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1.
目的 探讨能谱CT智能mA匹配技术[宝石能谱成像(GSI)Assist]结合个体化对比剂注射方案行头颈部CT血管造影(CTA)单能量成像降低辐射剂量和碘摄入量的可行性。方法 搜集临床行头颈部CTA检查的患者66例,男42例,女24例,年龄30~90岁,随机分为常规组(A组,33例)和GSI组(B组,33例)。A组采用管电压120 kVp,管电流400 mA;对比剂95 ml,流率4.5 ml/s。B组采用GSI扫描模式,管电压80~140 kVp瞬切,管电流使用GSI Assist模式设置,噪声指数(NI)为15 HU;应用个体化对比剂注射方案:300 mgI/kg体重,4.0 ml/s;重组60 keV单能量图像,统计两组辐射剂量和对比剂剂量。在AW 4.7工作站由两位观察者对动脉重组图像进行主观评分,比较评分一致性;测量两组轴位图像颈总动脉、颈内动脉C1段、大脑中动脉M1段和胸锁乳突肌的CT值及噪声(SD)值,计算各血管信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR),进一步比较图像质量主客观评估的组间差异。结果 两位观察者主观评分一致性良好(Kappa=0.87),两组图像质量评分差异无统...  相似文献   
2.
【摘要】暴露于高水平胆红素下可致四肢运动障碍和脑瘫甚至死亡,然而目前对新生儿胆红素脑病(neonatal bilirubin encephalopathy,NBE)早期诊断尚缺乏特异性指标。近年来,诸多学者利用多模态MRI及影像组学开展大量研究,试图为NBE的早期诊断和监测提供新的影像学标志。  相似文献   
3.
个体差异及肿瘤异质性影响乳腺癌新辅助化疗效果,寻求准确且可靠的无创影像手段来早期评估乳腺癌新辅助化疗疗效是十分必要的.影像组学作为一种新兴的诊断工具应用于肿瘤的高阶特征分析,弥补了传统MRI在评估肿瘤异质性方面的不足;将影像学、临床和病理数据相结合,提高诊断的准确性.作者主要对MR影像组学在乳腺癌新辅助化疗中的应用价值及面临的挑战进行综述.  相似文献   
4.
目的探讨酰胺质子转移加权(amide proton transfer,APTw)成像联合T2 mapping序列对子宫内膜癌(endometrial carcinoma,EC)术前风险评估的价值.材料与方法回顾性分析27例经手术病理证实为子宫内膜样腺癌(其中G1级10例,G2级11例,G3级6例)患者的影像资料,所有患者术前均行3.0 T磁共振检查,扫描序列包括APTw、T2 mapping.根据病理类型、病理分级、侵袭程度等因素,将患者分为高风险组和低风险组,其中高风险组10例,低风险组17例.由2名观察者分别测量病灶APTw序列的APT值,T2 mapping序列的T2值.采用组内相关系数(intraclass correlation coefficient,ICC)检验2名观察者对各参数值测量结果的一致性;根据数据符合正态分布与否,采用独立样本t检验或Mann-Whitney秩和检验比较各参数值的差异,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评估差异有统计学意义的参数对高、低风险组EC鉴别诊断的曲线下面积(area under the curve,AUC).采用Logistic回归计算APTw联合T2 mapping鉴别高低风险组EC的AUC.采用Delong检验比较AUC间的差异性.结果2名观察者测量两组病灶各参数的一致性均很好(ICC>0.75).高风险组的APT值(2.825%±0.432%)大于低风险组(2.238%±0.314%),高风险组的T2值[(77.234±7.722)ms]小于低风险组[(85.870±13.016)ms],差异均具有统计学意义(t=-4.084、2.164,P<0.01、0.040).APT值、T2值以及两者联合诊断高风险EC的AUC、敏感度、特异度分别为0.841、70.0%、94.1%,0.674、90.0%、52.9%,0.900、80.0%、88.2%.APTw、T2 mapping与联合的AUC之间比较,P值分别为0.2315、0.2292、0.0279.结论APT值、T2值可有效定量评估EC术前风险,两者联合评估的效能明显提升,具有很好的临床应用前景.  相似文献   
5.
目的 探讨扩散峰度成像(DKI)对Ⅰ型与Ⅱ型上皮性卵巢癌(EOC)的鉴别诊断价值。 方法 回顾性收集经手术病理证实的45例EOC病人的临床、病理及影像资料,平均年龄(50±13)岁。根据术后病理结果对EOC病人进行分组,分为Ⅰ型组(24例)和Ⅱ型组(21例)。所有病人均于术前行盆腔DKI检查,由2名放射科医师在DKI各参数伪彩图上分别测量平均扩散峰度(MK)、平行扩散峰度(Ka)、垂直扩散峰度(Kr)、平均扩散系数(MD)、平行扩散系数(Da)、垂直扩散系数(Dr)、各向异性分数(FA)、峰度各向异性分数(FAk)。采用Fisher确切概率检验、独立样本t检验或Mann-Whitney U检验比较2组间临床、病理及影像资料的差异,对差异有统计学意义的参数绘制受试者操作特征(ROC)曲线,分析其鉴别诊断效能。 结果 病理表现上,Ⅰ型中交界性肿瘤占比最高(50.0%),Ⅱ型中浆液性癌占比最高(61.9%);Ⅰ型中高分化癌占50%,Ⅱ型多表现为中低分化癌 (76.2%),Ⅰ型EOC的分化程度高于Ⅱ型;Ⅰ型多数处于Ⅰ期(79.2%),Ⅱ型多处于Ⅲ期(57.1%)(均P<0.05)。MRI影像上, Ⅰ型病灶多表现为囊性(41.7%)或囊实性(33.3%),Ⅱ型多表现为实性(52.3%);Ⅱ型(66.7%)腹水发生率高于Ⅰ型(29.2%)(均P<0.05)。Ⅰ型的MK、Ka和Kr值低于Ⅱ型,MD、Da和Dr值高于Ⅱ型(均P<0.05)。ROC曲线分析显示,MK阈值为0.504时,鉴别2组诊断的曲线下面积(AUC,0.817)最大,诊断敏感度(95.2%)、阴性预测值(92.9%)、准确度(78.9%)也最高,Da阈值为2.190时鉴别诊断的AUC(0.770)最小,而特异度(76.2%)、阳性预测值(75.9%)最高。 结论 DKI序列的定量参数MK、Ka、Kr、MD、Da及Dr均有助于鉴别Ⅰ型与Ⅱ型EOC,其中MK值鉴别诊断效能更大。  相似文献   
6.
