简介：摘要目的分析影响CT增强高压注射外渗的相关因素，并提出预警性的防护对策。方法以2019年4—10月于郑州大学第一附属医院进行CT增强检查的31 595例患者作为研究对象，根据其是否发生高压注射外渗将患者分为外渗组（n=21）和无外渗组（n=31 574），收集其临床资料，分析CT增强高压注射外渗的相关因素。结果进行CT增强检查31 595例患者中发生高压注射外渗21例，占0.07%。单因素分析显示，外渗组患者年龄、注射速率、对比剂浓度、渗透压、是否有化疗史和注射护士的工作年限与无外渗组比较，差异均有统计学意义（P<0.05）。多因素Logistic回归分析显示，患者年龄、注射速率、对比剂浓度、渗透压、化疗史和注射护士工作年限是影响CT增强高压注射外渗的相关因素（P<0.05）。结论影响CT增强高压注射外渗的相关因素包括患者年龄、疾病类型、注射速率、对比剂浓度、渗透压、注射护士工作年限、化疗史，采取积极防护措施对减少对比剂外渗和患者痛苦具有重要意义。

简介：摘要目的对比肝癌患者使用超声诊断与CT增强检查的应用价值。方法本次研究选取的研究对象为2015年12月1日—2016年11月30日期间在我院进行治疗的疑似肝癌患者,46例患者均接受超声诊断、CT增强扫描检查，将病理诊断结果作为金标准。将两种检查方式的检查结果进行对比。结果超声检查和CT增强扫描检查的病灶直径分别同病理检查结果对比相差较小（P>0.05）；超声检查的诊断符合率比CT增强扫描检查高（P＜0.05）。结论超声诊断肝癌的临床应用价值比CT增强扫描高。

简介：摘要目的研究分析优质护理应用于放射检查的效果。方法选择2013年2月-2014年2月期间在我院行CT增强检查的200例患者，将其随机性分成对照组（常规化护理服务）与观察组（优质化护理服务），每组各有100例患者。结果在造影检查期间，针对不良反应发生率与护理满意率而言，实验组依次为2％、97％，对照组依次为13％、85％，两组对比差异具有显著统计学意义（P＜0.05）。结论优质护理应用于放射CT增强检查中，可以明显降低患者在诊断、治疗期间的陌生感，促进护患交流，从而使患者积极配合检查。

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简介：摘要：目的：本文主要针对护理配合对于腹部增强 CT 检查患者的作用与效果进行分析研究。方法：抽选我院接受并治疗的 102 例腹部增强 CT 检查病例，抽选时间最开始由 2017 年 3 月— 2019 年 9 月，把其中 36 例配合不够良好的为 A 组，另外 66 例配合十分良好的为 B 组，观察比较其结果。结果：在护理后， B 组患者不良反应的总发生率、低图像质量的总发生率对比 A 组患者更低，具有十分显著性的差异（ P ＜ 0.05 ）。结论：对于腹部增强 CT 检查患者而言，十分良好的护理配合能够减少各类不良反应的发生，并提升 CT 增强扫描而得的图像质量。

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简介：摘要：本文深入探讨了CT增强检查中护理配合与放射防护的重要性，旨在提升检查过程的安全性和效果。文章强调了护理配合在患者准备和检查过程中的关键作用，以及放射防护设备对减少辐射风险的重要性。通过具体措施的阐述和案例分析，文章展示了护理配合与放射防护在实际操作中的效果。文章进一步分析了二者的协同作用，提出了有效结合的方法与评估指标。最后，文章总结了研究成果，指出了研究的不足与展望，并提出了改进建议。本文的研究对于提升CT增强检查的安全性和效果具有重要指导意义，为未来的实践工作提供了有益的参考，有助于更好地保障患者和医护人员的健康与安全。

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简介：【摘要】目的 探讨CT增强检查的护理配合及放射防护。方法 选取在我院接受CT增强检查的100例患者（2022.5~2023.5期间），按照抽签法分为2组，对照组实施常规护理，研究组在此基础上实施护理配合及放射防护，对比两组不良反应发生率、护理满意度。结果 不良反应发生率：研究组更低（P＜0.05），护理满意度评分：研究组更高（P＜0.05）。结论 CT增强检查实施护理配合及放射防护效果显著，不仅利于降低不良反应发生率，还可提升护理满意度。

