磁共振动态增强图像及定量参数诊断富细胞型子宫肌瘤的价值及与生物学行为标志物的相关性

目的探讨磁共振动态增强图像(DCE-MRI)及定量参数诊断富细胞型子宫肌瘤(CUL)的价值及其与生物学行为标志物的相关性。方法选取2021年6月至2023年6月于郑州市中心医院就诊的83例CUL患者作为观察组,另选取同期、同年龄段普通型子宫肌瘤患者83例作为对照组,两组患者均进行DCE-MRI检查,并测定观察组患者病灶组织p16、血管内皮生长因子(VEGF)、Ki-67。比较两组患者的DCE-MRI定量参数[速率常数(Kep)、血管间隙容积分数(Vp)、容量转运常数(Ktrans)、血管外细胞外间隙容积分数(Ve)、毛细血管表面通透性(PS)、血浆灌流量(Fp)],采用相对危险度(RR)分析不同水平DCE-MRI定量参数(Ktrans、Kep、Ve、Vp、PS及Fp)对CUL的发病风险,采用受试者工作特征曲线(ROC)、决策(DCA)曲线评估DCE-MRI定量参数对CUL的诊断效能;比较不同p16、VEGF、Ki-67表达CUL患者的DCE-MRI定量参数,采用Pearson分析DCE-MRI定量参数与p16、VEGF、Ki-67的相关性。结果观察组患者的Ktrans、Kep、Ve、Vp、PS及Fp分别为(1.98±0.62)min、(1.99±0.24)min、(0.80±0.17)%、(0.52±0.14)%、(1.24±0.45)mL/min、(2.47±0.46)mL/min,明显高于对照组的(0.96±0.35)min、(1.12±0.43)min、(0.55±0.22)%、(0.29±0.10)%、(0.37±0.12)mL/min、(0.91±0.25)mL/min,差异均有统计学意义(P<0.05);当Kep、Ktrans、Ve、Vp、PS及Fp高水平时,CUL发病风险是低水平的9.375倍、6.546倍、3.611倍、4.929倍、8.222倍、5.917倍;经ROC分析结果显示,Ktrans、Kep、Ve、Vp、PS、Fp联合诊断CUL的AUC为0.939,大于各参数单独诊断(P<0.05);经DCA曲线分析结果显示,各参数联合诊断CUL的临床净收益率最高;观察组中p16、VEGF及Ki-67阳性表达患者的Ktrans、Kep、Ve、Vp、PS及Fp明显高于阴性表达患者,差异均有统计学意义(P<0.05);经Pearson分析结果显示,Kep、Ktrans、Ve、Vp、PS及Fp与p16、VEGF、Ki-67均呈正相关(P<0.05)。结论DCE-MRI及定量参数对CUL具有一定诊断价值,且与患者p16、VEGF及Ki-67显著相关。

MR动态增强图像纹理分析判断乳腺结节良恶性的价值

目的:评估MR动态增强图像纹理分析诊断乳腺结节的价值。方法:选择2017年4月—2018年12月收治的31例乳腺结节患者为研究对象。给予患者MR动态增强纹理分析。结果:MR动态增强诊断乳腺结节特异度88.46%、敏感度78.95%。结论:MR动态增强纹理分析用于乳腺结节诊断,结果较为可靠。

1.5T磁共振动态增强图像特征及参数在诊断乳腺癌中的应用

本文探讨1.5T磁共振动态增强图像特征及参数在诊断乳腺癌中的应用价值。选取100例乳腺癌患者作为观察组,另选取同期收治的60例乳腺良性肿瘤患者作为对照组,患者均行磁共振动态增强检查。结果显示,观察组病灶形态、边缘、内部强化情况及环形强化与对照组比较,差异有统计学意义(P<0.05);观察组Kep、Ktrans均高于对照组(P<0.05);Kep、Ktrans联合诊断的AUC为0.861,较各指标单一诊断价值更高;预后不良患者病灶形态、边缘、内部强化情况及环形强化与预后良好患者比较,差异有统计学意义(P<0.05);预后不良患者Kep、Ktrans均高于预后良好患者(P<0.05);病灶形态、边缘、内部强化、环形强化及Kep、Ktrans均与乳腺癌患者预后独立相关(P<0.05)。乳腺癌患者1.5T磁共振动态增强图像特征以形态不规则、边缘毛刺、内部不均匀强化及环形强化为主,且定量参数Kep、Ktrans处于较高水平,临床可通过磁共振动态增强成像特征及参数诊断乳腺癌,预测预后。

成像测井图像的动态增强及Morphing方法

未经图像学处理的成像测井原始图像对地层特征的反映通常并不明显。静态标准化图像亮度大,适合于观察变化范围较大的测井响应和岩性对比分析结果。动态增强图像增加了井孔特殊区域的特征清晰度,但所用的短窗长会使图像出现台阶现象,平滑滤波、重采样都不能很好地消除这种台阶。在用图像直方图局部均衡化实现动态增强研究的基础上,采用Morphing技术对颜色进行线性插值,即用一个控制序列控制图像渐变过程,在颜色混合时消除中间帧图像上的一些不良表现,对动态增强图像台阶上下作颜色线性插值,使图像渐变。结果表明此方法能够有效地解决由于图像动态增强而产生的台阶问题。

基于相关性的动态增强MR图像血管匹配方法研究

由于MR动态增强图像扫描过程中,可能因为病人的呼吸或身体移动而产生脏器成像的运动伪影,给临床影像诊断中所需的血管动态强化过程分析带来一定的麻烦,需要人工矫正,增加了工作量和降低了分析的准确度。该文利用图像相关性分析在运动物体位移检测应用中的原理,实现肝脏动态增强图像中血管的自动搜寻和灰度强化曲线的绘制。

