使用U-Net 深度学习网络对腰椎矢状T2WI图像自动分割的可行性研究

目的:研究训练U-Net模型自动分割腰椎矢状面T₂WI图像中各结构的可行性。方法:回顾性搜集腰椎矢状面T2WI图像数据,共获得80个矢状面T₂WI序列。由2位影像医师手工标注矢状面腰椎椎体、椎间盘、椎间孔、椎管/硬膜囊、脊髓及马尾神经。将数据随机分为训练集、调优集和测试集,使用U-Net网络分两步(coarse-to-fine)训练腰椎矢状T₂WI分割模型。模型评价指标包括客观评估(Dice系数)和主观评估。结果:11例测试集数据中U-Net模型预测腰椎5个解剖部位分割的Dice值分别为椎体0.82~0.9(平均0.864)、椎间盘0.86~0.92(平均0.898)、椎管/硬膜囊0.76~0.87(平均0.837)、椎间孔0.6~0.76(平均0.67)、脊髓及马尾神经0.55~0.9(平均0.669)。主观评估各解剖部位分割满意率分别为椎体97.5%、椎间盘97.9%、椎管/硬膜囊86.4%、椎间孔76.7%、脊髓及马尾神经78.6%。结论:基于U-Net深度学习网络对腰椎矢状T₂WI图像的解剖结构进行自动分割是可行的。     

基于深度学习自动分割模型的DWI影像组学模型预测前列腺癌盆腔骨转移

【摘要】目的：探讨基于DWI图像利用深度学习方法建立的分割模型对盆腔骨结构的自动分割价值,以及基于自动分割图像建立的影像组学模型对前列腺癌骨转移的诊断效能。方法：回顾性搜集2017年1月－2020年1月因临床怀疑前列腺癌而行盆腔多参数MRI扫描的614例患者的DWI数据,训练3D U-Net模型对盆腔骨质结构进行自动分割。以两位影像科医师手工勾画和标注的8个盆腔骨质结构（下腰椎、骶骨、髂骨、髋臼、耻骨、坐骨、股骨头、股骨颈）为金标准,在不同数据集（训练集、调优集、测试集）中,采用Dice相似系数（DSC）、Jaccard相似系数（JSC）和Hausdorff表面距离（HSD）评估3D U-Net模型自动分割盆腔各骨质结构的效能。另搜集2020年2月-2020年12月在本院经病理证实为前列腺癌的275例患者的影像资料,用于盆腔骨质结构分割模型的外部验证集及建立预测骨转移灶的影像组学模型,采用受试者工作特征曲线（ROC）评估影像组学模型的分类效能。结果：U-Net分割模型在测试集中的DSC、JSC和HSD值分别为0.87±0.03、0.77±0.04和21.75±12.08;在外部验证集中相应参数值分别为0.82±0.06、0.71±0.08和16.27±4.35。基于275例前列腺癌患者的盆腔骨质结构自动分割图像,共提取和筛选出20个影像组学特征参数,所建立的影像组学模型在测试集中的ROC曲线下面积（AUC）为0.965（95%CI：0.899~0.993）,敏感度为97.14%（95%CI：85.1%~99.9%）,特异度为89.36%（95%CI：76.9%~96.5%）。结论：基于DWI图像利用深度学习方法建立的自动分割模型能准确分割盆腔骨质结构,随后建立的影像组学模型可以有效检出盆腔范围内的骨转移灶,为自动评估前列腺癌患者盆腔骨转移提供了新方法。     

