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医学图像在临床诊断和治疗上起着至关重要的作用。放射治疗过程中采用计算机体层成像(CT)进行靶区定位和勾画。为了从多个角度获取病变体信息,需利用医学图像多模态的优势。然而,获取多种模态的医学图像是比较耗费资源的,同时无法保证患者状态的一致性。医学图像跨模态转换,可以利用一种模态图像预测另一种模态图像。本文详细综述了基于CT图像的超声图像、磁共振(magnetic resonance,MR)图像、正电子发射计算机断层显像(positron emission tomography,PET)跨模态模型研究,分类阐述了各模型的特点和存在的挑战,指出尚待开展的研究领域。 相似文献
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目的 开发一种结合超声影像组学、深度学习和临床特征的综合模型,以预测乳腺癌新辅助化疗(Neoadjuvant Chemotherapy,NAC)后的病理完全缓解(Pathological Complete Response,pCR)。方法 共纳入117例乳腺癌患者,按照7∶3的比例随机划分为训练集和验证集。采用Mann-WhitneyU检验、随机森林递归消除算法和最小绝对收缩和选择算子进行特征筛选及影像组学/深度学习标签构建。对患者的临床参数进行单/多因素分析,以选择有效特征构建临床模型。然后利用逻辑回归算法将临床特征与影像组学、深度学习标签相结合,构建临床-影像组学-深度学习综合模型。从预测效果、校准能力和临床实用性方面评估模型性能。结果 临床-影像组学-深度学习综合模型相比于单独的临床、影像组学和深度学习模型在训练集和验证集中均显示出最高的曲线下面积(训练集:0.949 vs. 0.788 vs. 0.815 vs. 0.928;验证集:0.931 vs.0.643 vs. 0.778 vs. 0.901)。校准曲线和决策曲线证实综合模型具有良好的预测性能。结论 与单一模型比较,综... 相似文献
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目的 针对增强CT图像,采用U-Net卷积神经网络(CNN)方法生成虚拟平扫CT图像,比较其与增强CT和实际平扫CT图像的差异。方法 纳入50例于同次检查中接受平扫及增强CT扫描患者,记录其容积CT剂量指数(CTDIvol)。以40例CT数据为训练集,输入增强CT图像后,以对应的平扫CT图像作为输出,用于训练U-Net神经网络;以其余10例数据作为测试集,通过训练完成的U-Net生成虚拟平扫CT图像。比较虚拟平扫CT与实际平扫及增强CT的图像及参数差异。结果 50例平扫CT平均CTDIvol为(11.67±0.51) mGy,增强CT平均CTDIvol为(13.46±0.76) mGy;采用虚拟平扫CT图像可使平均辐射剂量减少46.44%。增强与平扫CT图像的平均绝对偏差(MAE)为(32.28±2.64) HU,结构相似度(SSIM)为0.82±0.05;虚拟平扫CT与平扫CT图像的MAE为(6.72±1.31) HU,SSIM为0.98±0.02。虚拟平扫CT与平扫CT图像所示主要组织的CT值差异均无统计学意义(P均>0.05)。结论 针对增强CT基于U-Net神经网络生成的虚拟平扫CT图像与实际平扫CT图像的一致性较好,可由此减少CT扫描次数、降低辐射剂量。 相似文献
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目的 探讨16-bit CT图像在读取金属植入物CT值中的应用价值。方法 于模体中间分别插入一圆柱形铝棒、钛合金棒和不锈钢棒,对模体进行CT扫描,对图像重建获得12-bit和16-bit CT图像。分析并比较3种金属棒的12-bit和16-bit图像及其CT值。结果 对于同种金属棒,12-bit图像和16-bit图像显示效果基本相同。铝棒周围未显示出伪影;钛合金棒周围有较明显的放射状伪影;不锈钢棒周围有严重伪影。3种金属棒内部的显示无明显差异。12-bit和16-bit图像中,铝棒的最大CT值分别为2 159 HU和2 150 HU,平均CT值分别为2 026 HU、2 021 HU;钛合金棒的最大CT值分别为3 071 HU和6 950 HU,平均CT值分别为3 071 HU、5 957 HU;不锈钢棒的最大CT值分别为3 071 HU和12 060 HU,平均CT值分别为3 071 HU、9 397 HU。结论 16-bit的CT图像能够显示体内金属植入物的CT值分布,分辨出铝、钛合金或不锈钢的金属植入物。 相似文献
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[目的]探讨左乳腺癌术后调强放射治疗和常规二维切线野治疗的剂量学差异。[方法]用三维治疗计划系统对10例左乳腺癌术后患者分别进行调强放射治疗、常规二维切线野进行计划设计,处方剂量为50Gy,分析靶区剂量分布和心脏、肺受量。[结果]调强放射治疗靶区(PTV)剂量均匀,PTV的V50为95.12%,正常组织的低剂量区域体积大,正常组织的高剂量区域体积小。常规二维切线野PTV的V50为73.21%。[结论]调强放射治疗在正常组织耐受剂量的范围内能给临床靶区最佳的剂量分布。 相似文献
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西门子产Mevatron KD-2型是新一代的数字化医用直线加速器,其工作环境要求高。作者就电源,环境温、湿度,空气净化以及操作程序等方面总结了日常保养的体会,从而降低了故障发生率及减少了停机维修的时间和费用。 相似文献
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目的 探究四维(4D)超声对运动靶体积分辨能力。方法 选用前列腺超声模型,分组对比研究应用4D超声在不同运动振幅(A)及运动周期(T)下勾画前列腺靶区,模拟A值分别设置为0.5、1.0、2.0、3.0、4.0、5.0 mm,t值设为1、2、3、4s。分别计算模体前列腺靶体积,并以靶区静止时超声图像作为对照,分析两者间差异。结果 模体静止时超声靶体积与CT靶体积大小有较高一致性(P>0.05)。A值为0.5、1.0 mm,t值为1~4s时的体积与静止时超声靶体积相近(均P>0.05);A值为2.0、3.0 mm,t值为1~3s时靶体积与静止时超声靶体积不同(均P<0.05)。A值为2.0 mm,t值为4s时靶体积与静止时超声靶体积相近(P=0.710),组内极差为6.7cm3,标准差为1.15cm3;A值为3.0 mm,t值为4.0s时靶体积重复性差,组内极差为14.4cm3;A值为4.0、5.0 mm,t值为1~4s时组内极差分别为3.27~17.63cm3、6.51~21.02cm3。各周期下靶体积重复性很差,不能满足临床要求。结论 4D维超声可在患者运动周期1~4s内、运动幅度≤1 mm内为患者靶区勾画提供可靠参考数据,探头初始位置无影响。 相似文献
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目前,医学图像作为临床检测以及放疗引导的重要参考依据,在医学的发展中起着关键作用。医学图像主要包括计算机断层扫描(CT)、核磁共振(MRI)、X射线、超声(US)等,超声相对前三者价格较低,对软组织成像效果较好且对人体基本无伤害,在现阶段应用已越来越广泛。超声图像分割对后期图像分析有很大的作用,可以给临床诊断及放疗摆位等提供一定的参考,本文就超声图像的分割的传统方法、基于形变模型的分割方法和结合深度学习方法的研究情况进行阐述。 相似文献