超声影像方法在预测HIFU治疗子宫肌瘤疗效中的应用

子宫肌瘤是育龄期女性最常见的良性肿瘤,高强度聚焦超声(High Intensity Focused Ultrasound,HIFU)作为一种微创治疗技术,已经广泛运用于子宫肌瘤的治疗,但是对于某些特殊类型的肌瘤消融效率较低,并导致很多严重的并发症。这类肌瘤在二维灰阶超声、多普勒超声、超声造影方面有特殊的表现。对上述超声影像方法在预测HIFU治疗子宫肌瘤疗效中的作用进行了综述。但各种超声影像学技术存在一定误差,提供子宫肌瘤内部微血管灌注信息仍不完全,在未来研究中可使用包括微血管成像技术(Superb Micro-vascular Imaging,SMI)、造影剂微血管灌注成像(Contrast Micro-Imaging,CMI)、磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)多种技术在内的多模态分析,为HIFU治疗子宫肌瘤疗效预测提供更多参考和信息。

辩题2：遥感技术能（不能）取代地表常规观测技术

正方一辩辩词 海阔凭鱼跃,天高任鸟飞,工具的发展规律告诉我们,更先进,更强大,更方便的工具终究能取代旧有工具.因此,今天我方所持观点是:遥感技术能取代地表常规观测技术.

超声引导下抽吸术联合类固醇注射治疗腱鞘囊肿的疗效评估

目的:探讨超声引导下囊壁粗针切割开窗后抽吸囊液,联合注射类固醇(得宝松)治疗腱鞘囊肿的临床疗效。方法:回顾性分析我科收治的28例腱鞘囊肿患者的超声影像学资料,患者行超声引导下囊肿穿刺,使用20 mL一次性注射器针头进行囊壁切割开窗的操作,抽吸出胶冻样物质,残余囊腔内注入得宝松1~2 mL,加压包扎。记录患者年龄、性别,囊肿超声图像特征、与周围组织关系,患者术前的关节活动度、疼痛情况,以及术中及术后并发症,术后随访其疗效,并分析腱鞘囊肿的超声图像特征与疗效之间的相关性。结果:腱鞘囊肿位于手腕背侧者22例,位于足踝者6例;20例单发,8例多发,4例伴分隔。治疗前,腱鞘囊肿最大径的中位数为3.7 cm(四分位距:1.6~5.8),囊壁血流情况:0级16个,Ⅰ级9个(26.7%),Ⅱ级3个(56.7%)。超声引导下抽吸出透明胶冻样液体,平均1.5 mL。治疗6月后复查超声显示,腱鞘囊肿最大径的中位数为1.0 cm(四分位距:0~3.28),原病灶区域血流消失或减少,复发6例,22例有效,有效率78.6%(22/28)。治疗前的主动关节活动度为(49.33±15.20)°,治疗6月后的主动关节活动度为(85.27±7.75)°,治疗前后差异具有统计学意义(P<0.05)。治疗前的VAS疼痛评分为(4.64±1.60)分,治疗6月后的VAS疼痛评分为(0.66±0.53)分,治疗前后差异具有统计学意义(P<0.05)。腱鞘囊肿大小、囊肿内伴分隔、囊肿位置、与关节腔相通与治疗后腱鞘囊肿复发具有相关性(P<0.05)。结论:超声引导下穿刺抽吸术联合注射类固醇治疗腱鞘囊肿是一种安全有效、微创简便的方法,并发症发生率低,具有良好的临床价值。

高强度聚焦超声联合全氟戊烷液滴在乳腺癌治疗增效中的实验研究

目的:探讨高强度聚焦超声(High-Intensity Focused Ultrasound,HIFU)联合全氟戊烷液滴(Perfluoropentane droplets,PFP),对小鼠乳腺癌4T1细胞治疗的增效作用。方法:制备PFP,检测其平均粒径及形态结构。试验设立三组:HIFU假照组,单纯HIFU治疗组,HIFU联合PFP治疗组。流式细胞仪检测HIFU分组治疗乳腺癌细胞后细胞存活率及死亡率;体内动物试验分组处理后,二维超声观察HIFU辐照前后肿瘤回声灰度变化情况,超声造影剂灌注缺损面积占总面积百分比评价不同治疗方式对裸鼠皮下移植瘤的消融能力。结果:所制备的PFP平均粒径为1.2μm,形态呈规则球形。细胞试验显示,HIFU联合PFP治疗组乳腺癌细胞死亡率(23.50±1.34)%显著高于单纯HIFU治疗组(14.34±0.55)%和HIFU假照组(11.76±0.62)%(P<0.05);动物试验显示HIFU联合PFP治疗组肿瘤消融面积占总面积百分比(84.03±4.47)%显著高于单纯HIFU治疗组(41.23±4.24)%(P<0.05),HIFU假照组无明显灌注缺损区域。结论:HIFU联合PFP可显著增强对乳腺癌细胞及组织的消融能力。

应用Deeplab V3+网络实现小儿髋关节超声图像识别

利用Graf法进行发育性髋关节发育不良(Developmental Dysplasia of the Hip, DDH)诊断时主要依靠骨-软骨交界面、股骨头、滑膜皱襞、关节囊及软骨膜、盂唇、软骨顶、骨性顶这7个解剖结构进行解剖验证,而初级医生对上述结构识别困难,因此文章提出了一种基于DeeplabV3+的网络模型用于7个结构的分割识别。首先对纳入的106例图像进行手动标记和预处理,之后将其分别输入DeeplabV3+和U-Net两种网络模型中,最终对其预测图表现和分割性能进行比较。与目前DDH图像分割中常用且表现优越的U-Net网络相比,DeeplabV3+网络的预测图包含的结构较多,边界分割也较清晰,其图像分割评价指标如相似性系数、豪斯多夫距离和平均豪斯多夫距离平均值的表现也优于U-Net网络。文章利用DeeplabV3+网络实现了DDH超声图像的7个结构分割,对临床医生进行后续图像的角度测量和分型诊断具有重要意义。