都是无症状的（P<0.0001）,CA19-9也多为正常（P<0.0001）。根据这些高危因素我们建立了一个风险预测模型,其预测能力良好,C指数为0.843（95%CI:0.7995-0.888）。在124名进行了EUS-FNA的患者中,在影像学之外通过EUS图像发现了5个新的高危因素（4例壁结节和1例主胰管侵犯）,同时17名患者有非正常的EUS-FNA细胞学结果（13例异型细胞和4例可疑癌细胞）。结论:基于一个大样本量的回顾性研究中,主胰管直径≥10 mm,壁结节,实性成分以及血清CA19-9升高为A-PCLs的独立危险因素。这些高危因素在不同病理类型的PCLs之间会有变化。PCLs的风险程度可以通过我们建立的模型进行预测。EUS和EUS-FNA可以帮助获取更多的PCLs诊断信息。
赵凯[5]（2021）在《EUS-FNA不同取样方式在胰腺实体病变诊断中的研究》文中进行了进一步梳理目的:探讨EUS-FNA不同取样方式对胰腺实性病变样本质量及诊断效能的影响。方法:回顾性收集青海大学附属医院2020年1月至2020年12月间就诊于我院胰腺占位病变患者,并成功进行了EUS-FNA检查。依据纳入和排除标准,共纳入58例研究对象,其中男性28例,女性30例,平均年龄56.6±12.2岁。所有EUS-FNA均由同一名经验丰富内镜医生完成,根据穿刺取样方式不同将纳入患者分为干针抽吸技术组、湿针抽吸技术组和肝素湿针抽吸技术组,穿刺获取的样本送组织学和细胞学病理检查,最终诊断依靠手术治疗后病理诊断或EUS-FNA检查后6个月随访结果。术后内镜医师详细记录手术操作过程,比较三种穿刺技术在细胞组织学质量、细胞涂片血染程度、诊断敏感性、特异性、PPV、NPV,诊断准确率之间的差异。结果:58名EUS-FNA检查的患者中,最终诊断为恶性病变46例,良性病变12例,术后有2名患者出现高淀粉酶血症。干针抽吸技术、湿针抽吸技术和肝素湿针抽吸技术获取的细胞学样本充分率分别为76.1%、84.2%、83.3%,湿针抽吸技术在细胞学样本充分率上略高于另外两种技术,但差异无统计学意义;三种取样技术获取的组织学样本充分率分别为57.1%、89.5%、88.9%,湿针抽吸技术和肝素湿针抽吸技术在组织学样本充分率上均高于干针抽吸技术,差异具有统计学意义;三种取样技术在细胞密度分级（A级、B级、C级、D级）方面比较无明显差异,湿针抽吸技术和肝素湿针抽吸技术在获取的细胞密度（A+B级）占比上均高于干针抽吸技术,差异均具有统计学意义;湿针抽吸技术和肝素湿针抽吸技术组织条评级（A级）的占比均明显高于干针抽吸技术,差异均具有统计学意义。在细胞涂片血液污染程度方面比较,三种抽吸取样技术之间无明显差异;三种取样技术诊断敏感性分别为80.0%、88.2%、88.2%;特异性和PPV三组均为100%;NPV分别为55.6%、66.6%、60%;诊断准确率分别为84.0%、90.5%、90.0%,三种取样技术诊断敏感性、特异性、PPV、NPV及样本充分性方面无显着差异。结论:EUS-FNA不同取样方式在胰腺实体病变诊断中,湿针抽吸技术和肝素湿针抽吸技术获取的组织样本充分率更高,细胞学和组织学样本质量更好;三种取样方式在细胞样本血液污染程度、诊断敏感性、特异性、PPV、NPV和诊断准确率上无明显差异。
宋涛[6]（2021）在《胰腺实性假乳头状瘤与胰腺神经内分泌肿瘤的CT、MRI及影像组学的鉴别》文中指出第一部分胰腺实性假乳头状瘤的影像表现研究目的:分析胰腺实性假乳头状瘤的CT及MRI特征,提高对本病的认识及诊断水平。研究方法:回顾性分析经手术证实的103例胰腺实性假乳头状瘤患者CT及MRI资料,收集资料包括:性别、年龄、肿瘤大小、肿瘤部位、肿瘤形状、是否有假包膜、是否有囊性退变、是否有瘤内出血及钙化,并进行分组。结果:在性别分组中:男性25例（24.3%）,女性78例（75.7%）。男性平均年龄40.4岁,女性平均年龄32.9岁,差异有统计学意义（P=0.004）。男性平均肿瘤最大径36.8mm,女性平均肿瘤最大径50.0mm,差异有统计学意义（P=0.046）。