ExacTrac系统在颅脑肿瘤放疗摆位中的应用

目的 使用ExacTrac与OBI系统对颅内肿瘤进行图像引导放疗,并用锥形束CT(CBCT)验证ExacTrac系统移床修正后的结果,评估ExacTrac系统在颅脑肿瘤放射治疗中的摆位精度.方法 选取2017年1月至2018年1月中山大学附属第一医院收治的28例颅脑肿瘤放疗患者作为研究对象.先利用三维激光系统摆位,用ExacTrac系统拍摄两幅交叉的X线图像,得到三维平移误差X(左右)、Y(进出)、Z(升降)和对应的旋转误差Rx、Ry、Rz,进行六维移床修正后,再使用ExacTrac系统验证修正后的位置并在加速器上进行CBCT扫描.记录ExacTrac修正前、后以及CBCT的摆位误差并统计分析.结果 ExacTrac系统修正前X、Y、Z三个方向的平移误差分别为(-0.38±1.38)mm、(0.30±1.37)mm、(-0.55±1.12)mm,修正后的误差为(0.02±0.31)mm、(0.01±0.25)mm、(-0.03±0.27)mm,其对应的旋转误差分别为(-0.18±1.08)°、(0.35±1.60)°、(0.21±1.11).和(0.06±0.19)°、(0.01±0.23)°、(-0.03±0.30)°,修正前后比较,差异有统计学意义(P＜0.05).CBCT验证ExacTrac修正后的误差为(0.26±0.59)mm、(-0.42±0.55)mm、(0.22±0.53)mm,均不超过±1 mm.结论 ExacTrac系统配合六维床可明显降低摆位误差,提高治疗精度,是一种在颅脑肿瘤放射治疗中可靠的图像引导方法.     

《中华心血管病杂志》对形态学图片的质量和制作要求

作者提供的形态学图片既应用于论文的出版,也应用于论文的评审和编辑,除图片要足够的大小外.图像要能真实反映形态的原貌和特征。图片要清晰,对比度好,色彩正常。基本要求如下。1.图片必须是原始图像或由原始图像加工成的照片,图像要能显示出形态特征,必要时需加提示或特指符号(如箭头等)。     

常规MRI特征在弥漫性星形细胞瘤IDH基因突变预测中的临床价值

目的：分析常规MRI特征在弥漫性星形细胞瘤异柠檬酸脱氢酶（isocitrate dehydrogenase，IDH）基因突变预测中的临床应用价值。方法：回顾性分析经手术病理证实的85例弥漫性星形细胞瘤患者（58例IDH突变型，27例IDH野生型）的临床及术前常规MRI图像资料。由2名中枢神经影像医师独立依据伦勃朗视觉感受图像（visually accessible Rembrandt images，VASARI）特征集的标准进行影像学特征的定量分析。运用Kappa检验评价2名医生对影像学特征评分结果的一致性。应用Mann?Whitney U检验、卡方检验或Fisher精确检验评价IDH突变型组与野生型组影像学特征的统计学差异。运用Logistic回归分析及受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线分析评价影像学特征对于预测弥漫性星形细胞瘤IDH突变的诊断效能。结果：2名中枢神经影像医师VASARI特征评分的一致性较好（Kappa值：0.737~0.960）。年龄、肿瘤定位、脑室受累、深部脑白质受累、跨中线、T2/FLAIR不匹配征对于弥漫性星形细胞瘤IDH基因突变的预测具有统计学意义（P < 0.05）。其中年龄、肿瘤定位、T2/FLAIR不匹配征为独立预测危险因素，ROC曲线下面积（area under curve，AUC）分别为0.779、0.705和0.840；联合三者对预测弥漫性星形细胞瘤IDH基因突变的诊断效能最高，AUC为0.927。结论：术前常规MRI特征有助于非侵入性地预测弥漫性星形细胞瘤IDH基因突变。     

T1~T2期乳腺癌保乳术后化疗后程同步大分割放疗前瞻性Ⅰ期临床研究

目的 前瞻性评估T1~T2期乳腺癌保乳术后化疗后程大分割放疗的不良反应和耐受性，以及在缩短治疗时间、减轻患者经济负担等方面的价值。方法 共入组20例T1~T2期乳腺癌保乳术后患者，所有患者于末次多西他赛化疗前开始大分割放疗。观察急性放射反应、治疗完成率及无病生存率、住院时间及住院费用等。结果 治疗完成率100%。主要不良反应为血液学毒性（白细胞减少）及皮肤反应，患者均可耐受。中位随访时间为30.1个月，随访率100%。美容效果良好率100%。平均总治疗时间为4周，总住院治疗费用节省约1万元。21个月无病生存率为100%。结论 T1~T2期乳腺癌保乳术后可耐受同步大分割放化疗，局部控制好，美容效果佳，且具有较高的卫生经济学价值。     