利用深度学习实现CT图像上腰骶椎各结构分割及椎间盘自动定位的可行性研究

目的:探索使用3D U-Net深度学习模型在CT图像上进行腰椎各结构的自动分割及椎间盘自动定位的可行性。方法:回顾性搜集2020年12月1日-2021年3月29日于本院行腰椎平扫CT的患者影像图像,排除腰椎术后、脊柱畸形及骨转移的病例,共纳入了154个图像数据。手工标注腰骶椎各椎体、椎间盘及硬膜囊。按8:1:1比例将数据随机分为训练集(n=125)、调优集(n=14)和测试集(n=15)。利用3D U-Net分割模型进行训练,以医师手动标注结果作为参考标准,根据测试集Dice相似系数(DSC)、体积相似度(VS)和Hausdorff距离(HD)作为评价模型分割效能的指标。应用连通域分割算法进行腰椎各椎间盘定位,以医师判定为金标准,采用混淆矩阵评价模型识别各椎间盘的位置的定位效能。结果:测试集中3D U-Net深度学习模型对腰骶椎各结构分割结果DSC值、VS值均>0.96。模型识别各椎间盘位置的准确率达98.7%,模型预测与医师判定一致性高。结论:3D U-Net深度学习模型和可用于CT图像中腰椎各主要结构的自动分割并通过连通域算法实现椎间盘自动定位。     

MRI序列以及注意力门、残差网络对U-Net脑肿瘤分割模型的影响

【摘要】目的：探讨MRI序列选择以及注意力门、残差网络对U-Net脑肿瘤分割模型准确性的影响。方法：使用BraTS 2021的脑肿瘤病例1251例,排除经裁剪后缺乏肿瘤图像特征的病例,以7:2:1的比例分为训练组、验证组和测试组,使用7种不同序列组合（所使用序列包括T1WI、T2WI、T2 FLAIR、T1增强）训练U-Net模型,使用Friedman检验和成对比较（经Bonferroni校正法调整显著性值）对比测试集的Dice系数。使用4通道图像以相同方法对比基线U-Net、注意力U-Net、残差U-Net以及注意力残差U-Net对脑肿瘤分割的准确性。结果：在分割肿瘤强化区域、核心区域时,无T1增强序列的3通道组的Dice系数显著低于其他组;在分割全肿瘤时,无T2及T2 FLAIR的2通道组的Dice系数显著低于其他组,无T2 FLAIR的3通道组显著低于剩余其他组,4通道组及无T1的3通道组显著高于其他组,余组间差异无统计学意义。4种U-Net模型仅在分割全肿瘤时存在显著差异,在进一步的成对比较中差异无统计学意义。结论：MRI序列对U-Net分割表现的影响可能与标注方式、该序列所包含的特征信息等有关。本研究中：单独剔除T1序列对U-Net模型无显著影响;与注意力门相比,残差网络可能一定程度提高了U-Net模型的分割准确度。     

基于深度学习探索3D MRU尿路分割的初步研究

【摘要】目的：探索基于深度学习在三维磁共振尿路成像（3D MRU）图像上分割尿路的可行性。方法：回顾性收集2021年1月1日-2021年4月30日本院包含“MRU”检查项目的图像,共219例数据纳入本研究。由2名影像医生手工勾画双侧肾盂-肾盏、输尿管及膀胱区域,将219例数据随机分为训练集（175例）、调优集（22例）和测试集（22例）训练3D U-net分割模型。统计Dice相似性系数（DSC）和霍夫曼距离（HD）用于自动分割的客观评价,由2名影像医生主观评价模型自动分割勾画并应用组内相关系数（ICC）评估主观评分的一致性。结果：MRU分割模型的测试集共22个数据,DSC值均达到0.70及以上,右侧输尿管、左侧输尿管、左侧肾盂-肾盏、右侧肾盂-肾盏及膀胱的分割结果DSC值分别为0.81、0.70、0.85、0.95、0.98,HD值分别为（43.01±41.24）mm、（65.1±66.80）mm、（37.8±52.48）mm、（52.08±69.88）mm、（10.06±20.76）mm。2位影像医生对测试集的主观评分总分为29.00±1.68、28.68±1.63,ICC值为0.95（95%CI：0.89～0.98）。结论：基于深度学习的3D MRU尿路自动分割勾画在临床具备可行性,可为后续MRU的定位、定量及定性诊断提供基础。     