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简介：摘要目的评价深度学习重建（DLIR）算法结合低管电压技术相对于自适应统计迭代重建（ASiR-V）算法对腹部增强CT动脉晚期图像中微小动脉的显示情况。方法前瞻性收集2021年12月至2022年1月就诊于北京大学人民医院需排查腹部疾病并接受腹盆腔增强CT扫描的患者。根据CT扫描不同管电压以简单随机法将患者分为80 kV低管电压（LV）组和120 kV高管电压（HV）组。根据不同重建算法，每组再进一步分为DLIR-H（D）和ASiR-V 50%（A）2个亚组。对患者进行CT增强扫描时均采用自动管电流调节技术，噪声指数统一设置为9。对重建层厚为0.625 mm的动脉晚期图像进行主观评价和客观指标评价，并记录动脉晚期扫描的辐射剂量。结果共纳入168例患者，其中男76例，女92例，年龄18~85（53±15）岁，体质指数（24±3）kg/m2；LV组91例、HV组77例。LV组主动脉和肝总动脉CT值明显高于HV组（t=-14.20，P<0.001；t=-0.95，P<0.001）。管电压相同时，D亚组动脉晚期图像噪声明显低于A亚组，肝脏、主动脉、肝总动脉信噪比（SNR）和对比噪声比（CNR）均明显高于A亚组（P均<0.001）。LV-D亚组中主动脉和肝总动脉SNR和CNR明显优于LV-A、HV-D、HV-A亚组（P均<0.001）。腹部血管显示的主观评价方面，LV-D亚组肝总动脉、肠系膜下动脉、左结肠动脉升支边缘的空间分辨力以及左结肠动脉升支对比度均显著优于LV-A、HV-D、HV-A亚组（P<0.05），脾区边缘动脉显示率（54.9%，50/91）显著优于HV-D（24.7%，19/77）和HV-A亚组（32.5%，25/77）（校正后P<0.05）。LV组与HV组间有效辐射剂量分别为（4.91±1.97）、（5.43±1.78）mSv，差异无统计学意义（P>0.05）。结论低管电压技术结合DLIR算法的腹部增强CT扫描能够有效提升肠系膜下动脉发出的左结肠动脉升支及脾区边缘动脉的显示水平，为类似微小血管的评估带来更多的可能性。

简介：摘要目的探讨基于双期增强CT影像组学特征的机器学习模型术前预测肝细胞癌微血管侵犯（MVI）的价值。方法回顾性分析2015年1月至2020年5月在苏州大学附属第一医院经病理确诊的148例［男106例，女42例，年龄（58±11）岁］肝细胞癌患者的资料，其中MVI阳性88例，MVI阴性60例。按照约7∶3的比例随机分配为训练集和验证集。利用MaZda软件提取肝细胞癌动脉期和门静脉期3D影像组学特征，采用3种特征选择方法联合（FPM法）和Lasso回归进行特征筛选，得到最优特征子集。然后用6种机器学习算法构建预测模型，采用受试者工作特征（ROC）曲线评估模型的预测能力，并计算出曲线下面积（AUC）、准确度、灵敏度和特异度。结果MaZda软件提取肝细胞癌动脉期和门静脉期的影像组学特征，各239个。利用FPM法和Lasso 回归进行特征筛选可分别得到7个动脉期和14个门静脉期最优特征。基于动脉期的7个最优特征构建的决策树、极端梯度提升、随机森林、支持向量机、广义线性模型和神经网络等模型预测验证集肝细胞癌MVI的AUC值分别为0.736、0.910、0.913、0.915、0.897、0.648，其中支持向量机的AUC值最高，其准确度、灵敏度和特异度分别为95.35%、95.83%和94.74%。利用门静脉期的14个最优特征构建的上述机器学习模型预测验证集肝细胞癌MVI的AUC值分别为0.873、0.876、0.913、0.859、0.877、0.834，其差异均无统计学意义（均P>0.05），其中随机森林模型的AUC值最高，其准确度、灵敏度和特异度分别为90.70%、87.50%和94.74%。结论基于双期增强CT影像组学特征的机器学习模型可用于术前预测肝细胞癌微血管侵犯。其中，支持向量机和随机森林模型具有较高的预测效能。