C臂CT在颅内动脉瘤诊疗中研究进展

C臂CT在血管内介入治疗中的应用越来越广泛,其较高的空间分辨率和术中影像即时采集,为临床提供了更多选择。颅内动脉瘤诊断金标准仍为DSA,C臂CT可提供更多信息辅助动脉瘤诊断。术中即刻获取影像可为支架置放提供参考,较为清晰地显示支架、动脉瘤、弹簧圈等相对位置,这在术后随访中也有相当大的价值。现就C臂CT在颅内动脉瘤诊断、治疗和随访复查中的应用研究进展作一综述。     

3D DSA在颅内动脉瘤诊疗中的应用价值

目的 探讨3D DSA在颅内动脉瘤诊断和血管内介入治疗中的临床应用价值.方法 11例蛛网膜下腔出血患者（经CT证实）,分别进行常规DSA与3D DSA造影,9例进行血管内介入治疗.结果 常规DSA一般能显示存在动脉瘤病变,极少数能明确显示瘤颈和载瘤动脉的关系.3D DSA能清晰显示颅内动脉瘤瘤体,瘤颈及其与载瘤动脉的关系,显示动脉瘤结构的能力比常规DSA明显提高,提示血管内介入治疗的可行性,并指导制定治疗方案.结论 3D DSA对颅内动脉瘤的诊断和血管内介入治疗具有较高的临床应用价值.     

基于深度学习的人工智能在肌骨影像中的研究进展

人工智能(AI)已成为当今社会信息技术领域最重要的技术革命,随着深度学习算法的进步及硬件的升级,人工智能发展迅猛.基于深度学习的人工智能在医学影像的图像分割、图像分类识别和计算机辅助诊断方面都有较大的发展,本文主要讲述人工智能在肌骨影像中的研究进展.     

MR流动补偿技术在诊断颅内巨大动脉瘤中的价值

目的：观察MR流动补偿技术对颅内巨大动脉瘤MRI表现的影响，评价该技术在临床中的应用。资料与方法：搜集35例经手术病理证实的颅内巨大动脉瘤，均行使用和未使用流动补偿技术T1WI检查，重点观察动脉瘤的残腔和血栓和MRI表现。结果：颅内巨大动脉瘤的MR信号表现多样，主要与动脉瘤内是否出现血栓及其大小，形成时间的长短和动脉瘤引起的继发性改变等因素有关。使用流动补偿技术使残腔信号增高，有助于明确动脉瘤残腔的位置和大小。动脉瘤壁血栓信号差异很大，多呈层状或涡状的混杂信号。流动补偿技术对闭塞动脉瘤和瘤内血栓的信号没有影响。结论：MRI可清楚显示颅内巨大动脉瘤的残腔和血栓形成情况，使用流动补偿技术可以明确动脉瘤残腔的位置，提高诊断的特异性。     

人工智能在心脏影像诊断中的研究进展

人工智能(AI)中的传统机器学习和深度学习依赖于数据的训练来实现对疾病精确诊断及分类,在心脏影像诊断中各具优势。近年AI在心脏超声、CT、MRI、单光子发射体层成像(SPECT)和正电子发射体层成像(PET)中的应用以心脏分割和快速成像为核心,不断深入对低辐射剂量扫描、精确的自动化数据测量以及准确的预后评估的研究。就AI基本原理及基于AI的不同影像检查方法在心脏成像中的研究进展予以综述。     

支架技术在颅内复杂动脉瘤治疗中的应用

目的探讨支架在颅内复杂动脉瘤中的治疗技术及应用价值。方法回顾性分析应用支架技术辅助栓塞治疗的31例颅内动脉瘤患者（宽颈动脉瘤28例,梭形动脉瘤3例）的临床资料。术中将支架引至动脉瘤处释放支架覆盖动脉瘤颈,并结合弹簧圈栓塞术。结果 31例共置入支架32枚,其中Enterprise支架24枚,LEO支架5枚,Solitaire AB支架3枚。采用单纯支架置入技术2例,此2例微小动脉瘤术后见瘤腔内造影剂滞留。支架结合弹簧圈治疗29例,其中支架先释放技术7例,支架后释放技术22例,支架结合弹簧圈治疗组取得满意疗效。术后即刻栓塞结果按改良的Raymond分级：动脉瘤体完全栓塞20例（Ⅰ级）,瘤颈残留7例（Ⅱ级）,瘤体显影2例（Ⅲ级）。随访1～6个月未发生再出血及缺血并发症。结论支架辅助栓塞技术是治疗颅内动脉瘤安全有效的方法,可提高动脉瘤栓塞的致密程度,采用支架后释放技术使绝大多数颅内复杂动脉瘤的介入治疗成为可能。     