高场强头颅柔性线圈的颅脑成像质量的应用价值研究

【摘要】目的：通过与头颅16通道硬质线圈（HC16）比较，评价头颅12通道柔性磁共振线圈（AHC12）的颅脑成像效果。方法：首先对二个线圈进行物理测试，之后招募20例健康志愿者，分别采用同一磁共振仪、同一成像序列，先后采用AHC12和HC16线圈进行头颅成像，成像序列包括横轴面T2WI 、矢状面3D T1WI及扩散加权成像。对两组中各序列图像质量进行主观评分，测量及计算图像信噪比，并进行统计学分析。结果：AHC12线圈组中T2WI、3D-T1WI、DWI图像的信噪比均高于HC16线圈组，组间差异均具有统计学意义（P<0.05）。AHC12线圈组T2WI图像质量的主观评分明显高于HC16线圈（4.77±0.43 vs. 4.41±0.50，P<0.05)；两个线圈组中T1WI和DWI图像质量的主观评分差异君无统计学意义（4.82±0.39 vs. 4.64±0.49，4.70±0.47 vs. 4.40±0.50；P均>0.05）。结论：高场强下AHC12 柔性线圈可获得优于HC16硬质线圈的图像质量，可应用于临床常规头颅MRI检查中。     

3D DESS磁共振序列诊断神经根型颈椎病临床价值

目的：探讨3D双回波稳态进动（dual echo steady state ,DESS）磁共振序列在显示椎管内臂丛神经的形态解剖学信息的情况,以及在显示突出椎间盘与椎管内臂丛神经的关系的临床应用价值。方法对35例有颈肩痛和上肢麻痛等颈丛和臂丛神经根受压症状,临床高度怀疑神经根型颈椎病患者行颈椎M RI常规序列（矢状位 T1 WI ,T2 WI ,横轴位T2WI）和3D DESS序列,3D DESS序列的所有图像均采用3D最大信号强度投影（MIP）与曲面重组等后处理,由2位高级职称M RI影像诊断医师通过对重建后图像所显示的臂丛神经椎管内神经根的形态、长度以及突出椎间盘与椎管内臂丛神经的关系的影像表现,评价3D DESS序列在神经根型颈椎病影像诊断中的临床应用价值。结果3D DESS序列重建图像和常规MRI T2WI序列图像对臂丛神经椎管内神经前根的显示率分别为94．3％（33／35）和88．6％（31／35）,对臂丛神经椎管内神经后根的显示率分别为94．3％（33／35）和80％（28／35）,3D DESS序列明显优于常规层厚 T2 WI图像,差异有显著性意义（P ＜0．05）;在臂丛神经椎管内神经前后根完整性的显示方面,两者间差异无统计学意义（P ＞0.05）。结论3D DESS序列经重建后的图像,可提供更多的椎管内臂丛神经的形态解剖学信息,能清晰显示突出椎间盘对神经根的压迫情况,为临床治疗提供明确依据。     

