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1.
目的:总结后颅窝正常和异常的胎儿小脑及小脑蚓部的矢状面的声像学特征,了解小脑细微结构的改变与胎儿畸形的关系。  相似文献   
2.
PurposeTo compare morphological imaging features and CT texture histogram parameters between grade 3 pancreatic neuroendocrine tumors (G3-NET) and neuroendocrine carcinomas (NEC).Materials and methodsPatients with pathologically proven G3-NET and NEC, according to the 2017 World Health Organization classification who had CT and MRI examinations between 2006-2017 were retrospectively included. CT and MRI examinations were reviewed by two radiologists in consensus and analyzed with respect to tumor size, enhancement patterns, hemorrhagic content, liver metastases and lymphadenopathies. Texture histogram analysis of tumors was performed on arterial and portal phase CT images. images. Morphological imaging features and CT texture histogram parameters of G3-NETs and NECs were compared.ResultsThirty-seven patients (21 men, 16 women; mean age, 56 ± 13 [SD] years [range: 28-82 years]) with 37 tumors (mean diameter, 60 ± 46 [SD] mm) were included (CT available for all, MRI for 16/37, 43%). Twenty-three patients (23/37; 62%) had NEC and 14 patients (14/37; 38%) had G3-NET. NECs were larger than G3-NETs (mean, 70 ± 51 [SD] mm [range: 18 - 196 mm] vs. 42 ± 24 [SD] mm [range: 8 - 94 mm], respectively; P = 0.039), with more tumor necrosis (75% vs. 33%, respectively; P = 0.030) and lower attenuation on precontrast (30 ± 4 [SD] HU [range: 25-39 HU] vs. 37 ± 6 [SD] [range: 25-45 HU], respectively; P = 0.002) and on portal venous phase CT images (75 ± 18 [SD] HU [range: 43 - 108 HU] vs. 92 ± 19 [SD] HU [range: 46 - 117 HU], respectively; P = 0.014). Hemorrhagic content on MRI was only observed in NEC (P = 0.007). The mean ADC value was lower in NEC ([1.1 ± 0.1 (SD)] × 10−3 mm2/s [range: (0.91 - 1.3) × 10−3 mm2/s] vs. [1.4 ± 0.2 (SD)] × 10−3 mm2/s [range: (1.1 - 1.6) × 10−3 mm2/s]; P = 0.005). CT histogram analysis showed that NEC were more heterogeneous on portal venous phase images (Entropy-0: 4.7 ± 0.2 [SD] [range: 4.2-5.1] vs. 4.5 ± 0.4 [SD] [range: 3.7-4.9]; P = 0.023).ConclusionPancreatic NECs are larger, more frequently hypoattenuating and more heterogeneous with hemorrhagic content than G3-NET on CT and MRI.  相似文献   
3.
PurposeThe purpose of this study was to determine whether computed tomography (CT)-based machine learning of radiomics features could help distinguish autoimmune pancreatitis (AIP) from pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC).Materials and MethodsEighty-nine patients with AIP (65 men, 24 women; mean age, 59.7 ± 13.9 [SD] years; range: 21–83 years) and 93 patients with PDAC (68 men, 25 women; mean age, 60.1 ± 12.3 [SD] years; range: 36–86 years) were retrospectively included. All patients had dedicated dual-phase pancreatic protocol CT between 2004 and 2018. Thin-slice images (0.75/0.5 mm thickness/increment) were compared with thick-slices images (3 or 5 mm thickness/increment). Pancreatic regions involved by PDAC or AIP (areas of enlargement, altered enhancement, effacement of pancreatic duct) as well as uninvolved parenchyma were segmented as three-dimensional volumes. Four hundred and thirty-one radiomics features were extracted and a random forest was used to distinguish AIP from PDAC. CT data of 60 AIP and 60 PDAC patients were used for training and those of 29 AIP and 33 PDAC independent patients were used for testing.ResultsThe pancreas was diffusely involved in 37 (37/89; 41.6%) patients with AIP and not diffusely in 52 (52/89; 58.4%) patients. Using machine learning, 95.2% (59/62; 95% confidence interval [CI]: 89.8–100%), 83.9% (52:67; 95% CI: 74.7–93.0%) and 77.4% (48/62; 95% CI: 67.0–87.8%) of the 62 test patients were correctly classified as either having PDAC or AIP with thin-slice venous phase, thin-slice arterial phase, and thick-slice venous phase CT, respectively. Three of the 29 patients with AIP (3/29; 10.3%) were incorrectly classified as having PDAC but all 33 patients with PDAC (33/33; 100%) were correctly classified with thin-slice venous phase with 89.7% sensitivity (26/29; 95% CI: 78.6–100%) and 100% specificity (33/33; 95% CI: 93–100%) for the diagnosis of AIP, 95.2% accuracy (59/62; 95% CI: 89.8–100%) and area under the curve of 0.975 (95% CI: 0.936–1.0).ConclusionsRadiomic features help differentiate AIP from PDAC with an overall accuracy of 95.2%.  相似文献   
4.