MRI图像融合技术在肛瘘评估中的初步应用

目的采用图像融合技术获得T2WI与T2WI-FS的融合图像，评估其在肛瘘及肛周结构显示中的优势。 方法2016年6月至2018年6月，前瞻性选择中山大学附属第一医院29例肛瘘患者进行肛管磁共振（MR）检查，采用图像融合技术获取T2WI与T2WI-FS的融合图像T2WI-Fusion，利用Fisher score算法计算瘘管及肛门括约肌的组织间分辨力Fisher值、脂肪与肛门括约肌间的Fisher值，评估融合图像中瘘管及肛周结构的显示情况。采用改进的双刺激连续质量量表（DSCQS）对T2WI-FS、T2WI、增强3D-VIBE和T2WI-Fusion序列图像进行主观图像质量评价。 结果29例患者均成功获得T2WI与T2WI-FS的融合图像T2WI-Fusion。T2WI-Fusion、T2WI瘘管与括约肌间Fisher均值分别为6.46、3.31，T2WI-Fusion图像对瘘管的显示优于T2WI序列图像（P<0.001）。T2WI-Fusion、T2WI-FS脂肪与括约肌间Fisher均值分别为10.61、2.45，T2WI-Fusion图像对括约肌的显示优于T2WI-FS序列图像（P<0.001）。T2WI-Fusion对瘘管与括约肌的图像质量评价总评分均高于T2WI-FS、T2WI、增强3D-VIBE序列（P<0.001）。 结论MRI图像融合技术同时具备T2WI及T2WI-FS的优势，无需增加扫描序列及扫描时间，且操作简单，花费时间短，显著提高病变及肛周解剖结构的对比度和图像质量。     

舌象分割技术的文献计量学分析

[目的]了解舌象分割技术的研究现况及发展趋势,为舌象客观化提供参考。[方法]基于中国知网、维普、万方及Pubmed数据库检索建库至2018年公开发表的舌象分割技术文献,利用Note Express 3.20、Excel 2016、SATI3.2、UCINET 6.0软件进行文献计量学及关键词共现网络分析。[结果]舌象分割技术文献研究整体呈上升趋势,北京工业大学居首位。主要基金资助为国家自然科学基金。根据普赖斯定律的要求,基本形成"核心作者群"。舌象分割以Snake模型和基于阈值的分割技术为主。关键词集中分布在"舌诊""图像分割""舌诊客观化"等方面。[结论]舌象分割技术研究仍需受到重视,国家政府应加大资助力度,加强研究机构间合作,尚存在一些舌象分割评价标准问题,需待改进。     

阴道镜下定位活检方案对宫颈鳞状上皮内病变进行诊断的临床应用价值分析

目的探讨并分析阴道镜下定位活检方案对于宫颈鳞状上皮内病变进行诊断的临床应用价值。方法将2018年11月～2019年4月我院收治的387例阴道镜下定位活检患者作为研究对象。采用简单随机抽样将结果根据WHO女性生殖器肿瘤分类(2014)建议采用与细胞学分类相同的二级分类法(即LSIL和HSIL),将患者分为低级别鳞状上皮内病变(LSIL)、高级别鳞状上皮内病变(HSIL)、慢性宫颈炎共三组。对相应的患者进行病理检查,对病情进行分析确诊,并研究其相应的临床价值。结果经检查,慢性宫颈炎占44.19%,宫颈鳞状上皮内病变(SIL)占55.81%,其中LSIL 156例、HSIL 60例。醋酸白色上皮、点状血管、镶嵌等为患者阴道镜的异常图像表现。SIL病变级别与阴道镜图像的合并病变严重程度成正比,且出现阴道镜下2级病变的几率越大,HSIL组显著高于LSIL组,LSIL组显著高于慢性宫颈炎组,差异均有统计学意义(P 0.05)。结论阴道镜下定位活检对于宫颈鳞状上皮内病变患者具有重要的应用诊断价值,可作为宫颈鳞状上皮内病变的重要判断手段,具有良好的临床应用价值。     

人工智能优化算法对提高大体型患者低剂量扫描冠状动脉图像质量的价值

【摘要】目的：探讨人工智能（AI）图像优化算法对提高大体型患者低剂量扫描冠状动脉图像质量的价值。方法：前瞻性连续纳入2018年2-5月在本院NeuViz 128 CT行冠状动脉CTA检查的28例大体型患者（BMI＞26kg/m2）。所有的患者均采用步进扫描模式，管电压100kV，自动管电流调制（233.4±46.7mAs）。对原始数据采用迭代算法（Clearview+ 50%）进行重建得到A组图像，进一步对该组图像采用AI图像优化技术进行处理，所得图像作为B组。分别在主动脉根部、左主干开口、左前降支中段、左回旋支中段及右冠状动脉中段选取不同的兴趣区，测量这两组图像的冠状动脉的CT值、噪声、信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR），由两名高年资的医生以Likert 4级评分法评估该两组图像的主观评分（1分，优秀；4分，不能诊断）。结果：患者平均BMI为（29.31±3.19）kg/m2，平均心率（64.89±8.13）次/分。与A组图像相比，B组图像主动脉根部、左主干开口、左前降支中段、左回旋支中段及右冠状动脉中段的噪声分别降低了68.36%、45.89%、28.41%、32.49%和31.25%。B组图像SNR和CNR明显优于A组图像（P均＜0.01）。B组冠状动脉主观评分明显优于A组图像质量（1.66±0.27 vs.1.82±0.20，P＜0.001）。扫描过程中CT剂量指数为（10.6±0.9）mGy，剂量长度乘积为（167.8±26.2）mGy·cm，有效剂量为（2.3±0.4）mSv。结论：AI图像优化算法可以有效提高大体型患者在低剂量扫描时的冠状动脉图像质量，为大体型患者降低辐射剂量及优化冠脉动脉图像质量提供了新思路和新方法。