弥散张量成像联合血清白细胞介素-1β、磷酸化高分子量神经微丝蛋白诊断脊髓损伤

目的观察弥散张量成像(DTI)联合血清白细胞介素-1β(IL-1β)、磷酸化高分子量神经微丝蛋白(pNF-H)诊断脊髓损伤的价值。方法回顾性分析69例脊髓损伤(C1~T1水平损伤)患者(观察组)和100名健康体检者(对照组)DTI资料,记录其表观弥散系数(ADC)、各向异性分数(FA)值,以及血清IL-1β、pNF-H水平。根据美国脊髓损伤协会(ASIA)残损分级法对观察组脊髓损伤程度进行分级(D/C/B/A级);比较组间及观察组内不同脊髓损伤分级患者DTI参数及血清指标的差异,分析DTI参数及血清指标与脊髓损伤严重程度的相关性。以受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)评估ADC、FA、IL-1β、pNF-H值单独及联合诊断脊髓损伤的效能。结果相比对照组,观察组FA值降低,ADC值及血清IL-1β、pNF-H水平升高(P均=0.001)。随ASIA分级由D级至A级,观察组FA值逐渐降低,ADC值及血清IL-1β、pNF-H水平逐渐升高(P均<0.05);脊髓损伤严重程度与FA值呈负相关(r=-0.489,P<0.001),与ADC值及血清IL-1β、pNF-H水平呈正相关(r=0.542、0.599、0.596,P均<0.001)。FA值、ADC值及血清IL-1β、pNF-H单独诊断脊髓损伤的AUC分别为0.747、0.809、0.794、0.741,联合诊断为0.845(P均=0.01)。结论DTI联合血清IL-1β、pNF-H有助于诊断脊髓损伤。

上颈椎损伤诊断及治疗中应用多层螺旋CT结合人工智能模式的效果分析

目的探讨多层螺旋CT结合人工智能模式在上颈椎损伤诊断及治疗中的价值。方法选择2020年3月至2021年3月河北北方学院附属第一医院收治的60例颈部损伤患者,行320排CT检查,结合人工智能骨折分析辅助诊断,并以受试者工作特性(receiver operating characteristic curve,ROC)曲线分析CT模式及CT结合人工智能模式对上颈椎骨折的诊断效能,同时利用日本骨科学会评分(Japanese orthopaedic associatio,JOA)评估治疗后的效果。结果60例患者中,多层螺旋CT模式诊断35例患者非隐匿性骨折38处,疑似骨折5处;多层螺旋CT结合人工智能模式诊断48例患者54处骨折;多层螺旋CT模式诊断的骨折检出率为61.4%,多层螺旋CT结合人工智能模式的骨折检出率为77.1%,差异有显著性(P<0.05)。ROC曲线分析,显示多层螺旋CT模式及多层螺旋CT结合人工智能诊断骨折的曲线下面积分别为0.629和0.751。非手术治疗组8例采用颅骨牵引、枕颌带牵引、颈托或Halo支架固定等非手术治疗;手术治疗组52例采用内固定治疗。于术后3、6个月随访,手术治疗组JOA评分高于非手术治疗,差异有显著性(P<0.05)。结论在上颈椎骨折诊断中,多层螺旋CT结合人工智能模式可有效提高上颈椎损伤隐匿性骨折的检出率,并为治疗提供参考。