多层螺旋CT肺功能成像技术在慢性阻塞性肺部疾病中应用

慢性阻寨性肺部疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)是引起全世界慢性病发病率及死亡率升高的主要原因.WHO统计,COPD是全球死因的第6位,而且可以预计,未来几十年,其发病率及死亡率将更进一步提高[1].WHO对COPD所下的定义:一种具有气流受限特征的肺部疾病,气流受限不完全可逆,通常呈渐进性发展,并与肺部对有毒颗粒或气体异常的炎性反应有关[2].     

SPECT DAT 对帕金森病诊断的研究

目的：SPECT DAT确立PD亚临床期的实验室诊断依据。方法：选择正常健康对照组5例，PD患者3例，均先口服过氯酸钾400mg,30min后静脉注射^99mTc-TRODAT-1 25mCi，放射化学纯度＞93％，注射后2．5h SPECT下显像。结果：正常健康对照组5例SPECT扫描示双侧基底节多巴胺转运蛋白（DAT）显像结果正常，即多巴胺转运体核素密度集中于双侧基底节呈红色，尾状核头部密度更高为粉红色，形如八字，每一撇头大尾小，如豆号样，左右基本对称。2例以左侧肢体震颤为主的PD患者，SPECT扫描示右侧基底节DAT分布、位点及形态变异，数量减少。另1例双侧肢体震颤PD患者，SPECT扫描示双侧基底节DAT分布、位点及形态变异，数量减少。结论：DAT受损是PD病的一个重要特征；SPECT DAT显像是PD诊断的重要实验室指标之一。     

多层螺旋CT三维重建技术在大气道非肿瘤性少见病的临床应用

目的探讨多层螺旋CT三维重组技术在气管支气管非肿瘤性少见病变的临床应用价值。方法回顾性分析16例经支气管纤维镜活检病理确诊为气管支气管非肿瘤性少见病变,行多层螺旋CT扫描,所有数据发送至重建工作站进行三维重建。结果 16例病例中,气管支气管淀粉样变6例,男女各3例,中位年龄51岁;骨化性气管支气管病4例,男3例,女1例,中位年龄25岁;气管支气管复发性多发性软骨炎6例,男2例,女4例,中位年龄48岁;在CT多平面重建工作站重建后可清楚显示,气管支气管淀粉样变显示病变主要以管壁增厚钙化为主,病变呈连续性,管壁钙化以支气管明显,管腔明显狭窄;骨化性气管支气管病变显示气管前壁及两侧管壁增厚及结节样钙化影突入管腔内,钙化主要位于粘膜上并突入气管支气管管腔内,管腔狭窄不明显;气管支气管复发性多发性软骨炎以气道多发炎性水肿增厚为主,管腔可见明显连续性狭窄,管壁可见小点状钙化,管壁内侧相对光滑,病变多数弥漫,以气管病变明显;继发肺部阻塞性炎症9例,气管支气管淀粉样变5例,气管支气管复发性多发性软骨炎3例,骨化性气管支气管病1例。结论多层螺旋CT三维重建技术在大气道非肿瘤性少见病变中可直观、多方位观察管壁、管腔情况,为临床诊断提供更多的可靠信息。     

基于PACS的网络化教学在影像诊断实训课程中的应用

随着现代医学影像学的飞速发展,传统的影像实训教学模式已不能适应时代的发展和要求。图像存储和传输系统（PACS）的出现和应用开创了影像教学的数字化时代。基于PACS的网络化教学实现了影像资源的共享,丰富了教学内容,提高了教学质量,改变了影像诊断实训课程的传统教学模式。     

~1H-MRS在颅脑常见肿瘤诊断中的临床应用研究

目的评估氢质子磁共振波谱(~1H-MRS)在颅脑常见肿瘤诊断及鉴别诊断中的应用价值。方法分析经手术病理证实的61例颅内高级别胶质瘤、转移瘤及脑膜瘤三组病例~1H-MRS特点,并测量所有病例的瘤核心、瘤周水肿区、对侧正常脑白质感兴趣区的胆碱(Cho)、乙酰天门冬氨酸(NAA)、肌酸(Cr)代谢产物的峰值,计算Cho/NAA、Cho/Cr、NAA/Cr三种参数的比值,分别比较三组病例各参数之间的差异。结果三类肿瘤瘤核心及胶质瘤瘤旁水肿Cho/Cr、Cho/NAA均大于对侧正常脑白质(P0.01),NAA/Cr均小于对侧正常脑白质(P0.01),脑膜瘤瘤核心NAA/Cr比胶质瘤、转移瘤明显减低(P0.01),Cho/NAA比胶质瘤、转移瘤明显增高(P0.01);胶质瘤瘤旁区Cho/Cr、Cho/NAA比脑膜瘤、转移瘤明显增高(P0.01),NAA/Cr比脑膜瘤、转移瘤明显减低(P0.01)。结论作为常规MRI的有力补充,瘤核心及瘤周水肿区的~1H-MRS对颅内胶质瘤、脑膜瘤及转移瘤的诊断及鉴别诊断具有积极的临床意义。     