超声耦合剂软胶袋垫衬法对磁共振高分辨率睾丸成像质量影响

【摘要】目的：探讨磁共振高分辨率睾丸成像的方法。方法：随机抽取30名20~56岁健康男性志愿者。实验组30例：在检查部位垫衬超声耦合剂软胶袋;对照组30例：检查部位不做任何检查前处理。实验组与对照组为同一组志愿者,前后进行两次同序列、同参数高分辨率扫描。测试序列：轴面T1WI、T2WI、T2WI+FS、矢状面和冠状面T2WI+FS。计算每一幅图像的SNR、CNR值,并对各序列成像质量评分,将所得数据进行统计学分析,比较两组间影像质量的差异。结果：实验组影像质量明显优于对照组。客观评估：轴面T1WI、T2WI、T2WI+FS的SNR、CNR均值分别是SNR实验组：4.03±0.71、7.28±3.61、4.22±2.10,对照组：3.58±0.62、3.44±2.24、2.38±1.78;CNR实验组：0.71±0.24、1.16±0.66、0.56±0.25,对照组：0.57±0.21、0.53±0.44、0.20±0.13,两组间各序列差异均存在统计学意义,SNR的t值分别是-2.746、-5.595、-3.663,P值均<0.05,CNR的t值分别是-2.760、-4.590、-8.469,P值均<0.05。矢、冠状面T2WI+FS的SNR均值分别是实验组：5.97±2.00、7.58±3.04,对照组：5.20±1.79、6.81±2.67,两组间各序列差异不存在统计学意义,t值分别是-1.964、-1.872,P值均>0.05;CNR均值分别是实验组:3.18±1.13、2.88±0.96,对照组：2.44±1.08、2.40±0.75,两组间各序列间差异存在统计学意义,t值分别是-2.766、-2.676,P值均<0.05。主观评分：两位医师分别对两组测试序列成像质量评分的一致性较好,Kappa值分别是0.72、0.71;0.80、0.77;0.84、0.79;0.72、0.83;0.85、0.81,95%置信区间分别是0.57~0.83、0.57~0.83;0.66~0.90、0.65~0.87;0.72~0.94、0.68~0.89;0.57~0.85、0.73~0.92;0.72~0.95、0.70~0.90。甲、乙两位医师两组间各序列成像质量评分差异均存在统计学意义,医师甲评分均值分别是实验组：3.38±0.53、3.57±0.50、3.35±0.54、3.24±0.56、3.65±0.54;对照组：2.70±0.66、2.58±0.67、2.26±0.75、2.23±0.79、2.27±0.64,Z值分别是-6.764a、-7.053a、-7.550a、-7.078a、-8.088a,P值均<0.05。医师乙评分均值分别是实验组：3.36±0.52、3.53±0.50、3.39±0.55、3.25±0.50、3.64±0.54,对照组：2.59±0.64、2.66±0.76、2.23±0.75、2.26±0.76、2.24±0.69,Z值分别是-6.529a、-6.539a、-7.894a、-7.319a、-8.051a,P值均<0.05。结论：超声耦合剂软胶袋垫衬法能够明显提高磁共振高分辨率睾丸成像质量。     

基于3D U-Net深度学习网络对眼眶CT图像的分割：初步探索

目的 探索基于3D U-Net深度学习网络对眼眶CT图像中主要结构进行自动分割的可行性。方法 回顾性搜集34例患者的58个正常的眼眶CT检查图像,由两位影像科医师标注双侧眼眶、眼球、上直肌、下直肌、内直肌、外直肌、视神经结构,按照8∶1∶1的比例随机分为训练集、调优集及测试集,训练3D U-Net分割模型,输出径线、体积及CT值,并返回到结构化报告。用测试集的Dice值进行客观评价,并用非参数检验和Bland-Altman散点图比较手工标注和模型预测的结果。医师对预测结果进行满分为10分的主观评价。用另外10个眼肌增粗图像进行外部验证。结果 测试集各结构的平均Dice值为0.82±0.12,眼肌平均体积为552.83～859.04 mm³。模型预测与手工标注所得到的体积、径线及CT值的测量结果之间的差异大多无统计学意义（P>0.05）。该模型的主观评价总分为7.00±2.00。外部验证敏感性为95.12%,特异性为53.85%。结论 基于3D U-Net的眼眶CT图像的分割以及体积、径线和CT值的自动测量是可行的,其测量结果可自动导入结构化报告,准确性符合临...     