旋转DSA诊断颅内动脉瘤的价值

目的 研究旋转DSA对颅内动脉瘤的诊断价值。方法 使用荷兰PHILIPS－INTEGRIS V－3000型DSA系统,对20例疑有颅内动脉瘤的蛛网膜下腔出血患者作旋转DSA检查,并与常规DSA检查比较,得到一系列关于动脉瘤的定位,动脉瘤颈的清晰度及血管分支解剖的图象。结果 旋转DSA诊断颅内动脉瘤的20例患者,常规DSA检查发现18例动脉瘤,其中6例（6／18）动脉瘤的载瘤动脉及周围血管解剖关系显示不清,7例（7／18）动脉瘤的颈部显示不清。加摄旋转DSA检查后,动脉瘤的全貌,瘤颈的位置与结构及周围血管分支的解剖关系清晰显示。结论 旋转SA可更好、更清晰的显示动脉瘤的颈部及其周围的血管解剖结构,从而提高了动脉瘤的血管造影诊断价值,为手术提供更为准确的参考价值。     

颅内动脉瘤影像学诊断研究进展

颅内动脉瘤最早由M orgagni从尸解中发现(1761年)。后于1851年V orchow对小的动脉瘤进行了描述犤1犦,继而由H utchinson做出了第一个颅内动脉瘤的临床诊断犤2犦。1923年Sym onds提出颅内动脉瘤是自发性蛛网膜下腔出血最常见的原因。自1927年M oniz应用颈动脉造影术诊断颅内动脉瘤(以下简称动脉瘤)后,动脉瘤才正式成为一个临床病症。动脉瘤的早期研究,D andy为确立本病的诊断和处理进行了大量的工作犤3犦。全世界范围内对动脉瘤的认识逐渐深入,各国的医学工作者不断完善和发展着动脉瘤的检查和治疗,特别是检查手段,近20a来有了较大的发展…     

炎症在颅内动脉瘤破裂中作用的研究进展

研究表明颅内动脉瘤(IA)和遗传基因、血流动力学异常和局部炎症等因素有关,而炎症因素在IA的发生、发展、破裂中都扮演了重要角色.IA炎性反应可由多种炎性细胞/因子参与,如TNF-α可介导平滑肌细胞(SMC)表型转变并使基质金属蛋白酶(MMP)基因表达的上调,MMP可破坏细胞外基质(ECM)和内弹力板(IEL),同时因炎...     

基于深度学习的人工智能在肿瘤诊断中的应用进展

随着大数据时代的到来,人工智能得以在医疗领域崭露头角并实现了飞速发展,尤其在肿瘤诊断方面存在巨大潜能。人工智能利用自动化图像分割及提取等关键技术,在实现短时间内对大量肿瘤信息汇总分析的同时,还可以反映现实环境中成像数据的分布,使肿瘤诊断从主观感知转向客观科学,从而高效精确地协助医师的诊断,为诊疗计划的制订和预后的判断提供坚实的基础。笔者拟对人工智能在肿瘤诊断中的关键技术及当前的应用进行综述。     

基于深度学习的人工智能应用于甲状腺癌诊断的进展

近年来,甲状腺癌的发病人数不断增加,伴有转移的患者人数也不断增加,甲状腺癌及其远处转移的早期诊断和治疗是降低病死率的重要方法。人工智能（AI）技术飞速发展,其与医疗领域相结合,辅助甲状腺癌的早期诊断。笔者综述了基于深度学习的AI应用于超声图像、细针穿刺细胞学、组织病理学及淋巴结转移诊断甲状腺癌的研究进展,为将来AI应用于甲状腺癌的研究提供指导。     

人工智能在医学影像CAD中的应用

深度学习是目前人工智能领域备受关注和极具应用前景的机器学习算法，有望革新传统计算机辅助诊断系统，在精准影像诊断中发挥重要作用。本文就人工智能、机器学习、深度学习、卷积神经网络、迁移学习的基本概念以及基于深度学习的计算机辅助诊断系统在肺、乳腺、心脏、颅脑、肝脏、前列腺、骨骼影像领域及病理领域的研究现状予以综述。     

基于深度学习的人工智能技术在乳腺癌筛查及影像诊断中的应用进展

人工智能技术可使计算机模拟人类的思考过程和智能活动,在医学影像领域具有强大的图像处理和特征提取能力,应用基于人工智能的乳腺癌影像筛查能够在减轻放射科医生工作负担的同时提高乳腺癌筛查和诊断的准确性及敏感性。简要总结了目前常用的乳腺X线图像公共数据集和近期乳腺癌影像学人工智能辅助诊断竞赛情况,并对基于深度学习的人工智能技术在乳腺癌影像学筛查和诊断中的最新进展予以综述。     