利用多曝光对图像进行动态范围增强

当实际场景的明暗动态范围比电子成像器件所能记录的范围更大时,照片就会有曝光过度或者曝光不足的区域,造成高亮或阴暗处细节的损失。本文提出了一种基于多曝光的图像增强方法。该方法通过对同一场景拍摄一组不同曝光度的图像,依据相机响应曲线性质对不同曝光量的图像分块进行信息量的衡量,选取包含信息最丰富的图块进行拼合,再利用一定的融合函数消除图块间的块效应,得到最终的增强图像。实验证明,该方法简单有效,图像增强后高亮与阴暗处的细节都能很好地呈现在一幅图像中,整体效果自然,对噪点控制较好,无明显光晕现象。

宽动态图像增强方案在海关视频化查验中的应用

为提高海关视频化查验的效率和准确性,在海关视频化查验中应用宽动态图像增强方案,选择使用国产硬件集成厂商自研算法的新一代多重曝光传感器,采用自主设计的"干"型壁装悬挂支架查验平台实现监控覆盖。实践证明,本次设计和施工技法改进能够解决曝光不足和过度曝光等问题,可大幅提高监控图像质量,改善画面抖动和覆盖不全等问题。海关依据本设计形成查验标准并推广到全国。

基于nnU-Net的乳腺DCE-MR图像中乳房和腺体自动分割

在乳腺动态增强磁共振(DCE-MR)图像中,乳房分割和腺体分割是进行乳腺癌风险评估的关键步骤.为实现在三维脂肪抑制乳腺DCE-MR图像中乳房和腺体的自动分割,本文提出一种基于nnU-Net的自动分割模型,利用U-Net分层学习图像特征的优势,融合深层特征与浅层特征,得到乳房分割和腺体分割结果.同时,基于nnU-Net策略,所使用的模型能根据图像参数自动进行预处理和数据扩增,并动态调整网络结构和参数配置.实验结果表明,在具有多样化参数的三维脂肪抑制乳腺DCE-MR图像数据集上,该模型能准确、有效地实现乳房和腺体分割,平均Dice相似系数分别达到0.969±0.007和0.893±0.054.

基于局部对比度保存的动态范围压缩算法

针对动态范围有限的数码设备获取的低动态范围图像,给出一种图像增强方法。先导出一种基于局部对比度保存的动态范围图像压缩算法,再构造算法中需要的亮度映射函数,并将其代入算法之中以实现动态范围压缩和边缘对比度增强。实验结果表明,新方法对过暗或过亮区域的亮度可进行自适应调整,图像细节信息突出,颜色信息保存良好。

磁共振成像在成人眼眶黄色肉芽肿病的诊断价值

目的分析成人眼眶黄色肉芽肿病的磁共振表现,提高对该病的认识。方法回顾性分析11例患者的MR图像,分析MR图像病变部位、双侧/单侧、形态、边缘、眶内结构、T1WI、T2WI信号特点、DWI特点、ADC及强化方式。结果11例眼眶黄色肉芽肿经手术病理证实,分别是成人起病的黄色肉芽肿(n=6)、渐进性坏死性黄色肉芽肿(n=4)和Erdheim-Chester病(n=1)成人起病的黄色肉芽肿6例,3例累及单侧眼睑,1例累及右侧鼻泪管,1例累及双侧眼睑和泪腺,1例累及右侧眼睑、翼腭窝和左侧颞肌;渐进性坏死性黄色肉芽肿4例,2例累及左侧眼睑,2例累及双侧眼睑、鼻部、额颞部;Erdheim-chester病1例,双侧眶内多发病变并累及垂体、心包、肾脏。4例边界清晰,7例范围弥漫,边界不清。10例T1WI低、T2WI及压脂高信号,1例T1WI低、T2WI及压脂低信号。弥散加权成像低信号(n=7);平均表观扩散系数值为1.18×10^(-3)mm^(2)/s(n=7)。6例行动态增强检查,时间-信号曲线(TIC)均表现为持续上升型(Ⅰ型)。结论眼眶黄色肉芽肿病多有眼睑肿胀,无破溃,累及眼睑及皮下组织、眶前部、眶后部和泪腺,可累及眼外肌腱,未见累及视神经,累及眶内病变骨壁破坏。MRI可以通过显示化学位移伪影来辅助此病的诊断。

一种新的基于多尺度retinex的高动态范围图像增强方法

针对多尺度retinex的过增强和噪声放大问题,本文提出了一种新的基于多尺度retinex的综合性的高动态范围图像增强方法。首先分别对直方图均衡化后的图像及其反色图像进行多尺度retinex处理,然后再分别对这两幅图像进行改进的伽马矫正,最后对这两幅图像进行平均计算。实验结果表明,该算法对于灰度图像和彩色图像均能有很好的效果。

一种提取乳腺癌DCE-MRI感兴趣区域的分割方法

针对医院临床诊断中希望能够克服灰度不均匀并且减少非病灶增强区域的干扰,从而更精确地进行DCE-MRI医学病灶分割的情况,在水平集方法的几何活动轮廓模型基础上,提出结合了局部灰度聚类和尺度停止函数的方法,以克服灰度不均匀和非病灶噪声干扰.对福建省肿瘤医院等医院的临床乳腺癌DEC-MRI数据进行实验,结果表明改进的水平集方法具有较好的分割效果.