高强度聚焦超声治疗中超声与CT或MRI图像融合定位标记物的初步研究

目的 探索一种应用于高强度聚焦超声治疗中的超声与CT或MRI图像融合定位标记物,增加图像配准的准确性.方法 超声与CT或MRI分别观察自制定位标记物的成像特点,并通过筛选标记物形状、有效期及重复性等指标,以适合图像融合.结果 超声与MRI的图像融合较好的物质为鱼肝油,超声与CT融合较好的物质为回形针.结论 自制"V"形定位标记物中鱼肝油作为外部标记物的充填剂应用于超声与MRI的图像融合,回形针作为外部标记物应用于超声与CT融合时.     

US-MRI图像配准融合技术在高强度聚焦超声消融子宫肌瘤中的应用价值

目的 探讨超声和MRI图像（US-MRI）配准融合技术在高强度聚焦超声（HIFU）消融子宫肌瘤中的价值。方法 评估78例子宫肌瘤患者的80组US-MRI图像的配准与融合效果;记录并分析用于指导不同配准融合操作的解剖标记部位和效果。结果 以子宫的边界为标志配准同一子宫平面,与配准前比较,图像清晰度评分显著增加（P=0.004）;以子宫肌瘤的边界为标志配准同一子宫肌瘤平面,与配准前比较,图像清晰度评分显著增加（P<0.001）;以耻骨边界为标志能配准同一耻骨平面;以骶岬为标志点能配准骶尾骨。结论 US-MRI配准技术可有效提高HIFU消融子宫肌瘤的可视化空间。     

IEC 62304在医疗设备软件开发过程中的实施

从2009年开始,在医疗设备CE认证过程中要求强制实施IEC 62304-2006标准.要实施这个新标准是有一定难度的.本文就IEC 62304-2006标准在我单位的实施过程进行了比较详细的描述,以期对同行有所帮助.     

IEC 62304在医疗设备软件开发过程中的实施

从2009年开始,在医疗设备CE认证过程中要求强制实施IEC 62304-2006标准。要实施这个新标准是有一定难度的。本文就IEC 62304-2006标准在我单位的实施过程进行了比较详细的描述,以期对同行有所帮助。     

US-MRI图像融合在10名健康人体肝脏中的初步应用

目的筛选健康人体肝脏中的内部标记,应用于超声图像与磁共振成像(US-MRI)之间的图像配准融合。方法对健康人体分别进行US及MRI检查,对比图像,选择较固定的内部标记,并利用自主开发的融合软件将US与MRI的图像进行融合。结果确定图像配准的主要内部点为:(1)肝静脉汇入下腔静脉的第二肝门;(2)门静脉主干及左右支分支处;(3)门静脉左支与其分支构成"工"字形结构处。结论点法在进行健康人体的US-MRI图像配准融合时作用是可行的。自主开发的融合软件能够进行健康人体的US-MRI图像配准融合。     

基于机器学习的高强度聚焦超声消融子宫肌瘤剂量预测模型研究

目的 构建基于机器学习的高强度聚焦超声(HIFU)消融子宫肌瘤剂量预测模型。方法 收集接受HIFU消融子宫肌瘤患者678例的临床资料，通过Spearman相关性分析和随机森林计算重要性得分相结合的方法筛选特征，将特征纳入多层感知器(MLP)和极限梯度提升(XGBoost)模型中建立消融剂量预测模型，并评估预测模型的性能。结果 结合Spearman相关性分析和随机森林的结果，筛选出子宫位置、肌瘤类型、肌瘤位置、肌瘤长径等13类变量。分别建立MLP和XGBoost的剂量预测模型，其训练集上的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、决定系数(R²)分别为0.163、0.195、0.951和0.029、0.088、0.993,MLP和XGBoost模型在测试集上的MAE、RMSE、R²分别为0.158、0.191、0.925和0.032、0.091、0.985。结论 MLP和XGBoost模型对HIFU消融子宫肌瘤的剂量均有较好的预测能力，能辅助临床医师为患者制定更合理的子宫肌瘤治疗方案。