颅内囊状未破裂动脉瘤MRI影像标注专家共识

人工智能(AI)技术的不断发展使得影像数据分析更加精准,由此对大数据的规范化使用提出了更高要求。准确标注是实现数据信息价值最大化的重要前提,直接影响AI模型的应用效能。目前AI技术已在颅内动脉瘤检出及破裂风险评估等方面开展研究。为了规范颅内动脉瘤MRI数据的标注操作及处理流程,中国女医师协会医学影像专委会及中国脑动脉瘤智能影像诊治评估协作组联合人工智能产学研领域的专家,经过反复讨论,提出颅内囊状未破裂动脉瘤的MRI标注初步指导意见,为建设该病的影像数据库提供有力保障,从而推动AI在临床的实际应用。     

血管内栓塞治疗颅内动脉瘤

目的 总结血管内栓塞治疗颅内动脉瘤经验。方法 股动脉Seldinger穿刺,先后应用MagicBD,Tracker-16,Tracker-10和Cordis 3F/2.5F微导管,送入球囊、不同长度的国产、进口游离微弹簧圈,配用MDS、GDC系统送入不同长度微弹簧圈、治疗颅内动脉海绵窦段动脉瘤5例、后交通动脉瘤1例、颈内动脉C2段动脉瘤3例、椎动脉颅内段动脉瘤3例、大脑后动脉瘤P2段动脉瘤1例,治疗颅内动脉C3－4段假性动脉瘤5例。结果 本组无1例死亡。球囊闭塞颈内动脉海绵窦段动脉瘤5例均痊愈,无并发症;微弹簧圈栓塞治疗动脉瘤栓塞达100％者9例、95％者2例,其中1例因血管痉挛遗留轻瘫,1例因MDS到位后不能顺利解脱导致部分脱垂于颈内动脉和大脑中动脉2cm,遗留轻瘫;5例假性动脉瘤完全治愈;闭塞载瘤动脉及动脉瘤的2例椎动脉完全治愈。结论 颈内动脉海绵窦段动脉瘤只要前、后交通动脉侧支循环代偿良好,可脱球囊闭塞载瘤动脉是安全有效的。微弹簧圈栓塞治疗颅内动脉瘤是一种有发展前途的治疗方法。     

3D—MSCTA诊断颅内动脉瘤的临床应用

目的探讨3D—MSCTA诊断颅内动脉瘤的临床应用价值。方法利用16层螺旋CT对25例临床怀疑颅内动脉瘤患者行三维血管成像，常规采用VR技术，并以MIP和MPR为辅助成像方法。结果25例共发现28个颅内动脉瘤，22例为单发，3例为多发（2个）。3 D—MSCTA所见病灶与手术结果或DSA所见相吻合。结论3D—MSCTA能清楚显示颅内动脉瘤的形态特征和周围解剖关系，且具有安全、快捷、无创等特点，可作为诊断颅内动脉瘤的首选检查方法。     

Attitude of Brazilian dentists and dental students regarding the future role of artificial intelligence in oral radiology: a multicenter survey

Objectives:The aim of this study was to assess the attitude of dentists and dental students in Brazil regarding the impact of artificial intelligence (AI) in oral radiology, and to evaluate the effect of an introductory AI lecture on their attitude.Methods:A questionnaire was prepared, comprising statements regarding the future role of AI in oral radiology and dentistry. A lecture of approx. 1 h was prepared, comprising the basic principles of AI and a non-exhaustive overview of AI research in medicine and dentistry. Participants filled in the questionnaire prior to the lecture. After the lecture, the questionnaire was repeated.Results:Throughout 7 sessions at 6 locations, 293 questionnaires were collected. The majority of participants were undergraduate dental students (57%). Prior to the lecture, there was a strong agreement regarding the various future roles and expected impact of AI in oral radiology. Approximately, one-third of participants was concerned about AI. After the lecture, agreement regarding the different roles of AI in oral radiology increased, overall excitement regarding AI increased, and concerns regarding the potential replacement of oral radiologists decreased.Conclusions:A generally positive attitude towards AI was found; an introductory lecture was beneficial towards this attitude and alleviated concerns regarding the effect of AI on the oral radiology profession. Given the unprecedented, ongoing revolution of AI-augmented radiology, it is pivotal to incorporate AI topics in dental training curricula.