4层螺旋CT血管成像显示Adamkiewicz动脉和脊髓前动脉临床研究

目的评价4层螺旋CT血管成像(CTA)显示Adamkiewicz动脉(ADA)和脊髓前动脉(ASA)的能力。资料与方法采用4层螺旋CT对54例无动脉系统疾病的受检者进行增强扫描检查,扫描参数：0.5s／r,有效层厚1．3mm,重建间隔0．6mm,对比剂总量100ml,流率3ml／s,扫描延迟时间的设定是机器自备自动追踪技术,于降主动脉强化最佳时开始预设定扫描程序。在横断面的基础上行多平面重建(MPR)、曲面重建(CPR)和电影模式(Cine)重建,由2位有经验的放射科医师分别阅片,经讨论最后达成一致看法,明确ADA及ASA显示及其定位。结果48例(48／54,88．9％)至少有单支ADA可以清晰地显示,其行径从胸腹主动脉发出,经椎间孔到脊髓与ASA接合成“发夹状”。11例(11／54,20．4％)可以显示有2支ADA,故48例共显示59支ADA,其中42支ADA(71．2％)起源于左侧肋间动脉。55支ADA(93．2％)起源于T8～L1之间主动脉。共有15例(31．3％)在CINE或CPR中追踪到ADA和ASA全程连续显影。结论4层螺旋CT显示ADA和ASA有很高的成功率。     

原发性肾脏神经内分泌肿瘤的CT和MRI表现

目的 探讨原发性肾脏神经内分泌肿瘤（primary renal neuroendocrine tumor,PRNET）的CT和MRI特征,以提高对该罕见病变的诊断水平。方法 回顾性分析8例经病理证实的PRNETs,4例行CT扫描,3例行MRI扫描,1例同时行CT和MRI扫描,总结其影像学特征,并与病理进行对照分析。结果 8例PRNETs中,6例分化良好,G1和G2级各3例,分化差的G3级2例;双肾各4例,病灶平均直径（4.1±1.7） cm,范围2.0～7.0 cm;类圆形5例,形态不规则3例;囊变4例,出血6例,坏死2例,钙化0例。1例位于肾上极,7例位于肾门附近。分化良好的PRNETs淋巴结转移1例,脉管癌栓1例。1例分化差的PRNET伴脉管癌栓、肝脏、骨及淋巴结多发转移。CT平扫均呈稍高密度,分化良好的PRNETs实质部分T1WI 3例等信号,1例高信号;T2WI 1例等信号,3例稍低信号;4例ADC图均呈低信号。分化良好的PRENTs增强后呈中度及明显强化,分化差的PRNETs轻中度强化,其中7例呈持续性强化,1例“快进快出”强化。结论 PRNETs影像学表现有一定特征性,好发...     

三种自由呼吸门控技术在肝脏MRI中的临床应用对比

目的:比较一种新的调频连续波(FMCW)雷达触发技术与传统的膈肌导航触发技术和呼吸门控触发技术在自由呼吸肝脏MRI中的临床应用对比。方法:临床收集23例患有肝脏疾病的患者，同时使用调频连续波雷达触发技术(FT)、膈肌导航触发技术(NT)、呼吸门控触发技术(BT)在自由呼吸状态下行肝脏磁共振T₂WI和DWI,评估三种技术下各序列的图像质量和成像时间，测量和比较信噪比SNR_病灶、SNR_肝、对比度噪声比CNR及ADC值。结果:NT的T₂WI图像质量优于FT和BT并且扫描时间最长(N=23,P<0.05),三者的DWI图像质量无差异。三者的T₂WI和DWI中SNR_肝相似。FT的DWI_b50中SNR_病灶(705.13±434.80)和CNR(504.41±400.69)高于NT(SNR_病灶:639.41±407.98,CNR:420.64±416.61)和BT(SNR_病灶:...     

超长重复时间三维真实重建反转恢复序列静脉增强在梅尼埃病内淋巴积水成像中的初步应用

目的与重T2加权三维液体衰减反转恢复(hT2-3D-FLAIR)序列对比, 探讨超长重复时间三维真实重建反转恢复(3D-real IR)序列在梅尼埃病(MD)静脉增强内淋巴积水成像中的价值。方法回顾性分析2021年7月至2022年7月于复旦大学附属中山医院诊断为确定MD的52例患者(58耳)的内耳增强MRI图像, 包含超长重复时间(16 000 ms)3D-real IR和hT2-3D-FLAIR序列, 均为静脉注射单倍剂量钆对比剂4 h后扫描。对2个序列的图像质量进行评分, 计算图像的信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR), 对患耳耳蜗和前庭内淋巴积水进行分级, 计算耳蜗、前庭内耳内淋巴积水的检出率。2个序列图像间图像质量评分的比较采用配对Wilcoxon秩和检验, SNR和CNR的比较采用配对t检验, 内淋巴积水检出率的比较采用McNemar检验。结果 3D-real IR序列的图像质量评分[3(3, 4)分]高于hT2-3D-FLAIR序列[2.5(2, 3)分], 差异有统计学意义(Z=-6.06, P<0.001)。3D-real IR与hT2-3D-FLAIR序列图像...     

基于深度学习压缩感知技术在子宫T2WI中的对比研究

目的：使用深度学习压缩感知技术行子宫T2WI，通过对综合质量的评估，探讨其在临床应用中的可行性。方法：选取临床女性盆腔检查患者80例，分别应用常规并行采集（PI）和深度学习卷积神经网络压缩感知（CNN-CS）技术行T2WI，各采集40例。通过对运动伪影和组织边界清晰度评分进行评估，以及对子宫内膜、肌层与结合带对比度进行比较。结果：CNN-CS扫描的T2WI图像质量总体评分显著高于PI法（2.75±0.44 vs 2.35±0.53,P<0.05）;CNN-CS组子宫内膜、肌层与结合带对比度均优于常规PI组（0.74±0.07vs 0.60±0.11,P<0.001;0.53±0.11 vs 0.44±0.10,P<0.05）;CNN-CS组成像时间小于常规PI组。结论：与常规PI技术成像对比，基于深度学习的CNN-CS技术对子宫T2WI能够减少伪影的影响并提高组织图像对比度，可优化图像质量并减少成像时间。