基于深度学习在CT图像上分割胆囊的研究

【摘要】目的:基于深度学习方法训练模型,研究其用于腹部CT图像上分割胆囊并自动测量的可行性。方法:从本院PACS系统搜集2016年1月12日至2021年5月28日行腹部CT检查的患者,从中选取1154位患者的1181次CT检查图像,共得到2559个图像序列用于训练模型。由2位影像科医师标注胆囊,将全部数据按8：1：1的比例随机分为训练集（n＝2043）、调优集（n=245）和测试集（n=271）,训练3D U-net模型分割胆囊并自动测量。另搜集2022年9月10-19日的腹部CT扫描图像,随机选取共141位患者的141次检查的270个图像序列作为外部验证数据集。以外部验证集的预测结果评价模型的效能。使用Dice相似系数（DSC）、体积相似度（VS）和Hausdorff距离（HD）定量评价模型分割胆囊区域的效能。使用Bland-Altman分析评价模型自动测量的胆囊体积、径线、平均CT值与医师标注测量值的一致性。结果:外部验证集的DSC、VS、HD分别为0.980(0.970,0.980）、0.990（0.990,1.000)、1.69 (1.27,2.45)mm,各数据集之间DSC、VS和HD的差异均有统计学意义（P均<0.001）。外部验证集中模型预测和医师标注测量的胆囊体积、CT值、三维径线的95%一致性界限（LoA）的可信区间分别为（-2.07,3.36）、（-1.55,1.15）、（-1.28,1.47）、（-3.34,4.07）和（-1.11,2.15）,分别有2.6%、3.7%、3.7%、1.1%和3.7%的点落在95%LoA以外。结论:基于深度学习模型可在腹部CT图像上自动分割胆囊区域,是将来进一步胆囊病变智能诊断的基础。     

基于磁共振图像手工勾画宫颈癌危及器官稳定性分析

目的 以宫颈癌MR图像为基础,分析不同勾画者、同一勾画者不同时间手工勾画危及器官（OARs）的稳定性,为放疗计划设计的序列选择进行初步探索。方法 回顾性分析中山大学肿瘤防治中心放疗科2016—2018年经MR-sim扫描的30例宫颈癌患者,选取共有的T1WI、T1dixonc和T2WI 3序列MR图像导入Monaco计划系统,由两位临床放疗医师独立在每个患者3个序列上分别勾画膀胱、直肠、肛管、左/右股骨头。其中一位医师在完成首次勾画工作后的一个月再次完成T1WI序列及各OARs的勾画。统计分析各OARs的相似性系数（DSC）、豪斯多夫距离（HD）和位置差异（Δx、Δy、Δz）。结果 不同勾画者在T1WI、T1dixonc、T2WI序列和同一个勾画者在T1WI序列上勾画5个OARs的HD值均<2 mm;位置差异均<5 mm。不同勾画者和同一个勾画者不同时间勾画的DSC、HD及位置差异与OARs体积呈正相关性（R=0.178~0.582,P<0.05）。因肛管体积较小（7.385±1.555）cm³,DSC值均<0.7表现稍差外,其余OARs平均DSC值均>0.82。通过两两比较3个序列上不同勾画者勾画OARs的DSC、HD发现,T1WI序列直肠、左/右股骨头的DSC值、膀胱、左/右股骨头、直肠的HD值以及肛管、右股骨头Δz轴差异均优于T1dixonc,差异有统计学意义（t=-3.116~3.604,P<0.05）;T1WI序列直肠DSC值和肛管HD值较T2WI序列好（t=2.934、3.677,P<0.05）;T1dixonc序列直肠DSC、肛管HD差异稍优于T2WI（t=6.806、2.130,P<0.05）;T2WI序列勾画骨组织（左/右股骨头）稳定性优于T1WI、T1dixonc,且差异均具有统计学意义（t=-6.580~6.542,P<0.05）。结论 基于MR图像的不同勾画者和同一勾画者不同时间勾画膀胱、直肠、股骨头稳定性较好,肛管次之。且T1WI序列OARs勾画稳定性较优于T1dixonc、T2WI。     

