儿童CT检查不同辐射剂量指标差异性及相关性分析

目的:比较儿童CT检查中容积CT剂量指数(CTDI_vol)与基于水当量直径(dw)的体型特异性剂量估算(SSDE_dw)两种辐射剂量估算方法在评估儿童CT辐射中的差异,探讨两种剂量估算方法的相关性及快速计算SSDE_dw的方法。方法:收集在医院行CT检查的1 210例头颅、1 122例胸部及844例腹盆部患儿影像学资料,根据年龄将所有患儿分为0～≤1岁组、1～≤5岁组、5～≤10岁组和10～≤15岁组,测量最中间轴位图像的兴趣区面积(Aroi)及面积内平均CT值(CTroi)计算SSDE_dw,检验4组不同年龄段患儿CTDI_vol与SSDE_dw间的差异及相关性,并根据其相关性基于CTDI_vol快速计算SSDE_dw。结果:4组不同年龄段患儿头颅、胸部及腹盆部CTDI_vol与SSDE_dw间差异均有统计学意义(t=53.96,t=-220.99,t=-116.62;P<0.0...     

直接数字化X线摄影负重位双下肢全长摄影技术在儿童下肢骨关节疾病诊断中的应用价值

<正>儿童由于其处于特殊的生理时期,其下肢骨及关节易受体质量、骨质状况、肌肉力量及各种疾病的影响而发生形态改变,造成患儿下肢畸形影响美观,甚至妨碍其完成正常生理功能,对患儿身心带来巨大伤害。负重位为生理功能位,为双下肢病变及其所致畸形首选摄影体位。双下肢矫正治疗术前,通常需要了解股骨解剖轴线和胫骨解剖轴线与力学轴线之间的角度大小,以利于矫正方案的设立,因此需要提供患者双下肢整体图像[1]。随着影像技术的发展,负重位双下肢全     

ADC直方图分析痉挛型双瘫患儿脑损伤的价值北大核心CSCD

目的:探讨表观弥散系数(ADC)直方图评价痉挛型双瘫(SD)患儿脑损伤程度的诊断价值。方法:前瞻性选取在医院就诊的SD患儿(SD组)31例,并纳入与之匹配的正常儿童(对照组)31例,收集2组儿童的脑MRI资料。采用ImageJ及MRIcron软件分别获取2组内囊后肢层面全脑ADC直方图,然后采用影像组学方法获取其特征各参数。采用t检验及Mann⁃Whitney U检验分析2组参数值的差异,并计算SD组直方图参数值与运动功能分级及粗大运动功能测试量表(GMFM)功能区域评分的相关性,评估诊断效能采用ROC曲线。结果:2组80th~95th ADC值、峰度、偏度、方差及熵存在统计学差异(P<0.05)。95th ADC值的ROC曲线下面积最大(0.723)。SD组有意义直方图参数值与粗大运动分级、精细运动分级及GMFM中的卧位和翻身评分均无明显相关性;但是熵与GMFM中的坐位、爬和跪、站立、走跑跳评分和总分有显著相关性,方差及95th ADC值与坐位、爬和跪评分有明显相关,80th ADC值、85th ADC值和90th ADC值与坐位评分有显著相关。结论:ADC直方图能够客观、定量获得SD患儿脑组织更多的影像特征,可为进一步理解SD患儿的行为学状态提供依据。     

3D-T1WI表面形态学分析在学龄前无灶性癫痫患儿脑结构评估中的应用

目的：采用表面形态学分析(surface-based morphometry,SBM)技术对学龄前无灶性癫痫(non-lesional epilepsy,NLE)患儿的3D-T₁WI脑结构影像进行分析,评估患儿脑结构的改变。方法：选取2021年1月至2022年9月某院神经内科确诊为无灶性癫痫的35例学龄前患儿纳入NLE组,选取同时期的35例学龄前健康儿童纳入对照组。对比2组患儿的脑皮层厚度、脑沟深度、脑回指数、脑脊液体积、脑灰质体积及脑白质体积。采用SPSS 25.0统计学软件对数据进行分析。结果：与对照组相比,NLE组患儿左侧大脑半球下侧颞叶皮层厚度变薄、右侧大脑半球后扣带回皮层厚度增厚、右侧大脑半球下侧颞叶皮层厚度变薄,差异有统计学意义(P<0.05);与对照组相比,NLE组患儿右侧大脑半球舌回和额中回脑沟深度变浅,差异有统计学意义(P<0.05);与对照组相比,NLE组患儿左侧大脑半球距状回皮层脑回指数增大,差异有统计学意义(P<0.05)。2组患儿在脑脊液、脑灰质及脑白质方面比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论：NLE患儿的...     