女性患者肿瘤更容易出现假包膜（P=0.010）、囊性退变（P=0.000）及瘤内出血（P=0.043）,差异均有统计学意义;男、女胰腺SPT患者的肿瘤部位、肿瘤大小、肿瘤形状及瘤内钙化差异均无统计学意义（P均>0.05）。在年龄分组中:低龄组患者更容易出现肿瘤囊性退变（P=0.000）及瘤内出血（P=0.000）,差异均有统计学意义;高龄组、低龄组胰腺SPT患者的肿瘤部位、肿瘤大小、肿瘤形状、是否有假包膜及瘤内钙化差异均无统计学意义（P均>0.05）。在肿瘤大小分组中:大、小肿瘤患者的肿瘤部位差异有统计学意义（P=0.000）,大肿瘤主要分布在胰尾,其次为胰头,小肿瘤比较均匀的分布在胰腺头、体、尾;大肿瘤更容易形成假包膜（P=0.000）、囊性退变（P=0.000）及钙化（P=0.002）,差异均有统计学意义;大、小肿瘤患者的肿瘤形状、是否有瘤内出血差异均无统计学意义（P均>0.05）。在肿瘤部位分组中:胰尾肿瘤更容易形成假包膜（P=0.002）及囊性退变（P=0.002）,其次为胰头,差异均有统计学意义。肿瘤部位不同的患者,肿瘤形状、是否有瘤内出血及钙化差异均无统计学意义（P均>0.05）。结论:女性患者更容易形成假包膜、囊性退变及瘤内出血。低龄组（年龄≤40岁）更容易形成囊性退变及瘤内出血。大肿瘤（最大径>3cm）更好发于胰尾、更容易形成假包膜、囊性退变及钙化。胰尾肿瘤更容易形成假包膜及囊性退变。第二部分胰腺神经内分泌肿瘤G分期的CT及MRI鉴别及影像组学鉴别研究目的:胰腺神经内分泌肿瘤（pancreatic neuroendocrine tumors,pNETs）G1期、G2期、G3期的CT、MRI及其影像组学的鉴别。研究方法:回顾性分析200例经病理证实的pNETs患者的CT及MRI表现,CT增强138例,MRI增强125例。评估肿瘤部位、形状、最大径、囊实性、边界是否清楚,有无包膜、有无出血、有无钙化、肿瘤CT或MRI平扫/正常胰腺CT或MRI平扫、肿瘤CT或MRI动脉期/正常胰腺CT或MRI动脉期、肿瘤CT或MRI门静脉期/正常胰腺CT或MRI门静脉期、肿瘤CT或MRI延迟期/正常胰腺CT或MRI延迟期、有无胰管扩张、有无胰周侵犯、有无肝转移及有无脾静脉癌栓。收集肿瘤临床检验指标:AFP、癌胚抗原、CA724、CA199。从平扫及增强后3期（动脉期、门静脉期、延迟期）CT及MRI图像（共4期图像）中提取（G1、G2、G3）放射学特征,使用MRMR及lasso模型筛选特征。通过受试者工作特征（ROC,receiver operating characteristic curve）分析评估放射特征的诊断效能。应用决策曲线分析进行临床应用。结果:CT单因素分析中肿瘤部位、形状、最大径、肿瘤CT+2/正常胰腺CT+2、肿瘤CT+3/正常胰腺CT+3、有无胰周侵犯、有无肝转移差异有统计学意义。CT单因素分析中有统计学意义的两两比较结果显示:G1期与G2期肿瘤最大径、有无肝转移差异有统计学意义;G1期与G3期肿瘤部位、形状、最大径差异有统计学意义;G2期与G3期肿瘤形状、有无胰周侵犯差异有统计学意义。CT多因素分析中肿瘤最大径、肿瘤CT+3/正常胰腺CT+3差异有统计学意义。MRI单因素分析中肿瘤部位、形状、肿瘤最大径、有无胰管扩张差异有统计学意义。MRI单因素分析中有统计学意义的两两比较结果显示:G1期与G2期肿瘤最大径差异有统计学意义;G1期与G3期肿瘤形状、最大径差异有统计学意义。MRI多因素分析中肿瘤最大径、有无胰管扩张差异有统计学意义。G1期与G2G3期鉴别结果:验证组CT平扫AUC为0.883,CT动脉期AUC为0.867,CT静脉期AUC为0.900,CT延迟期AUC为0.867。验证组MRI平扫AUC为0.858,MRI动脉期AUC为0.854,MRI静脉期AUC为0.808,MRI延迟期AUC为0.850。结论:G1期、G2期、G3期肿瘤CT及MRI表现各不相同。肿瘤最大径、肿瘤CT+3/正常胰腺CT+3及有无胰管扩张对于鉴别胰腺神经内分泌肿瘤G1期、G2期、G3期最有意义。CT及MRI平扫及增强影像组学特征均能鉴别G1期与G2G3期pNETs,其中CT静脉期及MRI动脉期鉴别效能最优。