文题释义:股骨头坏死中日友好医院分型的有限元分析:根据李子荣等提出的中日友好医院分型,建立股骨头坏死三维模型,分为 M型(内侧型)、C型(中央型)和 L型(外侧型),其中 L型包括L1型(次外侧型)、L2型(极外侧型)和 L3型(全头型)。通过对建立的模型进行有限元分析,为该分型的保髋治疗提供了一定力学依据,显示外侧柱的存留是精准预防塌陷的重要因素,为进一步实现个体化治疗提供力学基础。 腓骨支撑坏死股骨头保髋手术:是对于早中期股骨头坏死需要保留股骨头患者进行的一种手术方式。首先需对股骨头进行髓芯减压,清除一定坏死骨,空腔填塞松质骨(髂骨为主),打压结实后植入腓骨(异体或自体)支撑,给坏死区的提供力学支撑及生物学修复,预防股骨头进一步坏死及塌陷。 背景:研究报道股骨头坏死的保髋疗效与外侧柱存留密切相关,中日友好医院分型是根据三柱结构确立的,对股骨头塌陷的预测准确性高。 目的:建立股骨头坏死中日友好医院分型各分型仿真的三维有限元模型,通过有限元分析各分型腓骨植入的力学变化,探讨外侧柱存留对保髋疗效的意义,为该分型的塌陷精准预测提供基础。 方法:建立正常股骨头、中日友好医院分型(M型、C型、L1型、L2型、L3型)股骨头坏死及其腓骨植入3组11种三维有限元模型,运用ANSYS软件进行有限元分析计算,观察各组模型的最大应力值、最大位移值及股骨头内部载荷传递模式。 结果与结论:①坏死组位移最大,应变最大,且因坏死分型不同而位移不同,位移变化如下:M型相似文献   
5.
目的:应用经食管实时三维超声心动图(RT-3D-TEE)技术,探讨房性心律失常对二尖瓣结构和功能的影响.方法:选取2018年6月~2019年6月本院收治的房性心律失常拟行射频消融的患者49例纳入观察组,另外选取21例正常窦性心律者作为对照组,所有患者均行经胸超声心电图(TTE)和经食管实时三维超声心动图(RT-3D-TEE)检查,将两组患者的瓣环投影面积(A2D)、瓣环周长(C3D)、瓣环高度(H)、瓣环前后径(DAP)、瓣环前外侧至后内侧直径(DAIPm)、左室射血分数(LVEF)、左心房前后径(Lad)等参数进行比较,并分别计算对合面积和对合指数,之后采取二项Logistic回归分析或逐步线性回归对各参数及临床因素与对合指数的相关性进行分析.结果:两组患者在LVEF和对合面积方面的比较无明显差异(P>0.05),在A2D、C3D、H、DA、PDAIPm、Lad方面的比较,房性心律失常组患者明显高于正常窦性心律组患者(P<0.05),且观察组患者的对合指数明显降低(P<0.05).将49例观察组患者以不同心律失常类型分为持续性房颤、阵发性房颤、房扑、混合型房性心律失常4个亚组,采用单因素方差分析,发现在LVEF、C3D、Lad、对合指数方面的比较,各亚组间无明显差异(P>0.05).采用二项Logistic回归分析发现,女性是导致对合指数低的危险因素,另外对合指数较低、房性心律失常是导致二尖瓣返流的重要因素.结论:房性心律失常对患者二尖瓣的A2D、C3D、H、DA、PDAIPm、Lad等都会造成较大影响,从而降低对合指数,影响二尖瓣的正常功能,导致二尖瓣返流的发生.  相似文献   
6.
