基于蒙特卡罗模拟的直肠癌术前容积调强放射治疗计划剂量验证

目的: 通过蒙特卡罗模拟评价基于各向异性解析算法（AAA）直肠癌术前容积调强放射治疗计划（VMAT）的剂量计算精度。方法: 选取20例基于AAA算法和RapidPlan模型优化的直肠癌术前VMAT计划,通过对比蒙卡模拟与治疗计划计算结果的平均DVH、靶区适形度（CI）、靶区均匀性（HI）和Gamma 3D通过率等参数,评估基于AAA算法的VMAT治疗计划剂量计算精度。结果: 两种Gamma 3D评估策略通过率的均值与标准差分别为97.58±0.47%（Max Dose）、92.46±1.76%（Local Dose）,且差异具有统计学意义（P<0.05）;对PTV和PGTV的CI、DMin、膀胱的D50%、DMean等不符合正态分布的参数做相关样本非参数检验,除PGTV的CI和Dmin外,差异均具有统计学意义（P < 0.05）;其他服从正态分布的参数做配对样本T检验,差异均具有统计学意义（P < 0.05）。结论: Rapidplan模型计划在低剂量区通过率较低,说明AAA算法射野边缘低剂量区计算偏差较大;靶区Dmin与算法的精度较为相关,CI和HI参数相对于蒙卡模拟结果有一定差异;AAA算法在股骨头和膀胱的D50%、DMean相对蒙卡模型有不同程度的低估。     

基于比率距离的自适应超声图像去噪方法

针对超声图像噪声的瑞利分布特性,使用一种新的自适应超声图像去噪方法,改进固定窗口包含边缘时无法做到沿边缘方向滤波的不足。采用可自由伸缩的自适应滤波窗口,首先针对瑞利分布的噪声引入比率距离,得到超声图像像素间的相似度距离,然后考虑像素的邻域图像块均值,解决相似度距离之间比较的问题,最后像素根据新的相似度距离进行八方向伸展,得到不规则形状的滤波窗口进行去噪。用仿真超声图像和临床超声图像进行实验,图像评价指标结果表明该算法优于经典算法,更适用于去除超声图像的斑点噪声,在去除噪声的同时能够较好地保留细节边缘。     

高血压患者高额住院费用的影响因素

目的基于高血压患者住院费用的影响因素,挖掘各因素与高额住院费用之间的关联规则,为减轻患者就医负担提供参考。方法收集山西省太原市8所医院2017年高血压住院患者信息,在多元线性逐步回归筛选出住院费用影响因素的基础上,利用Apriori算法挖掘各因素与高额住院费用之间潜在的强关联规则。结果多元线性回归结果显示住院天数对高血压患者住院费用的影响最大(β=0.490,P<0.001);关联规则模型挖掘出的12条与高额住院费用相关联的强规则中10条均与住院天数有关,满足规则前项条件的患者产生高额住院费用的概率均为原来的2倍以上。结论挖掘出的强关联规则提示,高血压患者发生高额住院费用主要来源于住院天数。     

AAA算法和PBC算法在鼻咽癌调强放疗中剂量分布的比较

目的:比较瓦里安Eclipse治疗计划系统中AAA算法和PBC算法在鼻咽癌调强放疗中靶区的剂量分布和危及器官受照剂量的差别。方法:选择我科治疗的鼻咽癌患者10例,分别采用Eclipse(7.6版本)治疗计划系统中AAA算法和PBC算法进行调强优化,优化条件相同,计算剂量分布。分析并比较10例患者的靶区、危及器官的受照剂量。结果:发现PBC算法和AAA算法对靶区剂量(PTV)影响不大,对脑干、晶体、视神经、脊髓四种危及器官的影响中,晶体的剂量差别较大,其次为视神经。结论:分析晶体受照剂量差别大的主要原因是晶体的受照剂量主要来自光栅运动中散射,AAA算法对散射的修正比PBC算法更为精确,所以在鼻咽癌调强治疗计划中AAA算法更为精确。     

癫痫治疗效果的复杂度评估分析

目的:针对当前临床对癫痫患者的治疗效果还缺少一种快速、客观的评估方法,本文提出了一种使用复杂度算法快速评估癫痫患者治疗效果的分析方法。方法:通过对同一癫痫患者脑电信号治疗前后的多次采样,使用复杂度算法分析癫痫患者在尺度为120,步长为10,噪声容限为0.15时的脑电波信号,通过对比癫痫患者治疗前、后的脑电信号复杂度,从而达到评估癫痫患者治疗效果的目的。结果:癫痫患者在经过一段时间治疗后的脑电信号复杂度明显大于癫痫患者治疗前的脑电信号复杂度,并且在治疗过程中我们可以明显的看到癫痫患者脑电波的复杂度变化。结论:通过临床实践验证,复杂度算法在分析癫痫患者脑电波信号方面具有较好的一致性,可以通过分析患者的脑电信号复杂度快速的给医生一个直观的评估参考标准,且只需较短的的数据就可以达到分析目的,可能成为评估癫痫患者治疗效果的一个有效手段。     