第三部分胰腺实性假乳头状瘤与乏血供神经内分泌肿瘤CT及MRI的鉴别诊断研究目的:鉴别胰腺实性假乳头状瘤与乏血供胰腺神经内分泌肿瘤（pNETs）的CT及MRI表现。研究方法:回顾性分析经病理证实的101例SPTP与26例乏血供pNETs患者的CT及MRI表现。评估肿瘤部位、形状、最大径、囊实性、边界是否清楚,有无包膜、有无出血、有无钙化、肿瘤CT或MRI平扫/正常胰腺CT或MRI平扫、肿瘤CT或MRI动脉期/正常胰腺CT或MRI动脉期、肿瘤CT或MRI门静脉期/正常胰腺CT或MRI门静脉期、肿瘤CT或MRI延迟期/正常胰腺CT或MRI延迟期、有无胰管扩张、有无胰周侵犯、有无肝转移及有无脾静脉癌栓。收集肿瘤临床检验指标:AFP、癌胚抗原、CA724、CA199。结果:CT单因素分析中性别、年龄、肿瘤CT+1/正常胰腺CT+1、肿瘤CT+2/正常胰腺CT+2、有无肝转移、有无脾静脉癌栓差异有统计学意义。MR单因素分析中性别、年龄、有无出血、T2WI信号强度、肿瘤MR+1/正常胰腺MR+1、有无胰周侵犯、有无肝转移、癌胚抗原差异有统计学意义。MR多因素分析中有无出血、肿瘤MR+1/正常胰腺MR+1差异有统计学意义。MR预测模型ROC曲线的AUC为0.851,灵敏度0.877特异度0.773。MR预测模型Nomogram图,总得分对应的风险<0.4时,该病人更有可能患有SPTP,而当风险>0.4时,该病人更有可能患有pNETs。结论:年轻、女性、瘤内出血有助于SPTP的诊断,出现胰周侵犯、肝转移、脾静脉癌栓更倾向诊断为pNETs。在增强后的各期强化程度均低于正常胰腺实质的情况下,pNETs的动脉期强化率高。MR预测模型Nomogram图为临床鉴别SPTP与乏血供pNETs提供帮助。第四部分胰腺实性假乳头状瘤与胰腺神经内分泌肿瘤的3D CT及MRI影像组学鉴别研究目的:CT及MRI影像组学鉴别胰腺实性假乳头状瘤与胰腺神经内分泌肿瘤。研究方法:回顾性分析2012-2018年经病理证实的SPTP及pNETs,从平扫及增强后3期（动脉期、门静脉期、延迟期）CT及MRI图像（共4期图像）中提取放射学特征,使用MRMR及LASSO模型筛选特征并建立诊断模型。通过受试者工作特征（ROC,receiver operating characteristic）曲线分析评估模型的诊断效能。应用决策曲线分析评估模型的应用价值。结果:SPTP与pNETs整体鉴别结果:验证组CT平扫AUC为0.842,CT动脉期AUC为0.960,CT静脉期AUC（area under the curve）为0.906,CT延迟期AUC为0.874。验证组MRI平扫AUC为0.843,MRI动脉期AUC为0.906,MRI静脉期AUC为0.854,MRI延迟期AUC为0.835。SPTP与G1期PNETS鉴别结果:验证组CT平扫AUC为0.910,CT动脉期AUC为0.982,CT静脉期AUC为0.990,CT延迟期AUC为0.935。验证组MRI平扫AUC为0.900,MRI动脉期AUC为0.933,MRI静脉期AUC为0.917,MRI延迟期AUC为0.900。SPTP与G2G3期pNETs鉴别结果:验证组CT平扫AUC为0.946,CT动脉期AUC为0.979,CT静脉期AUC为0.971,CT延迟期AUC为0.929。验证组MRI平扫AUC为0.897,MRI动脉期AUC为0.957,MRI静脉期AUC为0.917,MRI延迟期AUC为0.937。SPTP与乏血供PNETS鉴别结果:验证组CT平扫AUC为0.950,CT动脉期AUC为0.983,CT静脉期AUC为0.950,CT延迟期AUC为0.900。验证组MRI平扫AUC为0.853,MRI动脉期AUC为0.907,MRI静脉期AUC为0.787,MRI延迟期AUC为0.773。MRI动脉期在训练组和验证组中的AUC值最高。最具特征的参数为Median、Skewness、Non Uniformity Normalized、Variance、Emphasis、10 Percentile、90 Percentile。CT及MRI动脉期在大部分（7/8）验证组中的AUC值最高。决策曲线结果提示,大部分（5/8）CT及MRI动脉期在01阈值范围内具有最大的临床应用价值。结论:CT及MRI平扫及增强影像组学特征均能鉴别SPTP和pNETs,其中动脉期鉴别效能最优。在基于增强结果的基础上,平扫可以有效的鉴别SPTP和pNETs。