不同体型特异性剂量估算值在儿童胸部CT的应用

目的比较儿童胸部CT检查时有效直径(Effective Diameter,De)和水当量直径(Water Equivalent Diameter,Dw)的体型特异性剂量估算值(Size-Specific Dose Estimate,SSDE)间的差别并找出较为简便且能准确直观的反应儿童胸部CT检查辐射剂量的方法。方法前瞻性的连续收集行胸部CT检查的0~16岁患儿118例,依据患儿年龄进行分组,37例0~3岁患儿为A组,39例4~7岁患儿为B组,42例8~16岁患儿为C组。从工作站剂量报表获得患儿的平均CTDIVOL。在胸部最中间层面CT图像上测量患儿胸廓的前后径和左右径,并计算其De,依据De对应的转换因子fDe得到SSDEDe;在每一层胸部CT图像上画椭圆形感兴趣区,椭圆要覆盖横断面图像所有解剖结构,记录椭圆形面积及椭圆形区域的平均CT值,计算其Dw,依据Dw对应的转换因子fDw得到SSDEDw。然后采用方差分析对各组患儿组间De、Dw、fDe、fDw、SSDEDe、SSDEDw进行比较,采用配对t检验对各组患儿组内两种SSDE计算方法下的直径、转换因子和SSDE进行比较。结果三组患儿在De、Dw、fDe、fDw、SSDEDe、SSDEDw间的差异均有统计学意义,两组间对比差异均有统计学意义(P均小于0.05)。随着年龄的增大,患儿的De、Dw在增大,而fDe、fDw、SSDEDe、SSDEDw在减小。A组患儿De较Dw高10.5%,fDe较fDw低13.5%,SSDEDe较SSDEDw低13.6%,差异均有统计学意义(P<0.05);B组患儿De较Dw高10%,fDe较fDw低15.5%,SSDEDe较SSDEDw低16%,差异均有统计学意义(P<0.05);C组患儿De较Dw高13.2%,fDe较fDw低17.8%,SSDEDe较SSDEDw低18.1%,差异均有统计学意义(P<0.05)。A组患儿SSDEDe、SSDEDw与SSDEg呈正相关(r=0.90,0.91,P<0.05);B组患儿SSDEDe、SSDEDw与SSDEg呈正相关(r=0.89,0.92,P<0.05);C组患儿SSDEDe、SSDEDw与SSDEg呈正相关(r=0.88,0.90,P<0.05)。结论SSDEDw更能精确评估患儿的辐射剂量;胸部CT图像中间层面的SSDEDw是反映患儿辐射剂量的简单准确的代表参数。     

体型特异性剂量评估值用于儿童颈部CT检查辐射剂量

目的 观察基于有效直径（De）和水当量直径（Dw）获得儿童颈部CT扫描体型特异性剂量评估（SSDE）值的价值。方法 回顾性分析232例接受颈部CT检查患儿,依据年龄分为A组（0~5岁,n=77）、B组（6~9岁,n=79）及C组（10~16岁,n=76）。记录容积CT剂量指数（CTDI_VOL）,计算并比较3组De、Dw,转换因子（f_De及f_Dw）,SSDE_De及SSDE_Dw。结果 3组f_De均大于f_Dw（t=22.37、34.52、12.38,P均<0.05）,SSDE_De均大于SSDE_Dw（t=18.21、20.00、25.11,P均<0.05）。A组SSDE_De和SSDE_Dw较CTDI_VOL分别增高33.88%和26.86%,SSDE_De较SSDE_Dw高5.54%;B组SSDE_De和SSDE_Dw较CTDI_VOL分别高21.05%和10.18%,SSDE_De较SSDE_Dw高9.87%;C组SSDE_De和SSDE_Dw较CTDI_VOL分别低3.98%和8.55%,SSDE_De较SSDE_Dw高4.98%。结论 相比基于De获得的SSDE,基于Dw获得的SSDE能更精确地评估儿童颈部CT检查辐射剂量。     

DoseRight技术下定位像的选择对儿童胸部CT检查辐射剂量及图像质量的影响

目的 比较在DoseRight技术条件下采用单一正位定位像、单一侧位定位像和正侧位双定位像进行儿童胸部CT检查时的图像质量和辐射剂量的差异。方法 前瞻性地选取行胸部CT检查的367例0～16岁患儿为研究对象,按年龄分为A组（n=120）、B组（n=120）及C组（n=127）。再根据定位像的选择情况对每一组患儿随机分为单一正位定位像者、单一侧位定位像者和正侧位双定位像者。使用飞利浦128iCT进行数据采集,记录患儿的扫描范围（L）、CTDIVOL及DLP,并测量患儿胸部前后径和左右径,计算其有效直径。对胸部CT图像质量进行主客观评价。结果 A1者L显著大于A2、A3者大（P＜005）,A2、A3者差异不明显（P＞0.05）;B1者L 显著大于B2、B3者大（P＜0.05）,B2、B3者间差异不明显（P＞0.05）;C1者L显著大于C2、C3者（P＜0.05）,C2、C3者差异不明显（P＞0.05）。A1者CTDIVOL、DLP高于A2者,A2者高于A3（均P＜0.05）;B1者CTDIVOL、DLP高于B2者,B2者高于B3者（均P＜0.05）;C1者CTDIVOL、DLP高于C2者,C2者高于C3（均P＜0.05）。结论 进行儿童胸部CT检查时,采用正侧位双定位像扫描能更精确控制扫描范围,降低辐射剂量,并保证图像质量。     

深度学习重建法在MRI重建中的应用进展

得益于计算机技术和精密算法的高速发展,深度学习图像重建法已经逐步应用于MRI重建。相对于常规MRI重建法而言,深度学习重建法能够有效去除图像噪声及伪影,还能大幅缩短扫描时间和重建时间。目前,该重建算法已在人体颅脑、关节、腹部等MRI中得到应用,并取得良好效果。本文对深度学习图像重建法在不同部位MRI检查的应用现状及研究进展进行综述,以期该算法能够进一步推广,提高临床应用价值。