ZTE成像技术评估神经根型颈椎病椎间孔骨性狭窄的价值

【摘要】目的：探讨MR零回波时间（ZTE）成像技术在评估神经根型颈椎病椎间孔骨性狭窄中的应用价值。方法：临床诊断为神经根型颈椎病的患者,除常规颈椎MR和CT检查,还同时行T1WI、T2WI双斜矢状面和ZTE序列扫描,评估椎间孔骨性狭窄情况。以CT作为参照标准,计算各MR序列评估椎间孔骨性狭窄的敏感度和特异度。采用Kappa检验评估各MR序列与CT对椎间孔骨性狭窄评估结果的一致性,以及评价者之间对椎间孔狭窄评估结果的一致性。采用配对χ2检验比较ZTE与常规MR序列敏感度和特异度的差异。采用Wilcoxon符号秩和检验,将CT的严重程度评分与各MR序列进行比较。结果：29例患者（348个椎间孔）中,CT共检出68个椎间孔存在骨性狭窄,ZTE检出60个,斜位T2WI检出40个,斜位T1WI检出35个,常规T2WI、T1WI分别检出21个和18个,ZTE较常规T1WI、T2WI序列具有更高的敏感度,ZTE对椎间孔骨性狭窄的评估与CT具有很好的一致性（Kappa值=0.85）。对于ZTE序列不同评价者间一致性好（kappa值=0.78）。对于狭窄严重程度评分ZTE序列与CT无显著差异（Z=0,P=1）,常规T1WI、T2WI均有低估椎间孔狭窄程度的趋势。结论：与常规T1WI、T2WI序列相比,ZTE序列能够更可靠地评估神经根型颈椎病椎间孔骨性狭窄。     

IVIM双指数及拉伸指数模型评估宫颈癌放化疗疗效的价值

【摘要】目的：探讨体素内不相干加权运动磁共振成像双指数、拉伸指数模型评估宫颈癌放化疗疗效的价值。方法：30例经活检证实为宫颈癌的患者放化疗前、放化疗1个月后行MRI扫描，扫描序列包括矢状面T2WI，横轴面T2WI、T1WI、DWI、IVIM（12个b值，范围0～2000s/mm2）。双指数模型测得病变区纯水分子扩散系数（D)、伪扩散系数（D*）、灌注分数（f），拉伸指数模型测得水分子扩散异质性指数（α），扩散分布系数（DDC）。测量各扫描时间点肿瘤最大面积及相关参数，并分析其动态变化及相关性。结果:宫颈癌病灶的D值、f值、DDC值在放化疗后升高，分别由0.642×10-3mm2/s，18.8%，0.84×10-3mm2/s升高至0.777×10-3mm2/s，36.3%，2.2×10-3mm2/s差异有统计学意义（P<0.05）；α、D*值在放化疗前后分别为0.775，9.59×10-3mm2/s至0.486，39.8×10-3mm2/s差异无统计学意义（P>0.05）。结论：IVIM双指数、拉伸指数相关参数可动态监测宫颈癌放化疗过程中的细微变化，D值、DDC值能有效监测放化疗疗效，f值可作为放化疗疗效的潜在观察指标。     

基于磁共振Dixon图像深度学习进行模拟CT骨重建的研究

【摘要】目的：基于磁共振Dixon图像的不同组合，采用深度学习方法进行颅骨二值重建，通过与CT图像比较评估骨重建效果。方法：回顾性收集2021年6月-8月共21例头颅CT和MR图像。刚性配准后，将CT值大于150和400HU像素点作为颅骨组织。采用U-Net神经网络模型训练，16例作为训练集，5例作为测试集。使用Dixon四种对比图像及其不同组合形成集成模型，进行二值颅骨图像重建。采用戴斯相似性系数（DSC）、准确度、敏感度和特异度评估骨重建效果。结果：在以400HU为阈值重建MR二值骨图像，水相和同相位组合的重建结果DSC值最高（0.760±0.038）。在以150HU为阈值时，水相和反相位组合的重建结果DSC值最高（0.795±0.040）。150HU重建结果比400HU敏感度高（0.880±0.050 vs. 0.855±0.052），特异度下降（0.977±0.004 vs. 0.982±0.004）。结论：利用Dixon图像进行深度学习重建颅骨二值图像，在400HU为阈值时水相和同相位图像结合进行颅骨重建的效果最优，在150HU为阈值时水相和反相位图像结合的效果最优。     