朱紫凝[7]（2021）在《胰腺实性假乳头状瘤的CT特征及其对侵袭性的预测价值》文中指出目的:胰腺实性假乳头状瘤（Solid Pseudopapillary Neoplasm of the Pancreas,SPNP）是少见的低度恶性肿瘤,好发于年轻女性,没有特异的临床表现,大约10%-20%的SPNP具有侵袭性,术前CT检查是首选的诊断方法,然而当肿瘤发生于男性患者或年龄较大时,影像表现不典型,容易误诊为胰腺其它肿瘤,手术是首选的治疗方法,对于具有侵袭性的肿瘤,如果不完整切除,容易复发或转移,因此术前明确肿瘤的性质,对于手术方式的选择及预后具有重要意义。本研究的目的是通过分析SPNP的CT影像学特点,重点分析不同性别、年龄的CT表现,提高临床的诊断率,并基于病理诊断的金标准,分析侵袭性及非侵袭性SPNP的CT表现,探讨术前CT征象对肿瘤侵袭性的预测价值,希望对临床手术方式的选择及预后提供帮助。材料和方法:回顾性分析了2018年1月至2020年12月就诊于吉林大学第一医院肝胆外科并经手术病理证实的SPNP患者55例,根据术后病理结果分为侵袭组和非侵袭组。所有患者均接受MSCT（平扫+增强）检查。记录患者一般信息,包括性别、年龄、临床症状、术前诊断和CT影像学表现,CT表现包括肿瘤位置、大小、形状、质地、边界、包膜、出血、钙化、胰胆管扩张、胰腺萎缩、肿瘤实性成分的（平扫、动脉期、静脉期及延迟期）CT值及各期的强化程度。所有结果由两位经验丰富的腹部放射科医师进行分析。所有数据均采用SPSS 25.0统计软件进行统计学分析。若计量资料符合正态分布,以均数±标准差表示,若不符合正态分布,以中位数（上、下四分位数）表示,计量资料采用两独立样本t检验或秩和检验。计数资料采用卡方检验或Fisher确切概率法。P<0.05表示差异有统计学意义。结果:共纳入55例SPNP患者,均为单发病灶,其中男8例（14.5%）,女47例（85.5%）。男性、女性患者平均年龄分别为（34.25±15.43）岁和（29.09±13.37）岁,8例男性患者中,年龄≥40岁者5例（62.5%）,而47例女性患者中,年龄≥40岁者10例（21.3%）,差异具有统计学意义（P=0.047）。男性、女性患者肿瘤平均最大径分别为（5.38±2.62）cm和（7.14±3.22）mm,差异无统计学意义（P>0.05）。男性患者年龄更大,肿瘤成分多以实性为主（75%）,钙化多见（87.5%）,与女性患者相比差异均有统计学意义（P=0.048,0.037）,男性与女性患者在临床表现、术前诊断、肿瘤的位置、最大径、形状、边界、包膜、出血、胰胆管扩张、胰腺萎缩、平扫+三期增强的CT值及各期强化程度方面差异均无统计学意义（P均>0.05）。与年龄<40岁SPNP患者相比,年龄≥40岁的患者男性多见（33.3%vs7.5%）,术前更容易误诊（诊断率40%vs77.5%）,平均最大径较小（7.61cmvs5.09cm）、容易出现钙化（80%vs35%）,两组相比差异均有统计学意义（P=0.047、0.021、0.006、0.003）,两组患者在临床表现、肿瘤的位置、形状、边界、包膜、出血、质地、胰胆管扩张、胰腺萎缩、平扫+三期增强CT值及三期的强化程度方面差异均无统计学意义（P均>0.05）。侵袭组患者11例（20%）,女性8例（72.73%）,男性3例（27.27%）,非侵袭组患者44例（80%）,其中女性39例（88.64%）,男性5例（11.36%）,两组患者性别比例差异无统计学意义（P=0.389）。非侵袭组≥40岁的患者12例（27.27%）,<40岁的患者32例（72.73%）,两组患者年龄差异具有统计学意义（P=0.014）。