基于穿越长度权重迭代重建算法的研究

目的:传统的CT迭代算法中为了简化运算,投影系数的计算选择用成像射线路径是否穿过像素内来确定投影系数矩阵中元素的数值,穿过为1,不穿过为0。有些射线只穿过像素的边缘,也被赋值为1,扩大了该射线对相应像素投影值的贡献。为减小图像重建的误差,提高图像重建质量,提出了基于穿越长度权重的迭代重建算法,通过精确建模,选择用成像射线路径在像素内的穿越长度来确定投影系数矩阵中元素的数值。方法:采用MATLAB7.0仿真工具,对Shepp-Logan模型进行计算机仿真扫描,分别以传统投影系数和穿越长度权重计算的投影系数进行ML-EM迭代重建图像。结果:仿真数据表明基于穿越长度权重投影系数的ML-EM迭代重建算法,相比基于传统投影系数的迭代重建算法,可以提高重建图像的质量。结论:基于穿越长度权重的ML-EM迭代重建算法,通过精确建模达到了控制噪声、减小误差、较为准确重建的目的。通过对成像的几何和物理因素进行精确的建模,能有效地控制其中的非随机部分的影响,减小图像重建误差,一方面对迭代重建算法提供一种新的投影系数的计算方法,另一方面进一步提高迭代算法在CT重建中的图像质量。     

基于GC V算法的背根节神经元放电信号的滤波

为去除背根节神经元放电信号中的噪声,便于进一步分析信号,采用小波滤波法。先将含噪信号采用haar小波进行5层分解,然后在传统小波软阈值滤波的基础上,提出用GCV算法来确定最优阈值,最后进行信号重构。通过matlab仿真实验表明,采用了GCV算法的滤波方法能有效去除神经元放电信号中的噪声,去噪后信号光滑连续好,并且保留了信号峰值的相关细节。     

一种用于医学图像分割算法验证的模拟图像生成方法

目的 医学图像分割是计算机辅助诊断与治疗的基础技术,对各种自动分割算法性能的验证极为重要;但是临床图像无法直接提供“金标准”,亟需解决导致验证所需的测试数据难以量化评估的问题.方法 使用傅里叶描述子作为描述临床图像中待分割区域轮廓的函数,通过对傅里叶描述子的抽样生成新的轮廓,最后使用纹理匹配技术计算新图像中像素点的灰度值.结果 针对颅内出血的图像,以生成的模拟图像作为测试图像,对多阈值分割和水平集分割算法的精确性和准确性进行了定量的验证.结论 实验表明本方法能够快速地生成逼真的模拟医学图像,对分割算法的验证具有很强的实用性.     

基于自适应标记分水岭算法的肝脏CT图像自动分割

目的为减少人工交互提出了基于自适应标记分水岭的CT系列图像肝脏区域自动分割算法。方法首先对图像进行形态学重构运算以平滑图像,然后计算多尺度形态学梯度,同时提出利用梯度图像非零的局部极小值点的均值进行自适应标记提取,以避免分水岭的过分割和欠分割,再结合肝脏为最大的实质性脏器和相邻图像的相似性实现CT系列图像的肝区自动分割。结果该算法能自动、快速地提取CT系列图像中的肝脏区域。结论分水岭算法能准确定位区域的边缘,通过选择合适的阈值对梯度图像进行标记以抑制分水岭的过分割,实现医学图像中感兴趣区域的自动分割。     

螺旋CT薄层骨算法重建技术对前颅窝骨折的诊断价值

目的:探讨螺旋CT薄层骨算法重建技术对诊断前颅窝骨折的诊断价值。方法:回顾分析47例脑外伤临床高度怀疑前颅窝骨折患者行CT常规扫描及薄层骨算法重建,并对其诊断结果进行分析、比较。结果:在对前颅窝骨折的CT诊断中,薄层骨算法重建阳性显示率为100%,与常规CT扫描的74.47%相比,2种方法比较有显著性差异。结论:CT薄层骨算法重建明显优于常规扫描,它可以明确显示前颅窝骨质损伤情况,为临床诊断提供可靠而客观的影像学资料。