基于电子计算机断层扫描图像的肝癌病灶自动分割方法研究进展

肝癌是一种常见的消化系统恶性肿瘤。目前电子计算机断层扫描成像(CT)技术已在肝癌诊疗方面发挥着重要作用,而基于CT图像的肝癌病灶分割也在临床诊疗中扮演着重要角色。由于人工分割可能存在效率低、主观性强等缺点,因此利用电子计算机来实现对CT图像中肝癌病灶的准确、自动分割是当前的研究热点。本文就基于CT图像的肝癌病灶自动分割的进展予以综述,通过对比分析实验结果,评估各种分割方法,以便相关领域的科研工作者更好地了解目前肝癌CT分割方法的研究进展。     

基于深度学习的癌症计算机辅助分类诊断研究进展

近年来,基于深度学习的医学影像分类研究迅猛发展,已成为癌症计算机辅助诊断(CAD)领域的研究热点。目前,基于公开数据库(如LIDC、INbreast、DDSM公共数据库)进行的研究中,对肺结节良恶性分类研究、乳腺病灶的良恶性鉴别诊断的研究报道较为全面。对基于深度学习的肺CT图像、乳腺X线摄影图像的癌症计算机辅助分类诊断研究进展予以综述。     

MR评估颞叶癫痫治疗效果研究进展

颞叶癫痫（TLE）是临床最常见的癫痫类型,一般可予以药物治疗;当发展为难治性癫痫时,需考虑手术治疗。目前主要通过观察治疗后一定时期内癫痫发作的频率来评估治疗效果,无法实现实时、客观评价。随着MRI技术及图像分析方法的不断进步,多模态MRI已广泛应用于评估TLE治疗效果。本文就多模态MRI及其技术评估TLE患者癫痫缓解情况及认知功能的研究进展进行综述。     

基于计算机的医学影像后处理技术定位癫痫致痫灶研究进展

约30%～40%癫痫患者无法通过药物控制发作,需要手术治疗。癫痫外科术前评估的关键在于结合多模态信息的综合分析评估定位致痫灶,但目前多模态神经影像学综合分析主要依赖人工解读,主观性强,耗时费力。为提高对于常规影像学MRI阴性致痫灶定位的准确性,已有研究将医学影像后处理技术应用于分析癫痫影像,结果表明医学影像后处理技术具有能客观、精细分析大脑结构和功能异常等优点,从而有可能为致痫灶定位提供准确、有效的解决方案。本文就医学影像后处理技术在癫痫致痫灶定位中的应用进展予以综述。     

品行障碍脑功能结构成像研究进展

品行障碍（CD）是儿童青少年期最常见的一种心理行为问题。CD患者存在与情绪的识别处理、奖赏加工、认知控制与决策等有关的皮质和皮质下脑区结构、功能和连接的异常。本文主要对CD患者的功能MRI、结构MRI和扩散张量成像研究进展进行综述。     

机器学习在鼻咽癌影像分析中的研究进展

鼻咽癌的诊疗高度依赖临床医生对临床影像数据的分析处理,但人工分析处理影像主观、耗时。而机器学习用于鼻咽癌影像分析能够较好地实现肿瘤病灶自动或半自动分割、分类,有利于提高临床医生的诊疗效率和准确度。就机器学习在鼻咽癌的MRI、CT、鼻内镜影像分割中的应用及其在影像分类中的研究进展予以综述。     

MRI评估颞叶癫痫治疗效果研究进展

颞叶癫痫(TLE)是临床最常见的癫痫类型,一般可予以药物治疗;当发展为难治性癫痫时,需考虑手术治疗。目前主要通过观察治疗后一定时期内癫痫发作的频率来评估治疗效果,无法实现实时、客观评价。随着MRI技术及图像分析方法的不断进步,多模态MRI已广泛应用于评估TLE治疗效果。本文就多模态MRI及其技术评估TLE患者癫痫缓解情况及认知功能的研究进展进行综述。     

能谱CT在肝癌中的研究进展

肝癌是消化系统中一种常见的恶性肿瘤,早期诊断和早期治疗对病人的预后和治愈率的提高至关重要。能谱CT作为一种先进的成像技术,其扫描速度快、成像参数丰富、辐射剂量低,可以为疾病的诊断提供更多信息,近几年其应用得到飞速发展。简要介绍能谱CT的原理并综述能谱CT在肝癌诊断方面的研究进展。与常规CT技术相比,能谱CT为肝癌的鉴别诊断提供了定量依据,也为肝癌的研究提供了一个新的途径。