与非侵袭组相比,侵袭组肿瘤多表现为形态不规则（81.82%）、边界模糊（81.82%）、包膜不完整（90.91%）,两组患者在肿瘤的形态、边界、包膜完整性方面差异具有统计学意义（P=0.008、0.022、0.007）。侵袭组患者的动脉期CT值较非侵袭组高,强化更明显,差异具有统计学意义（P=0.021、0.009）。两组患者在肿瘤的性别、临床表现、术前诊断、肿瘤的位置、出血、钙化、质地、胰胆管扩张及胰腺萎缩、平扫+静脉期及延迟期的CT值、静脉期及延迟期强化程度方面均无统计学意义（P>0.05）。结论:（1）SPNP患者的CT表现具有一定的特征性,多位于胰体尾部,主要表现为囊实性肿块,部分具有假包膜、钙化及出血,增强可见轻中度渐进性强化。与≥40岁的患者相比,<40岁的SPNP患者女性多见,肿瘤直径较大,术前诊断率更高。当男性患者年龄较大,表现为实性成分及出现钙化时,应考虑SPNP的可能性。（2）SPNP侵袭组年龄大于非侵袭组,且肿瘤形态不规则、边界模糊、包膜不完整及动脉期强化明显提示肿瘤具有侵袭性,形态不规则是预测SPNP侵袭性的独立危险因素。
邵惠江,鲁葆春,沈志宏,陈志良[8]（2021）在《胰腺囊性肿瘤的诊断与手术治疗》文中研究指明目的探讨胰腺囊性肿瘤的诊断与手术治疗方式,提高对该疾病的认识与诊治水平。方法回顾性分析绍兴市人民医院2016年9月至2020年8月经病理证实的37例胰腺囊性肿瘤患者的临床资料。结果术前行肿瘤全套检查37例（CEA升高5例,CA199升高2例）;腹部B超检查21例（囊性16例,囊实性5例）;腹部增强CT检查27例（诊断与术后病理符合15例）;腹部MRI检查22例（诊断与术后病理符合12例）。37例患者经术前综合评估决定手术方式,包括Whipple手术8例,胰体尾切除术24例和肿瘤局部切除术5例。16例患者术后出现A级胰漏,经禁食与抑制胰酶治疗后痊愈出院。34例患者术后获得随访,随访时间2～37个月,中位时间15.2个月;其中1例导管内乳头状黏液性肿瘤（IPMN）癌变患者术后复发死亡,其余患者未见肿瘤复发转移征象。结论腹部B超对于鉴别胰腺囊性肿瘤囊性或囊实性具有重要价值;腹部增强CT与MRI仍是术前诊断和评估胰腺囊性肿瘤最重要的无创检查手段。依据胰腺囊性肿瘤的部位、性质以及与周围组织的关系,选择相对微创的手术方式不仅利于肿瘤治疗,也能最大程度保留胰腺功能,造成最小的手术创伤。
金震东[9]（2020）在《胰腺囊性病变的内镜诊治》文中认为随着影像学技术的进展,胰腺囊性病变诊断率逐年增高。胰腺囊性病变是一组异质性的疾病,主要包括导管内乳头状黏液肿瘤、黏液性囊性肿瘤、浆液性囊性肿瘤和其他罕见的囊性病变,不同类型的胰腺囊性肿瘤具有不同的生物学行为,恶变率也完全不同。对胰腺囊性肿瘤患者进行精准诊断,进而决定部分患者行手术治疗,而另一部分患者可行随访观察。超声内镜和超声内镜引导下细针穿刺囊液分析对胰腺囊性疾病的诊断和鉴别诊断发挥着重要作用。超声内镜引导下的胰腺囊性疾病消融治疗,虽然已经开展了十多年,仍处于起步阶段。但该手术安全有效,可作为外科手术的替代疗法,是一项颇具前景的治疗手段。
吴婷[10]（2020）在《基于卷积神经网络与变分的胰腺及其囊肿的分割算法》文中研究说明胰腺作为人体第二大腺体,承担着体内辅助消化和调节血糖的功能,其重要性不言而喻。近年来随着人类生活方式和环境的改变,以胰腺囊性肿瘤为代表的胰腺疾病的发病率逐年攀升,成为中老年群体中的潜在威胁。CT影像是胰腺疾病的常用诊断方式,但由于传统的医疗服务与人们日益增长的健康需求的矛盾日渐凸显,医生也难以负荷机械而繁琐的人工读片工作。而在医学影像中开展精准的胰腺及其病灶分割是计算机辅助胰腺疾病诊断和后续手术规划的必要前提,有利于提高精准诊疗水平和减轻医务人员的工作负担。胰腺及其囊性肿瘤影像的分割相比于腹腔其他器官或组织而言一直是块烫手山芋,在CT影像中胰腺及其囊肿形状多变,腹腔体积占比小,边界不清晰的影像特点长期困扰着研究人员。本文针对胰腺的影像学特点提出了卷积神经网络和变分模型相结合的胰腺精准分割算法。