CT全瘤灌注参数在对肺癌与肺良性病变鉴别诊断中的应用

目的 探讨多层螺旋CT全瘤灌注参数对肺癌及肺良性病变鉴别诊断的应用价值.方法 对初诊61例肺内单发直径>2 cm的肿块性病变进行前瞻性CTPI,通过CT灌注后处理得出血流量(BF)、血容积(BV)、平均通过时间(MTT)、透析度(PMB)4个灌注参数,并使用SPSS 22.0统计软件进行统计学分析.结果 (1)肺癌病灶与肺良性病变灌注参数比较,BV、MTT、PMB的差异有统计学意义(P<0.05);BF差异无统计学意义(P>0.05).(2)肺癌与肺良性病变CT全瘤灌注参数(BF、BV、MTT、PMB)ROC曲线下面积分别为0.596、0.806、0.705、0.961.BF的最大约登指数为0.324,此时BF值>49.13 mL/(100 mL·min),敏感度为80.00%,特异度为52.40%,阳性预测值为75.34%,阴性预测值为59.03%.BV的最大约登指数为0.510,此时为BV值>6.67 mL/100 mL,敏感度为70%,特异度为81.00%,阳性预测值为87.17%,阴性预测值为60.57%.MTT的最大约登指数为0.499,此时MTT值>3.83 s,敏感度为97.50%,特异度为52.40%,阳性预测值为78.83%,阴性预测值为92.05%.PMB的最大约登指数指数为0.830,此时PMB值>7.28 mL/(100 mL·min),敏感度为92.50%,特异度为90.50%,阳性预测值为94.65%,阴性预测值为86.91%.结论 CT全瘤灌注参数对肺癌和肺良性病变的鉴别诊断有较大的帮助.4个灌注参数中,以BV及PMB的鉴别效能较好且以PMB最佳.     

肺上皮样血管内皮瘤的CT及PET/CT表现

目的:分析肺上皮样血管内皮瘤(Pulmonary epithelioid hemangioendothelioma,P-EHE)的CT及PET/CT表现,提高对该病的诊断准确性.方法:回顾性分析本院7例经病理证实的P-EHE的临床及CT、PET/CT资料,并根据影像表现将其分为中央型和周围型.结果:7例患者中5例行CT...     

非小细胞肺癌患者预后生存时间范围的机器学习预测模型研究

【摘要】目的：开发并验证一种基于CT影像组学及形态学特征对非小细胞肺癌患者预后生存时间范围进行预测的机器学习分类模型。方法：在癌症影像数据库（TCIA）中下载lung1数据集,选取符合条件的243例周围型非小细胞肺癌患者,根据截止生存时间将患者分为两组（1组为生存期≤3年,2组为生存期＞3年）。在每个病灶中提取1037个影像组学特征,采用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）算法进行特征筛选。记录每个病灶的形态学特征,运用t检验和卡方检验进行筛选。将两者结合起来,运用Logistic回归、随机森林、AdaBoost、高斯朴素贝叶斯、神经网络这5种机器学习分类方法建立预测模型,采用受试者工作特征（ROC）曲线评价5种预测模型的效能,并选出最优模型。最后使用广州中医院大学第一附属医院搜集的77例患者数据进行外部验证。结果：高斯朴素贝叶斯分类预测模型是本研究中最好的模型,稳定性相对较好,在所有模型中,运用此模型的AUC值在训练集和验证集中均较高。经过外部验证,该模型在训练集的AUC值为0.735,敏感度为0.685,特异度为0.700;测试集AUC值为0.771,敏感度为0.571,特异度为0.898。结论：CT影像组学结合形态学特征的机器学习分类模型能较准确地对NSCLC患者的预后生存时间范围进行预测。     

基于深度学习算法的胰腺癌CT自动分期系统的构建与应用

目的:构建基于深度学习算法的胰腺癌计算机断层扫描(CT)自动分期系统,并探讨其应用价值。方法:回顾性分析我院2014年01月至2021年12月收治的286例胰腺癌患者的临床资料,均经CT检查且明确TNM分期,利用CT检查信息基于深度学习算法的胰腺癌CT自动分期系统。另选取2022年01月至2023年02月胰腺癌患者92例,均经CT检查,并利用上述系统进行TNM分期,分析该系统的准确性。结果:基于深度学习算法的胰腺癌CT自动分期系统共包括7个模块,可以实现胰腺癌TNM自动分期;92例患者中共有Ⅰ期12例、Ⅱ期31例、Ⅲ期36例、Ⅳ期13例,经基于深度学习算法的胰腺癌CT自动分期系统诊断共有Ⅰ期10例、Ⅱ期31例、Ⅲ期38例、Ⅳ期13例;该系统诊断胰腺癌TNM分期的灵敏度、特异度和准确度高,且与金标准高度一致(Kappa值=0.912,P<0.001)。结论:本研究构建了基于深度学习算法的胰腺癌CT自动分期系统,诊断价值高。     

MSCT Volume 软件肺容积测定与肺功能的相关性研究

目的探讨MSCT Volume 软件在肺容积测定的应用价值,并分析肺容积指标与肺功能（ PET）指标的相关性。方法选择志愿者35例,在一周内完成CT检查及PET检查。分别在最大吸气末和呼气末CT扫描全肺,用Volume软件测定全肺容积。应用SPSS 17．0软件对全肺容积及PET结果进行统计学分析。结果平均最大吸气末肺容积Vin：（5050．60±963．85）cm3,平均最大呼气末肺容积Vex：（2436．11±903．25）cm3,（Vin-Vex）：（2826．52±943．16）cm3;PET 测得的残气量（RV）：（1824．23±748．25）cm3,肺总量（TLC）为（5692．80±748．25）cm3,用力肺活量（FVC）：（4502．25±448．25）cm3;Vin与TLC之间有显著相关性（r＝0．95,P＜0．01）,Vex与RV之间有良好的相关性（r＝0．73,P＜0．01）,Vex／Vin与RV／TLC的相关性（r ＝0．76,P ＜0．01）,（Vin-Vex）与 FVC 的相关性（r ＝0．80,P ＜0．01）。结论 MSCT Volume软件能简便、准确测量肺容积,肺容积指标与肺功能数据有很好的相关性,可为临床检测患者肺功能提供一种新的有效方法。