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目的探讨高频超声和剪切波弹性成像技术(SWE)对糖尿病周围神经病(DPN)的诊断价值,并分析其影响因素。方法选取我院2型糖尿病患者100例,包括糖尿病伴周围神经病患者50例,糖尿病不伴周围神经病患者50例,并纳入同期健康志愿者50例。应用高频超声及剪切波弹性成像测量比较三组患者胫神经超声特征、横截面积(CSA)及杨氏模量值。分析2型糖尿病患者胫神经运动神经传导速度(MCV)及DPN组患者多伦多临床评分(TCSS)与胫神经CSA、杨氏模量值的相关性,探讨胫神经杨氏模量值的影响因素。绘制ROC曲线分析CSA及杨氏模量值对胫神经病变的诊断价值。结果 DPN组胫神经较NDPN组及健康对照组神经束回声减低,神经外膜增厚,"筛网状"结构模糊。三组组内左右侧胫神经CSA、杨氏模量值差异无统计学意义(P>0.05)。三组间胫神经CSA、杨氏模量值差异有统计学意义(P<0.05),两两比较差异均有统计学意义(P <0.05)。2型糖尿病患者胫神经CSA与杨氏模量值呈正相关(r=0.67,P <0.01),胫神经MCV分别与胫神经CSA和杨氏模量值呈负相关(r=-0.54,P<0.01; r=-0.62,P<0.01)。DPN组TCSS分别与CSA和杨氏模量值呈正相关(r=0.29,P<0.01; r=0.30,P<0.01)。糖尿病病程、糖化血红蛋白水平影响胫神经杨氏模量值。胫神经杨氏模量值诊断DPN最佳截点值为46.7 k Pa,敏感度为84%,特异度为88%。结论高频超声结合SWE可通过神经形态和硬度的改变评估2型糖尿病胫神经病变,是诊断DPN的有效手段。 相似文献
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目的 分析高频超声介入治疗风湿性关节炎(RA)的疗效。方法 选取2017年5月—2020年6月就诊于三六三医院的96例RA患者,按随机双盲法将患者分为对照组(接受传统封闭治疗)和超声组(实施高频超声介入治疗)。对比两组关节滑膜厚度及疼痛程度、血流量分级、关节积液检出率、生化指标、炎症反应。结果 两组患者治疗前关节滑膜厚度及VAS评分比较,差异无统计学意义(P >0.05),超声组治疗后关节滑膜厚度较对照组薄,VAS评分较对照组低(P <0.05)。两组患者治疗前血流量分级比较,差异无统计学意义(P >0.05),超声组治疗后Ⅱ级、Ⅲ级血流量分级患者少于对照组(P <0.05)。两组患者治疗前超声组关节积液检出率比较,差异无统计学意义(P >0.05),超声组治疗后关节积液检出率较对照组低(P <0.05)。两组患者治疗前生化指标比较,差异无统计学意义(P >0.05),超声组治疗后生化指标水平较对照组低(P <0.05)。两组患者治疗前炎症因子水平比较,差异无统计学意义(P >0.05),超声组治疗后炎症因子水平较照组低(P <0.05)。结论 高频超声介入治疗RA疗效明显,可减轻关节病变及疼痛程度,改善滑膜内血流信号,减少炎症反应。 相似文献
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目的:研究动态超声造影时间-强度曲线(CEUS-TIC)定量分析对复发性小肝癌的诊断价值。方法:选取接受肝癌切除术后的159例复发性小肝癌患者197个病灶,经病理确诊,患者均接受CEUS检查,以病理确诊结果为标准,分析恶性组和良性组CEUS参数以及各时相灌注模式等差异,并采用受试者特征曲线(ROC)分析动态CEUS-TIC定量参数对复发性小肝癌的诊断价值,计算敏感度、特异性和曲线下面积(AUC)。结果:CEUS显示良性病灶84个,恶性病灶113个,CEUS对恶性病灶诊断的准确率为85.61%(113/132);恶性组始增时间、达峰时间、等增强开始时间以及低增强开始时间显著短于良性组(t=4.929, t=11.231, t=5.400, t=9.652, P<0.05);两组动脉期不同时相分布比较,差异无统计学意义(Z=0.700, P>0.05),恶性组门脉期高增强或等增强以及延迟期低增强比例显著高于良性组(Z=2.280, Z=2.160, P<0.05);始增时间、达峰时间、等增强开始时间和低增强开始时间各参数联合诊断的特异度(92.30%)和AUC(0.942... 相似文献
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目的 分析不同分化程度原发性小肝癌的超声造影特征,探讨超声造影在其诊断中的临床价值.方法 回顾性分析47例原发性小肝癌(均有手术病理结果)患者的超声造影资料,比较并分析不同分化程度小肝癌病灶的超声造影定量参数以及与病理诊断符合率.结果 47例患者术后病理结果显示高分化22例、中分化20例和低分化5例.不同分化程度原发性小肝癌开始增强时间及达峰时间相近,差异无统计学意义(P>0.05),但是造影剂消退时间比较,差异有统计学意义(P<0.05).超声造影正确诊断原发性小肝癌43例,与病理诊断符合率为91.49%.结论 超声造影诊断原发性小肝癌具有较高的正确率,且不同分化程度原发性小肝癌超声造影表现特征存在差异,可为临床治疗方式选择提供参考依据. 相似文献
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目的 利用US-BI-RADS对乳腺病变进行规范化描述,采用决策树机器学习,为BI-RADS 3~5类提供一个量化指标。方法 对每个术语特征进行哑变量设置,首先进行单因素Logistic回归,差异有统计学意义的哑变量进入二元Logistic回归分析并进行赋值,将每个术语特征的分值相加得到一个总分值;以病理结果为依据,对总分值采用决策树机器学习并进行10折交叉验证,按5分类法将不同总分值分为BI-RADS 3~5类。结果 恶性病变患者年龄明显大于良性病变患者,差异有统计学意义(P<0.001)。单因素Logistic回归分析显示术语特征变量中不规则、不平行、模糊、成角、微小分叶、毛刺、声影、钙化(微钙化、粗钙化)、结构扭曲、水肿、内部血供以及腋窝淋巴结异常差异有统计学意义,二元Logistic回归分析,得出上述的变量的赋值情况,不规则2分、不平行1分、模糊1分、成角1分、微小分叶1分、毛刺1分、钙化(微钙化2分、粗钙化-1分)、结构扭曲1分、水肿1分、内部血供1分以及腋窝淋巴结异常1分,采用决策树机器学习10折交叉验证得到3类、4A类、4B类、4C类、5类对应的分值分别为≤0分、1... 相似文献
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