其中以训练数据驱动的卷积神经网络作为胰腺的初始分割框架,并结合变分模型以网络分割出的边界作为初始化进行精细分割,从而有效地弥补了因囊性病灶存在的网络欠分割。又针对胰腺囊性肿瘤低密度影团状物的影像学特点,提出了基于弱监督线段的改进区域生长算法实现了囊肿的精准分割,并通过四组对比实验验证了该分割算法的鲁棒性。在南京鼓楼医院提供的CT影像数据上,本文提出的分割算法使胰腺的分割精度达到了 85.6%的dice分数,而囊肿实现了88.1%的分割dice。实验表明,基于深度学习和变分模型相结合的方法能有效实现腹部CT影像中胰腺的精准分割,同时利用囊性肿瘤区域监督线段进行区域生长能够完整准确地标注病变区域的轮廓。
二、胰腺囊性肿瘤的诊断和治疗（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、胰腺囊性肿瘤的诊断和治疗（论文提纲范文）
（2）EUS-FNA在胰腺肿瘤诊断中的临床作用（论文提纲范文）
| 英文缩略词对照表 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1.前言 |
| 2.材料与方法 |
| 2.1 临床材料 |
| 2.2 方法 |
| 2.3 统计学方法 |
| 3.结果 |
| 3.1 一般资料 |
| 3.2 穿刺活检情况 |
| 3.3 年诊断率比较 |
| 3.4 胰腺癌与非胰腺癌EUS影像学表现 |
| 3.5 EUS-FNA诊断效能 |
| 3.6 不同细胞学分级对EUS-FNA诊断效能的影响 |
| 3.7 EUS-FNA并发症 |
| 4.讨论 |
| 4.1 EUS-FNA的诊断价值 |
| 4.2 结果分析 |
| 4.3 EUS-FNA确诊胰腺癌的相关因素分析 |
| 4.4 小结 |
| 4.5 本实验不足之处 |
| 5.结论 |
| 参考文献 |
| 综述 超声内镜对胰腺癌的诊断价值 |
| 参考文献 |
（4）基于断层影像学和超声内镜评估的胰腺囊性肿瘤危险程度的分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 前言 |
| 第一部分 胰腺囊性占位在中国人群中的患病率 |
| 一、介绍 |
| 二、材料与方法 |
| 三、结果 |
| 四、讨论 |
| 五、结论 |
| 第二部分 验证血清肿瘤标志物在预测进展型粘液性胰腺囊性肿瘤中的作用 |
| 一、介绍 |
| 二、材料与方法 |
| 三、结果 |
| 四、讨论 |
| 五、总结 |
| 第三部分 比较欧洲循证指南和美国胃肠病学会指南诊断进展型胰腺囊性肿瘤准确性的研究 |
| 一、介绍 |
| 二、病人和方法 |
| 三、结果 |
| 四、讨论 |
| 五、结论 |
| 第四部分 进展型胰腺囊性肿瘤的高危因素分析和风险预测模型的建立 |
| 一、介绍 |
| 二、方法 |
| 三、结果 |
| 四、讨论 |
| 五、结论 |
| 全文小结 |
| 参考文献 |
| 综述 基于超声内镜的新技术在胰腺囊性肿瘤诊治中的进展 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表论文情况 |
| 致谢 |
（5）EUS-FNA不同取样方式在胰腺实体病变诊断中的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 前言 |
| 第二章 材料与方法 |
| 2.1 一般资料 |
| 2.1.1 研究对象 |
| 2.1.2 纳入标准 |
| 2.1.3 排除标准 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 术前准备 |
| 2.2.2 主要仪器设备 |
| 2.2.3 操作方法 |
| 2.2.4 穿刺方式 |
| 2.2.5 细胞学和组织学诊断及标本质量评价 |
| 2.2.6 最终诊断依据 |
| 2.3 统计方法 |
| 第三章 结果与分析 |
| 3.1 病例资料一般特征 |
| 3.2 样本充分性 |
| 3.3 样本质量及涂片血染情况 |
