简介:摘要:目的:本研究旨在通过颈椎CT图像特征分析,探究颈椎疾病的诊断标准和治疗前景,以提高颈椎疾病的诊断准确性和治疗效果。方法:采用回顾性研究设计,选取2019年至2023年间接受颈椎CT扫描的患者作为研究对象。通过高级图像处理和机器学习技术,对颈椎CT图像进行特征提取和分析,包括颈椎间盘突出、颈椎管狭窄和颈椎骨折等常见疾病的图像特征。利用统计分析方法评估这些特征与临床诊断的相关性。结果:共分析了1000例患者的颈椎CT图像。研究发现,通过特定的图像特征组合可以高度预测颈椎疾病的类型和严重程度,其预测准确率达到92%。此外,图像特征与颈椎疾病的临床表现和治疗响应之间存在显著相关性,为颈椎疾病的个体化治疗提供了依据。结论:颈椎CT图像特征分析能够有效辅助颈椎疾病的诊断和治疗决策,提高诊断准确率和治疗效果。未来,通过进一步研究和技术优化,颈椎CT图像特征分析有望成为颈椎疾病管理的重要工具。
简介:摘要目的通过基于卷积神经网络深度学习方法从增强CT合成平扫CT图像,临床主观和客观评估合成平扫CT图像(DL-SNCT)与金标准平扫CT图像的相似性,探讨其潜在临床价值。方法同时行常规平扫和增强CT扫描的患者34例,通过深度学习模型将增强CT图像合成DL-SNCT图像,以平扫CT图像为金标准,主观评价DL-SNCT的图像质量(评价指标包括解剖结构清晰度、伪影、噪声、图像结构完整性、图像变形,均采用4分制);利用配对t检验比较DL-SNCT与金标准平扫CT图像不同血供特点的解剖部位(主动脉、肾脏、肝实质、臀大肌)以及不同强化模式的肝脏病变(肝癌、肝血管瘤、肝转移瘤、肝囊肿)的CT值。结果主观评价上,DL-SNCT图像在伪影、噪声、图像结构完整性、图像变形方面评分都达到4分,与平扫CT图像评分相一致(P>0.05);在解剖结构清晰度方面评分略低于平扫CT图像[(3.59±0.70)分vs. 4分)],差异有统计学意义(Z=-2.89,P <0.05)。对于不同解剖部位而言,DL-SNCT图像主动脉、肾脏的CT值显著高于平扫CT图像(t=-12.89、-9.58,P <0.05),而肝实质、臀大肌CT值与平扫CT图像差异无统计学意义(P>0.05)。对于不同强化模式肝脏病变而言,DL-SNCT图像肝癌、肝血管瘤、肝转移瘤的CT值显著高于平扫CT图像(t=-10.84、-3.42、-3.98,P <0.05),而肝囊肿CT值与平扫CT图像差异无统计学意义(P>0.05)。结论DL-SNCT在图像质量上以及一些强化方式比较单一的解剖部位的CT值已接近金标准平扫CT,但对于强化程度变化大的解剖部位,以及有着不同强化模式的肝脏病变,DL-SNCT在临床应用前还有很大的改进空间。
简介:摘要目的探讨计算机断层扫描(ComputerizedTomography,CT)、核磁共振成像仪(MagneticResonanceImaging,MR)图像融合技术的临床应用价值。方法选取2014年2月~2015年2月我院收治的122鼻咽癌患者为研究对象,随机抽取61例为对照组单纯用CT扫描定位,根据CT图像确定大体肿瘤体积(GrossTargetVolume,GTV),另61例为研究组在同一固定体位,分别行CT、MR扫描,利用CT/MR图像融合技术确定GTV,比较两组的临床治疗的效果。结果研究组不同时期鼻咽癌CI/MR融合图像公共指数均优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。GTVCT、GTVCT/MR、GTVMR体积平均值分别为(90.72±2.03)、(90.72±2.03)、(90.72±2.03)cm3,GTVCT与GTVMR比较,差异有统计学意义(P<0.05)。与CT图像配置、MR图像配置相比,CT/MR融合图像配准精度更高。结论CT、MR图像融合技术在临床中的应用具有积极意义,提高了鼻咽癌肿瘤靶区勾画的准确性,减少了肿瘤靶区的遗漏,因此,在临床中应积极推广。
简介:摘要医学图像在临床诊断和治疗上起着至关重要的作用。放射治疗过程中采用计算机体层成像(CT)进行靶区定位和勾画。为了从多个角度获取病变体信息,需利用医学图像多模态的优势。然而,获取多种模态的医学图像是比较耗费资源的,同时无法保证患者状态的一致性。医学图像跨模态转换,可以利用一种模态图像预测另一种模态图像。本文详细综述了基于CT图像的超声图像、磁共振(magnetic resonance, MR)图像、正电子发射计算机断层显像(positron emission tomography, PET)跨模态模型研究,分类阐述了各模型的特点和存在的挑战,指出尚待开展的研究领域。