血液病腰椎骨髓的MRI鉴别诊断价值（附94例分析）

目的探讨血液和造血系统疾病的MRI鉴别诊断价值。方法选择经骨髓穿刺或活检证实的血液和造血系统疾病94例行MRI检查。全部病例均行腰骶椎矢状面T1WI和T2WI扫描。观察腰椎骨髓的MRI信号及形态改变,同时测量其T1值。结果38例急性白血病和8例地中海贫血T1WI均表现为均匀低信号,T2WI均匀等信号;平均T1值均延长,分别为（972.5±36.5）ms和(879.6±98.56)ms,两者间差异无显著性意义（q=1.52,P>0.05）。16例再生障碍性贫血T1WI4例呈均匀高信号,12例呈不均匀的高信号,T2WI14例呈等信号,平均T1值缩短,为（279.42±54.19）ms;3例急性造血功能停滞T1WI、T2WI均为等信号,平均T1值变化不明显,为（418.65±32.49）ms,两者平均T1值差异具有显著性意义（q=6.67,P<0.01）。20例多发性骨髓瘤15例有椎体骨质破坏及变形,呈多发斑片状病灶,T1WI呈不均匀低信号,T2WI呈不均匀高信号;3例骨髓异常增生综合征T1WI呈等或不均匀低信号,T2WI呈等信号;6例骨髓纤维化在T1WI和T2WI均表现为均匀低信号。结论（1）观察MRI信号改变可对急性白血病与再生障碍性贫血、多发性骨髓瘤、骨髓纤维化进行鉴别;（2）MRI比较容易区别临床难以鉴别诊断的再生障碍性贫血和急性造血功能停滞;（3）部分血液造血系统疾病的MRI鉴别诊断还需结合临床资料进行综合分析。     

高原脑水肿的MRI检查方法

目的：探讨MRI(核磁共振成像)在高原脑水肿检查中的运用，总结适合高原脑水肿检查的序列。方法：对9例高原脑水肿患者12次MRI检查进行回顾，对比T1WI、T2WI、水抑制FIR、扩散加权LSDW等序列在横断、矢状及冠状扫描所成图像分析。结果：T1WI、T2WI序列可充分显示高原脑水肿形成的大脑形态、结构和信号改变IFIR序列能够抑制掉T2WI图像中脑脊液形成的高信号，更好的显示病变脑组织；LSDW序列能够从分子水平显示早期脑缺血缺氧改变，矢状面、冠状面检查能够显示脑水肿造成的大脑形态、结构的异常改变和发现脑疝的存在。结论：横断位T1WI、T2WI、FIR序列检查可以作为高原脑水肿的常规检查序列，横断面LSDW序列可以作为补充检查方法。必要时可以进行矢状面及冠状面检查。     

髌股关节软骨退变的3D-Volume-FFE MRI:与标准序列及关节镜比较

目的 :以关节镜为标准 ,比较三维快速场回波容积扫描序列 (3D- Volume- FFE)、标准 SE序列、FFE序列对髌股关节软骨退变的诊断价值。方法 :32个膝关节行关节镜检及 3D- Volme- FFF- T1 WI矢状位 ,SE- T1 WI横断位、FFE- T1 WI横断位扫描。3D- Volme- FFE矢状位行多平面重建 (MPR)。MRI图像每个髌股关节分为内、外侧髌骨面 ,内外侧股骨滑车面与关节镜图像逐一对照分析。统计比较各序列诊断的敏感性、特异性。结果 :关节镜发现 5 0个病变软骨面。 3D- Volume- FFE、FFE- T1 WI敏感性、特异性明显高于 SE- T1 WI(P<0 .0 1)。 3D- Volme- FFE- T1 WI对软骨病变分级和关节镜分级间有显著正相关性。结论 :3D- Volme- FFE结合 MPR评价髌股关节软骨退变优于标准 SE、FFE序列     