| 3.4 三种技术对胰腺癌的诊断 |
| 第四章 讨论 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间科研成果 |
| 致谢 |
| 附录 A 综述 超声内镜在胰腺疾病中的应用 |
| 参考文献 |
（6）胰腺实性假乳头状瘤与胰腺神经内分泌肿瘤的CT、MRI及影像组学的鉴别（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 前言 |
| 参考文献 |
| 第一部分 胰腺实性假乳头状瘤的影像表现及其生长特点的研究 |
| 一、材料与方法 |
| 二、结果 |
| 三、讨论 |
| 参考文献 |
| 第二部分 胰腺神经内分泌肿瘤G分期的CT及MRI鉴别及影像组学鉴别 |
| 一、资料与方法 |
| 二、结果 |
| 三、讨论 |
| 参考文献 |
| 第三部分 胰腺实性假乳头状瘤与乏血供神经内分泌肿瘤CT及MRI的鉴别诊断 |
| 一、资料和方法 |
| 二、结果 |
| 三、讨论 |
| 参考文献 |
| 第四部分 胰腺实性假乳头状瘤与胰腺神经内分泌肿瘤的3D CT及MRI影像组学鉴别 |
| 一、方法 |
| 二、结果 |
| 三、讨论 |
| 参考文献 |
| 综述 人工智能在胰腺神经内分泌肿瘤分级中的应用现状 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表论文和参加科研工作情况说明 |
| 致谢 |
（7）胰腺实性假乳头状瘤的CT特征及其对侵袭性的预测价值（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 中英文缩略词对照表 |
| 第1章 绪论 |
| 第2章 综述 |
| 2.1 命名及流行病学 |
| 2.2 病因及发病机制 |
| 2.3 临床表现 |
| 2.4 影像学检查 |
| 2.4.1 计算机断层扫描(CT) |
| 2.4.2 磁共振成像(MRI) |
| 2.4.3 正电子发射型计算机断层显像(PET-CT) |
| 2.4.4 超声(US) |
| 2.5 病理学诊断 |
| 2.6 鉴别诊断 |
| 2.7 治疗及预后 |
| 2.8 小结 |
| 第3章 材料和方法 |
| 3.1 研究对象 |
| 3.1.1 纳入标准 |
| 3.1.2 排除标准 |
| 3.2 扫描设备及方法 |
| 3.3 资料收集 |
| 3.3.1 一般资料 |
| 3.3.2 影像学资料 |
| 3.3.3 病理学分析 |
| 3.4 统计学方法 |
| 第4章 实验结果 |
| 4.1 一般资料 |
| 4.2 影像学表现 |
| 4.3 病理学结果 |
| 4.4 不同性别组一般特征及影像征象比较结果 |
| 4.4.1 一般特征 |
| 4.4.2 影像征象 |
| 4.5.1 一般特征 |
| 4.5.2 影像征象 |
| 4.6 侵袭组与非侵袭组一般特征及影像征象的比较结果 |
| 4.6.1 一般特征 |
| 4.6.2 影像征象 |
| 4.6.3 侵袭性预测因素分析 |
| 4.6.4 图2 |
| 第5章 讨论 |
| 5.1 临床特征与影像表现 |
| 5.1.1 临床特征 |
| 5.1.2 影像表现 |
| 5.2 肿瘤的侵袭性 |
| 5.3 本研究存在的不足 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（8）胰腺囊性肿瘤的诊断与手术治疗（论文提纲范文）
| 1 资料和方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 术前检查 |
| 1.3 手术方式 |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
| 3.1 PCN的现状 |
| 3.2 PCN的诊断 |
| 3.3 PCN的手术治疗 |
（9）胰腺囊性病变的内镜诊治（论文提纲范文）
| 1 胰腺囊性病变的内镜诊断 |
