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<正>乳腺未分化多形性肉瘤(undifferentiated pleomorphic sarcoma,UPS)是临床上较罕见的原发于乳腺的一种恶性肿瘤类型,起源于间质,易发生于腹膜后。依据软组织肿瘤分类将其分为3型[1]:多形性UPS、巨细胞性UPS及炎性UPS。本研究对3例术后病理证实为乳腺未分化多形性肉瘤患者的临床资料进行汇总,并就其MRI表现分析、总结,现报告如下。 相似文献
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目的 探讨深度学习图像重建(DLIR)算法联合低管电压、低对比剂剂量(双低)在肺动脉CT血管造影中的可行性。方法 60例临床拟诊为肺动脉栓塞(PE)的患者随机分成两组,每组30例,行CT肺动脉血管造影(CTPA)检查。常规组为A组,扫描管电压为100 kVp,对比剂用量为45 ml,采用ASIR-V50%重建;双低组扫描管电压为70 kVp,对比剂用量为35 ml,采用不同水平的DLIR重建,包括B组(DLIR-L)、C组(DLIR-M)、D组(DLIR-H)。比较双低组和常规组辐射剂量及图像质量。结果 双低组和常规组的有效辐射剂量(ED)分别为(2.05±0.76)mSv、(2.56±0.68)mSv,差异有统计学意义(P<0.05)。双低组(B、C、D组)肺动脉主干、右肺上叶主干、右肺中叶内侧段、右肺下叶内侧基底段肺动脉CT值及右肺中叶内侧段、右肺下叶内侧基底段肺动脉和肺静脉CT值差值较常规组(A组)明显升高,差异有统计学意义(P<0.05)。双低组(B、C、D组)噪声较常规组(A组)降低,C组、D组较常规组(A组)差异有统计学意义(P<0.05),双低组内随着D... 相似文献
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目的:对比滤波反投影重建算法(FBP)及常规迭代重建算法(ASiR-V),研究深度学习重建(DLIR)算法对肺动脉CT血管成像(CTPA)图像质量的影响。方法:在GE APEX CT上收集进行CTPA检查的患者30例,分别采用5种重建方式(FBP,常规临床参数的ASiR-V40%,DLIR-L/M/H)重建。分别测量肺动脉主干、左右肺动脉干、肺动脉主干层面椎旁肌肉的CT值、噪声(SD),计算其信噪比(SNR)、对比度噪声比(CNR),并进行客观评价。由2名高年资医师对所有图像进行评分。结果:5组图像在肺动脉主干、左、右肺动脉干的CT值差异均没有统计学意义(P>0.05);但5组图像的SD、CNR、SNR值差异均有统计学意义(P<0.01)。DLIR的图像质量要显著优于ASiR-V,随着DLIR强度升高,SD值降低,SNR值升高。每名医师组内及2名医师组间的主观评分一致性均高,组内相关系数(ICC)值分别为0.838、0.879、0.843,5组图像主观评分差异均有统计学意义(P<0.01)。图像质量趋势为DLIR-H>DLIR-M>DLIR-L>AS... 相似文献
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