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分析262例晚期血吸虫病(晚血)肝硬化患者腹部CT表现。结果均有不同程度的肝硬化肝内钙化、肝内汇管区低密度灶及中心血管影、门静脉系统血管壁钙化、肠壁钙化等表现。特征性CT改变可为临床鉴别诊断提供依据。 相似文献
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目的:探讨动态增强MRI时间-信号曲线(TIC)、半定量指标与ADC值对乳腺良恶性病灶的鉴别.诊断价值。方法:回顾性分析乳腺MRI检查并经病理证实的56个乳腺病灶的时间-信号曲线(TIC)类型,半定量指标以及ADC数值。分析测定的6个半定量指标包括达峰时间(TTP)、正性增强积分(PEI)、时间最大密度投影(TMIP)、最大上升斜率(MSI)、流入(WI)、流出(WO),用独立样本t检验评价6个半定量参数在良恶性病灶间的分布是否具有统计学意义。同时研究联合MRI时间-信号曲线(TIC)类型、半定量参数、ADC值得最佳诊断组合及最佳切值。结果:良性病灶38个,恶性18个。良性病灶多见TIC类型为I型,共29个(76.3%),TTP≥180s(79.4%)、MSI≤1500;恶性病灶多见TIC类型为I型,共14个(77.7%),TTP<180 s(91.79%)、MSI>1500。ADC数值良恶性病灶的分界为1.04×10^3mm^2/s。TIC类型、达峰时间(TTP)、最大上升斜率(MSI)、ADC值联合诊断敏感度98.2%、特异度93.3%。结论:TIC类型、达峰时间(TTP)、最火上升斜率(MSI)、ADC值对乳腺良恶性病灶的鉴别诊断均有价值。且联合使用使得诊断敏感度、特异度明显提高。 相似文献
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目的探讨64排螺旋CT肝脏灌注评价血吸虫性肝硬化的临床应用价值。方法64排螺旋CT肝脏灌注成像76例,其中20例轻度血吸虫性肝硬化,18例中度血吸虫性肝硬化,25例重度血吸虫性肝硬化,健康志愿者及因其他疾病行腹部CT检查者13例作为对照组,测量各组的肝脏灌注参数,包括肝血容量(BV)、肝血流量(BF)、对比剂平均通过时间(MTT)、肝动脉分数(HAF)、肝动脉灌注量(HAP)等5个指标,对获得的各组不同的肝脏灌注参数进行肝硬化分级分析。结果对照组、轻度血吸虫性肝硬化组、中度血吸虫性肝硬化组、重度血吸虫性肝硬化组BV值、BF值随着血吸虫性肝硬化程度的加重逐步下降,各组间差异有统计学意义(P值均0.01);上述各组MTT值、HAF值、HAP值随着血吸虫性肝硬化程度的加重逐步增高,各组间差异亦均有统计学意义(P值均0.05),BV与BF与血吸虫性肝硬化严重程度呈显著负相关关系,而MTT、HAF、HAP则与血吸虫性肝硬化严重程度呈正相关关系。结论 64排螺旋CT灌注成像参数能反映血吸虫性肝硬化的血流动力学改变,对临床上血吸虫性肝硬化分级评估有一定的价值,对血吸虫性肝硬化的早期诊断、治疗及疗效的观察有重要价值。 相似文献
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<正>病例资料患者,女,30岁。4d前无明显诱因出现中上腹胀痛不适,疼痛间歇性发作。末次月经2021-5-12。5年前有剖腹产手术史。B超检查示:腹、盆腔积液。实验室检查:HCG:13363.00mLU/mL。CT检查:肝顶部近膈下见小圆形稍低密度影,直径约13mm,增强后渐进性环形强化,肝周、两侧结肠旁沟及盆腔内见稍高密度影(图1)。MRI检查:右侧膈肌下方见类圆形T1WI低信号、T2WI高信号病灶,DWI稍高信号,ADC等低信号,增强后呈渐进性环形强化,最大径16mm,周围见弧形T1WI等、T2WI等低信号灶(图2a-c)。手术及病理:术中见右侧膈肌处质中灰白浅褐色肿物,约2cm,突出膈肌表面,上覆血凝块,腹腔及盆腔内积血600mL。病理:膈肌异位妊娠(图2d)。 相似文献
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贾济波 《实用口腔医学杂志》2013,42(1)
卵巢纤维瘤是卵巢肿瘤中较罕见的一种良性肿瘤,其CT诊断国内外文献报道较少,在日常工作中亦相对少见,故诊断有一定困难,容易发生误诊.现笔者总结分析6例卵巢纤维瘤的增强螺旋CT表现及临床病理特点,以提高对该病影像学表现的认识. 相似文献
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目的:建立临床-CT影像组学列线图模型并验证其在术前预测胃肠道间质瘤(GIST)危险度分级的应用价值。方法:回顾性搜集266例经病理证实的GIST患者,并将其分为低恶性风险组和高恶性风险组。提取10个临床及CT图像特征(年龄、性别、肿瘤部位、大小、形态、边界、囊变或坏死、钙化、表面溃疡、强化方式)用于构建临床模型。对病例的CT图像分别特征提取,并分为平扫期(N)、动脉期(A)、静脉期(V)及影像3期(N+A+V)4组,对上述4组通过select percentile和最小绝对收缩与选择算子(LASSO)算法降维、筛选组学特征后,分别使用5种分类器(Random Forest、Logistic Regression、SVM、SGD、XGBoost)建立各期组学模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)进行量化。使用Delong检验比较各模型间AUC值差异,得到最佳影像组学模型。然后组合临床模型和最佳影像组学模型建立临床-CT影像组学列线图模型。结果:肿瘤大小、部位、形态、边界、强化方式及有无囊变坏死在两组中有统计学差异(P<0.05),年龄、性别、有无钙化及溃疡在两组中... 相似文献
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