| 1.1 EUS及CH-EUS对PCN的诊断 |
| 1.1.1 EUS对PCN的诊断和鉴别诊断 |
| 1.1.2 CH-EUS对PCN的诊断和鉴别诊断 |
| 1.2 EUS-FNA囊液分析 |
| 1.2.1 囊液黏稠度 |
| 1.2.2 囊液细胞学检测 |
| 1.2.3 囊液淀粉酶检测 |
| 1.2.4 囊液肿瘤指标检测 |
| 1.2.5 囊液基因、蛋白标志物检测 |
| 1.3 EUS-CLE对PCN的诊断 |
| 1.4 EUS微活检钳囊壁活检对PCN的诊断 |
| 2 胰腺囊性病变的内镜治疗 |
| 2.1 EUS引导下乙醇消融治疗 |
| 2.2 EUS引导下乙醇联合抗肿瘤药消融治疗 |
| 2.3 EUS引导下聚桂醇消融治疗 |
| 2.4 EUS引导下射频消融治疗 |
| 3 总结 |
（10）基于卷积神经网络与变分的胰腺及其囊肿的分割算法（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 医学影像中胰腺及其囊肿的分割研究现状 |
| 1.2.1 胰腺的分割 |
| 1.2.2 囊肿的分割 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 卷积神经网络相关介绍 |
| 2.1 从神经元模型到卷积神经网络 |
| 2.2 卷积神经网络基本结构 |
| 2.2.1 卷积层 |
| 2.2.2 激活函数 |
| 2.2.3 池化层 |
| 2.2.4 反卷积层 |
| 2.2.5 全连接层 |
| 2.3 卷积神经网络的训练 |
| 2.3.1 损失函数 |
| 2.3.2 反向传播算法 |
| 2.3.3 主要优化算法 |
| 2.4 医学图像分割评价指标 |
| 2.5 解决网络过拟合方法 |
| 3 医学影像中基于卷积神经网络与变分模型的胰腺分割 |
| 3.1 数据材料及预处理 |
| 3.1.1 数据材料 |
| 3.1.2 数据预处理 |
| 3.2 U-Net网络模型 |
| 3.3 实验设置 |
| 3.4 基于变分的精细分割算法 |
| 4 医学影像中胰腺囊性肿瘤的弱监督精准分割算法 |
| 4.1 胰腺囊肿分类及影像学特点 |
| 4.2 基于弱监督的改进区域生长分割算法 |
| 4.2.1 分割算法框架 |
| 4.2.2 实验设置及结果分析 |
| 4.2.3 对比实验 |
| 5 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、胰腺囊性肿瘤的诊断和治疗（论文参考文献）
- [1]MRI图像纹理参数在诊断不同类型胰腺囊性肿瘤中的价值[J]. 徐文婷,张凯,张卓一. 现代实用医学, 2021(11)
- [2]EUS-FNA在胰腺肿瘤诊断中的临床作用[D]. 孟海轮. 安徽医科大学, 2021(01)
- [3]基于CT检查影像组学在术前鉴别诊断胰腺浆液性囊腺瘤和黏液性囊腺瘤中的临床价值[J]. 梁文杰,田吴炜,王聿必琢,夏靖雯,阮世健,邵嘉源,傅之昊,卢娜,丁勇,肖文波,白雪莉. 中华消化外科杂志, 2021(05)
- [4]基于断层影像学和超声内镜评估的胰腺囊性肿瘤危险程度的分析[D]. 孙力祺. 中国人民解放军海军军医大学, 2021(01)
- [5]EUS-FNA不同取样方式在胰腺实体病变诊断中的研究[D]. 赵凯. 青海大学, 2021(01)
- [6]胰腺实性假乳头状瘤与胰腺神经内分泌肿瘤的CT、MRI及影像组学的鉴别[D]. 宋涛. 中国人民解放军海军军医大学, 2021(01)
- [7]胰腺实性假乳头状瘤的CT特征及其对侵袭性的预测价值[D]. 朱紫凝. 吉林大学, 2021(01)
- [8]胰腺囊性肿瘤的诊断与手术治疗[J]. 邵惠江,鲁葆春,沈志宏,陈志良. 肝胆胰外科杂志, 2021(04)
- [9]胰腺囊性病变的内镜诊治[J]. 金震东. 临床肝胆病杂志, 2020(08)
- [10]基于卷积神经网络与变分的胰腺及其囊肿的分割算法[D]. 吴婷. 南京大学, 2020(04)