7.
8.
目的 探讨压缩感知(CS)技术不同加速因子对3D mDIXON Quant定量分析肝脏脂肪的影响。方法 对20名成人志愿者行上腹部MRI,扫描序列包括传统SENSE-3D mDIXON Quant(SENSE组)和不同加速因子(2、4、5、6)CS-3D mDIXON Quant(CS2、CS4、CS5、CS6组),记录各组的扫描时间。经分析获得脂肪分数图,由2名医师分别于肝门水平肝左外叶、左内叶、右叶前段和右叶后段测量脂肪分数。采用组内相关系数(ICC)分析2名医师测量结果的一致性。比较不同CS组与SENSE组脂肪分数的差异;采用Bland-Altman法分析不同CS组间脂肪分数的一致性。结果 2名医师测量各组脂肪分数的一致性较好(ICC均≥0.98,P均<0.01)。SENSE组扫描时间为13.01 s,CS2、CS4、CS5及CS6组扫描时间分别为15.02 s、7.69 s、6.18 s及5.10 s,其脂肪分数与SENSE组间差异均无统计学意义(Z=-0.07、-0.74、-0.34、-0.14,P均>0.05)。Bland-Altman图显示,不同CS组之间脂肪分数一致性均较好。结论 CS技术结合mDIXON Quant序列可在不影响肝脏脂肪定量分析结果的前提下显著缩短扫描时间。  相似文献   
9.
目的 探讨肝脏阈值提取法用于压缩感知3D mDIXON肝脏脂肪定量的可行性。方法 对28名健康志愿者以加速因子2行肝脏压缩感知3D mDIXON序列扫描。由2名影像科医师分别采用阈值提取法和传统轴位ROI法测量全肝脂肪含量,并记录2种方法测量脂肪分数的时间;分析2种方法定量肝脏脂肪分数的可重复性及2种方法测量结果的相关性。结果 2名医师采用阈值法获得的脂肪分数分别为(3.53±1.34)%及(3.40±1.24)%,一致性较好(ICC=0.996,P=0.001);采用传统轴位ROI法测量的脂肪分数分别为(2.35±1.35)%及(2.31±1.13)%,一致性亦较好(ICC=0.994,P=0.001)。阈值提取法[(3.47±1.29)%]和轴位ROI法[(2.45±1.30)%]获得的肝脏脂肪分数呈高度正相关(r=0.997,P=0.001)。阈值提取法平均测量时间(3.2±0.8)min,轴位ROI法平均测量时间(5.0±0.3)min。结论 阈值提取法可方便快捷地用于压缩感知3D mDIXON肝脏脂肪定量。  相似文献   
10.
目的探讨动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced MRI,DCE-MRI)纹理分析在术前预测直肠癌患者P53表达状态的价值.材料与方法回顾性收集行DCE-MRI扫描且有P53免疫组化检测结果的原发直肠癌患者91例(P53高表达组50例、低表达组41例).由GenIQ后处理软件获取Ktrans、Kep、Ve后处理图像并导入ITK-SNAP软件,由两位观察者分别使用AK软件提取12个纹理特征参数,采用组内相关系数ICC对数据的一致性进行检验,采用独立样本t检验或Mann-Whitney U检验比较两组纹理参数,应用ROC曲线分析纹理参数的鉴别效能,应用Logistics回归分析联合纹理特征参数进行效能分析,通过Delong检验比较各单一参数模型及联合模型与各单一参数模型AUC间的差异.结果P53高表达组纹理参数Cluster ProminenceKtrans(23.00±50.84)×106、CorrelationKtrans(1.49±1.42)×10-2、InertiaKep(13.52±22.31)×104值均大于低表达组Cluster ProminenceKtrans(4.89±5.92)×106、CorrelationKtrans(0.16±0.17)×10-2、InertiaKep(50.52±61.27)×103,差异均具有统计学意义(P<0.05),AUC值分别为0.712、0.838、0.638.P53两组间有差异的纹理参数联合诊断效能更高,AUC为0.914,敏感度为80%,特异度为95%.经Delong检验,P53两组间有组间差异纹理参数联合模型的AUC大于单一参数模型,差异有统计学意义(P<0.05).结论纹理特征参数Cluster Prominence、Correlation、Inertia能有效预测直肠癌P53表达状态,纹理分析特征参数的联合分析可获得更高的鉴别诊断效能.  相似文献   
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