脑血流、脑血容量、脑氧代谢率、氧摄取率受年龄影响分析

目的 分析脑血流(CBF)、脑血容量(CBV)、脑氧代谢率(CMRO2)、氧摄取率受年龄的影响,为进一步探讨脑血流等参数变化与老年性脑疾病的关系提供参考.方法 采集年轻组[(21.0+1)岁]和年老组[(60.9+4.7)岁]的脑血流、CBV、CMR02及氧摄取率的PET图像.用SPM软件进行解剖标准化后,统计分析两组图像全脑区域及感兴趣区脑血流等参数的变化.结果 相对年轻组,年老组的脑血流、CBV、CMRO2呈现下降趋势,氧摄取率呈上升趋势.结论 本研究提示,脑血流、CBV、CMRO:随正常衰老而下降,同时脑血流的下降比CMRO2下降更明显.在感兴趣区中,脑血流和脑氧代谢变化最明显的区域为前头皮质顶部和下头顶小叶部位.在白质中,脑血流和脑氧代谢变化最小.     

肝脏影像的薄板样条弹性配准

目的 在弹性配准中考虑肝脏周边解剖结构间运动的不连续性.方法 采用双薄板样条弹性配准方法,利用制定治疗计划过程中于参考影像中勾画的轮廓线信息对特征点进行分区.结果 对临床病例进行配准,沿人体上下方向偏移量绝对值的平均误差从配准前的11.25 mm降到配准后的1.80 mm,标准方差从2.60 mm降到1.39 mm.结论 该方法考虑了脏器间运动的不同模式,并且不需要在配准中对目标影像进行轮廓线勾画.     

VTK—Widgets在医学图像交互测量中的研究

VTK—Widgets是虚拟场景中响应用户事件的对象。介绍Widget的事件处理机制，并基于Widgets交互式得测量医学图像中感兴趣对象间的距离、对象的角度和面积，此交互测量方法成功应用于三维可视化系统中，有助于医生诊断疾病。     

基于医学影像计算机辅助诊断的分割方法

本文在综合介绍目前基于医学影像的计算机辅助诊断(MICAD)研究工作的基础上，重点分析了MICAD主要使用的图像分析和处理技术。作为例子重点介绍了MICAD对图像分割的要求，介绍了目前我们正在开展的最小近邻算法(KNN)和模糊最小紧邻算法(FKNN)进行图像分割的工作，并提出了如何用相邻像素的信息，进一步提高分割的准确性的思路，为后面的计算机自动识别提供依据。而计算机自动识别是基于医学影像的计算机辅助诊断过程自动化的基础。     

经鼻肠梗阻导管治疗粘连性肠梗阻效果的Meta分析

目的评价经鼻肠梗阻导管治疗粘连性肠梗阻的效果。方法应用计算机检索中国期刊全文数据库(CNKI,1966年1月-2012年6月)、万方数据库(1990年1月-2012年6月)、维普数据库(VIP:1989年1月-2012年6月)、中国生物医学文献数据库(CBM,1980年1月-2012年6月)、PUBMED数据库(1990年1月-2012年6月),查找有关经鼻肠梗阻导管治疗粘连性肠梗阻的文献,进行Meta分析。结果共有6篇文章260例患者纳入研究,Meta分析结果显示,经鼻肠梗阻导管治疗组治愈率高于对照组,分别为90.7%(49/54)和54.7%(29/53),差异有统计学意义(OR=8.6,95%CI 2.90~25.55,P=0.0001);腹围减少程度较对照组缩短了2.56 d,差异有统计学意义(OR=8.45,95%CI 7.17~9.73,P<0.01);日平均减压量较对照组增加了142.51 ml,差异有统计学意义(OR=533.18,95%CI 461.93,604.44,P<0.01);肛门排气排便时间较对照组缩短了0.89 d,差异有统计学意义(OR=-2.09,95%CI-2.54~-1.65,P<0.01);气液平面消失时间较对照组缩短了1.19 d,差异有统计学意义(OR=-2.82,95%CI-3.41~-2.22,P<0.01)。结论经鼻肠梗阻导管治疗粘连性肠梗阻效果优于鼻胃管。     

基于离散余弦变换的空间归一化方法

在分析功能磁共振成像(fMRI)试验数据时,为了在不同被试之间比较实验结果、增加实验数据的可靠性,需要对所有被试的脑解剖学影像在三维空间空间内归一到一个共同的标准模板影像,使得它们之间的解剖结构差异达到最小。过去被广泛使用的基于体素的自动化归一化方法虽然很精确,但很耗时。本文章发展了可以在高速度下达到高精确度归一的基于体素的3D归一化方法,该方法采用了余弦离散变换(DCT),克服了原来方法需要较长计算时间的缺点,在现有普通微机上2分钟之内完成对128×128×30体素尺寸下的三维脑图像归一化,文章对方法和结果进行了讨论。     

VTK-Widgets在医学图像交互测量中的研究

VTK—Widgets是虚拟场景中响应用户事件的对象。介绍Widget的事件处理机制,并基于Widgets交互式得测量医学图像中感兴趣对象间的距离、对象的角度和面积,此交互测量方法成功应用于三维可视化系统中,有助于医生诊断疾病。