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今天分享的4篇文章，是好幾年前就已經(jīng)發(fā)表（之前盤點文章時，忽略了，已經(jīng)補充進(jìn)去），都應(yīng)用到了MRI-PlaqueView（用于分析磁共振圖像，識別斑塊成分）,翻譯摘要，以饗讀者：

 題目：三維單次掃描多組織對比序列和磁化強度預(yù)備梯度回波序列診斷頸動脈斑塊內(nèi)出血的對比研究

摘要截圖：

題目：手動與自動分割高低質(zhì)量的3.0T MRI頸動脈斑塊掃描圖像

目的：研究在高質(zhì)量和低質(zhì)量的MRI掃描中，比較手動與自動分割頸動脈斑塊成分的可重復(fù)性，以及兩種方法之間的一致性。

方法：對24例頸動脈狹窄患者（狹窄率30%-70%）進(jìn)行3T頸動脈MRI，然后在1個月內(nèi)進(jìn)行重新掃描，使用多對比協(xié)議（T1W，T2W，PDW和TOF序列）。在圖像配準(zhǔn)和勾畫管壁管腔之后，分別手動和自動分割斑塊組分（富含脂質(zhì)的壞死核心（LRNC）和鈣化）。使用視覺質(zhì)量等級評估掃描質(zhì)量。

結(jié)果：手動和自動分割方法識別LRNC（Cohen’s kappa（k）為0.04）和鈣化（k = 0.41）一致性很差。在高質(zhì)量掃描（視覺質(zhì)量評分≥3）中，手動和自動分割LRNC和鈣化（大于1mm²）的一致性分別增加到k = 0.55和k = 0.58。手動和自動量化分析LRNC（組內(nèi)相關(guān)系數(shù)（ICC）分別為0.94和0.80）和鈣化斑塊面積（ICC分別為0.95和0.77）,顯示良好的掃描間重復(fù)性，

結(jié)論：盡管具有良好的掃描間可重復(fù)性，但是手動和自動分割方法識別LRNC和鈣化一致性很差，在高質(zhì)量掃描圖像中，兩種方法的一致性提升至中等效果。這些發(fā)現(xiàn)表明，圖像質(zhì)量是頸動脈斑塊成分手動和自動分割性能的關(guān)鍵決定因素。

摘要截圖：

 題目：基于特征歸一和遷移學(xué)習(xí)的多中心MRI頸動脈斑塊成分分割

背景：自動分割頸動脈磁共振成像（MRI）中斑塊成分，有助于大規(guī)模研究斑塊易損性，此外，也有利于將斑塊成分作為影像指標(biāo)，應(yīng)用于臨床實踐，特別是監(jiān)督式分類技術(shù)，從標(biāo)記的例子中學(xué)習(xí)，已經(jīng)表現(xiàn)出良好的性能。然而，監(jiān)督式的缺點是它們在分析與訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同的數(shù)據(jù)時，性能降低：例如分析來自不同設(shè)備的圖像。減少每個新數(shù)據(jù)集所需的手動注釋量將有助于廣泛實施監(jiān)督式分析技術(shù)。

方法：在本文中，我們在多中心MRI研究中分割臨床感興趣的頸動脈斑塊成分（纖維組織，脂質(zhì)組織，鈣化和斑塊內(nèi)出血）。我們通過傳統(tǒng)的同中心訓(xùn)練進(jìn)行體素組織分類，并比較兩種方法分析很少或沒有注釋的同中心數(shù)據(jù)的結(jié)果。此外，兩種方法還要分析帶注釋的不同中心數(shù)據(jù)集。我們評估：1）非線性特征歸一化方法，2）使用具有不同權(quán)重的同中心和不同中心數(shù)據(jù)的兩種遷移學(xué)習(xí)算法。

結(jié)果:特征歸一和遷移學(xué)習(xí)結(jié)合，可獲得最佳結(jié)果。而其他方法，與參考同中心訓(xùn)練相比，體素或平均體積存在顯著差異。

結(jié)論：我們認(rèn)為，監(jiān)督式方法在不同類型的數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)良好，廣泛的特征歸一化和遷移學(xué)習(xí)對于此方法的優(yōu)化是非常有價值的。

摘要截圖：

題目：基于3 T MRI和計算流體力學(xué)研究斑塊成分與區(qū)域壁面剪切力的關(guān)系

背景：斑塊易損性與斑塊成分（PC）和壁面剪切力（WSS）有關(guān)。迄今為止，空間WSS和PC之間的關(guān)系尚未闡明。

目的：確定頸動脈粥樣硬化中WSS和PC之間的關(guān)系。

方法：5名有中重度頸動脈斑塊的受試者（4名男性，66±8歲），經(jīng)3 T MRI +4通道頸動脈掃描,獲取T1、T2、PDW和3D TOF（0.47-0.55×0.47-0.55×2 mm空間分辨率）圖像，掃描范圍：分叉處上下各12毫米。使用Plaqueview軟件（VPDiagnostics）分析斑塊成分，量化脂質(zhì)核和松散基質(zhì)。使用CVsim軟件,基于磁共振、超聲以及血壓數(shù)據(jù)，創(chuàng)建患者特異性的計算流體力學(xué)模型。出口邊界條件應(yīng)用了復(fù)制血流和BP，并且模擬使用穩(wěn)定的有限元求解器。每個頸動脈切片分成6個圓周區(qū)域，探索WSS與PC之間的關(guān)系。

結(jié)果：請參見下圖. 高WSS與脂質(zhì)核增加顯著相關(guān)（R = 0.283，p <0.001），與疏松基質(zhì)無關(guān)（R = -0.03，p = 0.6），同樣的關(guān)系可見于頸總動脈，分叉處或頸內(nèi)動脈。頸動脈斑塊脂質(zhì)核區(qū)域往往比無脂質(zhì)核的區(qū)域有更高的WSS（34.1±2.6 vs 17.3±4.6 dyn / cm2，p <0.001），疏松基質(zhì)和無疏松基質(zhì)區(qū)域的WSS沒有差異（25.8±3.6對比22.5±3.3，p = 0.7）。

結(jié)論：在頸動脈粥樣硬化疾病中，高WSS與脂質(zhì)核增加有關(guān)，與疏松基質(zhì)無關(guān)。WSS和脂質(zhì)核之間的這種關(guān)系可能對斑塊易損性有重要作用。

文章鏈接：

https://link.springer.com/article/10.1186/1532-429X-11-S1-O44