深度学习在小儿中枢神经系统影像学的应用进展

【摘要】多模态医学影像信息在中枢神经系统疾病的辅助诊断以及预后预测中发挥着不可替代的作用。近些年来,人工智能的高速发展对医学大数据的处理以及精准医疗的发展带来巨大潜力。深度学习提取影像信息中高通量数据客观分析,在影像学中取得了长足的进展。本文就深度学习技术在小儿中枢神经系统影像学的应用现状进行综述,包括小儿脑组织分割、脑发育、小儿脑肿瘤、脑积水、癫痫、自闭症等,并结合临床实际总结目前存在的问题,以及对其应用前景进行展望,旨在为未来深度学习的相关影像学研究提供参考。     

IVIM-DWI评价先天性肾脏和尿路畸形患儿分肾功能的可行性

【摘要】目的：探讨扩散加权成像（DWI）体素内不相干运动（IVIM）模型评价先天性肾脏和尿路畸形（CAKUT）患儿分肾功能的可行性。方法：回顾性分析34例行99mTc-DTPA肾动态显像和肾脏DWI检查的CAKUT患儿（74个肾脏）的资料。根据肾动态显像测定的分肾肾小球滤过率（GFR）将所有肾脏分为肾功能正常组（1组,34个肾脏）、轻度受损组（2组,25个肾脏）和中重度受损组（3组,15个肾脏）三组。DWI图像利用IVIM模型进行拟合,获得每个肾脏皮质的纯扩散系数D、假扩散系数D*和灌注分数f值。采用单因素方差分析比较三组间肾脏皮质D、D*和f值的差异,存在统计学差异再使用Bonferroni法进行组间两两比较。D、D*和f值与分肾GFR之间的相关性采用相关性分析。结果：1组的D、D*和f值分别为（1.64±0.82）×10-3mm2/s、（2.38±0.96）×10-3mm2/s和（33.71±7.11）%,2组的D、D*和f值分别为（1.23±0.53）×10-3mm2/s、（1.66±1.43）×10-3mm2/s和（30.48±8.26）%,3组的D、D*和f值分别为（1.23±0.3）×10-3mm2/s、（0.75±0.36）×10-3mm2/s和（17.1±5.4）%。三组间的D、D*和f值均随着分肾GFR的下降而降低,且差异均具有统计学意义（P值均＜0.05）。Bonferroni法组间两两比较结果显示,在1组与2组、1组与3组、2组与3组两两比较中,D值均无统计学差异（P=0.064,0.137,P＞0.999）;D*值在3组间两两比较均具有统计学差异（P=0.036,P＜0.001,P=0.034）;f值在1组与3组、2组与3组组间差异均具有统计学意义（P均＜0.001）。分肾GFR与D值（r＝0.350,P＝0.002）、D*值（r＝0.687,P<0.001）及f值（r＝0.706,P<0.001）之间均存在正相关。结论：IVIM-DWI可评估CAKUT患儿的分肾功能,D*和f在早期准确评价CAKUT患儿分肾功能中具有一定的潜能。     

新型冠状病毒肺炎（COVID-19）临床影像学特征

【摘要】中国武汉市不明原因肺炎是由一种新型冠状病毒（SARS-CoV-2）感染引起的,传染性强,人群普遍易感。临床症状以发热、干咳、乏力为主,严重者并发急性呼吸窘迫综合征。COVID-19的高分辨CT演变特点：①病灶呈多发性、双侧性分布,以胸膜下及两下肺沿支气管血管束分布多见。②早期以胸膜下斑片状、结节状、团状、节段或亚段性磨玻璃影（GGO）多见,常见血管充血增粗穿行,也可表现为GGO合并实变及纤维化;进展期病灶增多范围扩大,发展为双肺多叶受累的GGO与实变影,小叶间隔增厚及纤维化,也可呈“铺路石征”,常见支气管充气征及血管穿行;重症期双肺弥漫性病变,呈“白肺”,常见支气管充气征及血管穿行;吸收缓解期可见病灶范围缩小,伴较多纤维化病灶。CT演变特征可为早期诊断与鉴别、病情严重程度评估、及时防控、诊疗决策及治疗评估提供重要依据。