目的建立原发性肝癌三维大分割适形放疗Lyman NTCP模型的参数和探讨放射性肝病的影响因素。方法109例患者进行大分割三维适形放疗,其中93例患者肝硬化Child-Pugh分级A级,16例为B级。患者每星期治疗3次,每次间隔48h,(4.8±0.5)Gy/次,平均剂量(53.5±5.5)Gy。用最大拟然比方法分别得到Child-A和Child-B患者Lyman模型中的NTCP参数。结果共有17例发生放射性肝病,发生在Child-A组8例,Child-B组9例。多因数分析表明,肝硬化分级程度是与放射性肝病相关的独立因素(P=0.000)。所有患者的NTCP参数为n=1.1,m=0.35,TD_(50) (1)=38.5Gy;Child-A级为n=1.1,m=0.28,TD_(50)(1)=40.5Gy;Child-B级为n=0.7,m=0.43,TD_(50)(1)=23Gy。结论肝硬化分级是预测放射性肝病发生的危险因子。Child-B患者进行适形放疗易引起放射性肝病。  相似文献   
7.
目的观察膝关节关节面在整个运动过程中的应力、应变分布范围、大小及变化规律。方法利用有限元数值模拟方法对行走过程中膝关节关节面应力、应变情况进行分析。结果与结论行走过程中关节面产生应力、应变随时间推移而增加,并且变化规律近似的服从抛物线变化。通过对不同体重的人在行走时膝关节面上产生的应力分析得出,体重对关节面上的应力的大小并不产生重大影响,体重带来的应力差异仅占总应力的10%。  相似文献   
8.
目的:探讨腰椎形态结构变化对峡部裂性滑脱及小关节退变的作用和意义。方法:采用改良的“非种子区域分割方法”及非平行“最佳切割平面”等一系列新型计算机辅助设计(CAD)方法精确建立包括椎间盘高度、腰椎小关节角、椎间盘前凸角改变的L4~L5活动节段有限元模型;在2700N轴向压缩载荷条件下,分别对各有限元模型的峡部、小关节应力、小关节接触力以及椎间盘负载进行测试。结果:压缩载荷下,腰椎活动节段峡部、小关节等效应力及小关节接触力随椎间盘高度的减小而减小,随小关节角的增大而增加,随椎间盘前凸角的增加而减小。结论:椎间盘高度、腰椎小关节角、椎间盘前凸角等形态结构变化对腰椎节段有限元模型的峡部、小关节应力及小关节接触力有明显的影响。提示腰椎峡部应力性骨折及小关节退变的发生与椎间盘高度、腰椎小关节角、椎间盘前凸角等解剖形态因素有关。  相似文献   
9.
铰链式冠外附着体的结构强度分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
目的探讨铰链式冠外附着体设计的合理性.方法采用有限元应力分析的实验方法,分析铰链式冠外附着体阳性结构L形球体的应力分布情况,对其结构强度进行测试.结果在附着体阳性结构L形球体的转角处应力最大,应力值为321.847MPa.结论该铰链式附着体的结构强度符合临床设计要求.  相似文献   
10.
为探讨冠心病患者血糖与微量元素的关系,用电感耦合等离子体原子发射光谱法测定了78例冠心病患者的6种微量元素变化,并与血糖做相关分析.结果冠心病患者高血糖组与正常血糖组相比,血清铁、铅、镉显著增高,锌和铬显著降低,P<005或001,铜无显著性差异;血糖与血清铁、铅呈显著性正相关,与血清铬、锌呈显著负相关,而与铜、镉相关不显著.表明部分微量元素的不平衡构成对冠心病的危险因子———高血糖的促发作用,调整人群中微量元素的不平衡状态,对减少冠心病及糖尿病的发生可能有利  相似文献   
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