MAVRIC-SL技术抑制颈椎前路术后STIR图像上金属伪影的可行性

【摘要】目的：通过与带宽优化STIR序列进行比较，探讨多采集与可变谐图像结合层面选择性（MAVRIC SL）STIR序列在抑制颈椎前路术后患者MR图像上金属伪影的价值。方法：回顾性分析20例颈椎前路术后患者的矢状面MAVRIC-SL STIR序列和带宽优化STIR序列的MR图像，对比分析两组图像上金属伪影的面积、脊髓的可见性以及脂肪抑制效果。结果：MAVRIC-SL STIR和带宽优化STIR序列图像上平均金属伪影面积分别为（422±189）mm2 和（774±394）mm2， MAVRIC-SL STIR序列图像上金属伪影面积显著减小（P=0.000）。而在脊髓的可见性和脂肪抑制效果方面，带宽优化STIR序列要优于MAVRIC-SL STIR序列（P值均为0.001）。结论：MAVRIC-SL STIR序列可以明显减轻颈椎前路术后患者MR图像上的金属伪影，但是在脊髓的显示和颈部脂肪抑制效果方面并不优于带宽优化STIR序列。     

MR 3D-FIESTA序列对肩部喙肱韧带增厚的诊断价值

【摘要】目的：探讨磁共振3D-FIESTA序列对肩关节黏连性关节囊炎喙肱韧带增厚的诊断价值。方法：回顾性分析52例肩关节黏连性关节囊炎患者的MRI图像,比较斜冠状面3D-FIESTA序列与FSE T1WI不抑脂序列显示喙肱韧带的差异,并比较3D-FIESTA序列斜矢状面与斜冠状面显示喙肱韧带的差异。结果：斜冠状面3D-FIESTA序列对喙肱韧带的显示率为75.00%,高于斜冠状面FSE T1WI不抑脂序列57.69%的显示率, 差异有统计学意义（χ2值=17.754,P=0.000）。斜矢状面3D-FIESTA序列对喙肱韧带的显示率为90.38%,高于斜冠状面3D-FIESTA序列75.00%的显示率,差异有统计学意义（χ2值=5.974,P=0.015）。结论：斜矢状面3D-FIESTA序列是显示肩关节黏连性关节囊炎患者喙肱韧带的理想序列,当临床怀疑患者有肩关节黏连性关节囊炎时,加扫斜矢状面3D-FIESTA序列很有必要。     

3D SPACE序列及后处理在显示大脑中动脉硬化中的临床价值

【摘要】目的：探讨高分辨率MRI脑血管壁成像3D SPACE序列及后处理技术在显示大脑中动脉硬化中的价值。方法：对行MRI常规序列和3D SPACE序列检查、符合脑动脉硬化诊断标准的40例患者进行观察和分析。采用3D SPACE序列行冠状面T1WI-FS、T2WI-FS和T1WI-FS增强扫描、曲面重建（CPR），在CPR图像上行大脑中动脉的硬化斑块断面重建。分析动脉硬化斑块的以下MRI表现：病变数目、狭窄长度、断面血管形态、信号强度、强化程度、内膜的完整性。计算血管狭窄程度和测量增强的信号值。根据T2WI、DWI等表现等将患者分为急性脑梗死组（组1）、非急性脑梗死组（组2）和无脑梗死组（组3），比较各组病变MRI表现的差异。结果：40例患者CPR显示共61处位于大脑中动脉的硬化性病变。MRI表现为节段性或局限性狭窄，多为偏心性管壁增厚，T1WI和T2WI呈高、稍高或等信号，强化程度主要为明显、中度，血管内膜多不完整。急性脑梗死组（组1）19例，非急性脑梗死组（组2）11例，无脑梗死组（组3）10例。组1狭窄长度、T1WI-FS和T2WI-FS的信号强度、强化程度均高于组2和组3，组2、组3依次降低。急性脑梗死组的管腔狭窄程度为0.729±0.209，明显高于组2和组3（分别为0.482±0.232和0.406±0.194），差异有统计学意义（P<0.05）。3组增强的信号值分别为 408.83±137.56、306.65±114.05、201.24±42.31，差异有统计学意义（P<0.05）。结论：3D SPACE序列及后处理技术显示大脑中动脉及其管壁硬化性病变具有一定优势，能显示动脉硬化斑块的多种MRI表现，且急性脑梗死、非急性脑梗死和无脑梗死患者各种MRI表现的严重程度也不相同，3D SPACE序列对大脑中动脉硬化性病变的显示具有一定价值。