64排CT低剂量扫描研究

本文采用逐步降低CT剂量的方法,获得满足诊断要求的腹部CT最低剂量阈值。在此剂量下,CT的mAs降低了61.8%~74.0%,加权CT剂量指数降低了70.0%~83.3%。因此,适当降低CT扫描剂量,仍然能够获得满意的诊断图像,既保护了患者,又降低了CT的设备损耗。

基于深度学习的DR胸片智能质控方法研究

目的为了减轻医学影像质量控制工作给医院及相关机构带来的工作负担,弥补人工质量控制存在的多方面缺陷,本文提出一种基于深度学习的DR胸片正位和侧位摄影的质量控制方法。方法通过特定结构的卷积神经网络完成DR图像的语义分析,结合医学影像质量控制标准,自动批量完成影像质控工作。结果该方法在多个数据集中的平均准确率为98.32%,单例影像的平均质控时间为83 ms。结论该模型可以快速、准确地实现DR影像的自动智能质控。

带状疱疹

本病常突然发生，表现为沿单侧周围神经分布的集簇性小水疱为特征，伴有神经痛及局部淋巴结肿大。老年人由于个体免疫功能低下，发病率高，症状重，常遗有疱疹后神经痛。同时，对重症型病例，如坏疽型或泛发型带状疱疹，有时可能为内脏恶性肿瘤的皮肤表现或肿瘤进展的信号，因而应警惕其与恶性肿瘤的密切关系。

基于深度学习的新型冠状病毒肺炎CT征象检测研究

放射诊断是新型冠状病毒肺炎(Coronavirus Disease 2019,COVID-19)诊疗过程中的重要环节,然而CT影像数据量较大,单个患者阅片耗时较长,为医生诊断带来巨大压力。本研究基于不同医院COVID-19患者的数据脱敏CT影像,通过深度学习的方法学习样本病灶纹理,提出了一种基于时间空间序列卷积的图像检测模型。该模型能快速定位CT影像中病灶区域,并关联同一患者不同阶段CT影像,综合得到更准确的检测结果。本文的研究可以提高COVID-19的初步诊断及鉴别诊断效率,可用于辅助临床诊断,为疾病控制做出贡献。

腹部CT低剂量扫描的应用研究

目的通过实验研究腹部低剂量CT影像质量影响因素。方法采用不同直径模体,不同的mA值、kV值、层厚、螺距等扫描参数,分别对不同厂家、型号CT进行扫描,测量其数据并进行大量统计分析。结果当毫安秒小于50 mAs时,低对比分辨力不能符合标准;当毫安秒大于75 mAs时,噪声的变化趋于平缓。所以在保证影像质量的前提下,腹部CT低剂量扫描的阈值为75 mAs。结论影响腹部低剂量CT影像质量的因素有很多,正确全面地理解,对于做好CT的质量控制及保证工作十分重要。

一种用于SLS型3D打印聚酰亚胺微球的制备

聚酰亚胺(PI)具有优异的物理化学性能。以对苯二胺(PPD)和3,3′,4,4′-联苯四甲酸二酐(BPDA)为单体,以离子液体溴化1-丁基-3-甲基咪唑为溶剂,采用一步法制备了可用于SLS型3D打印的PI微球,并通过红外光谱分析、粒度分布分析、显微镜照片和扫描电镜照片分析、热重曲线分析对其结构及热力学性能进行表征。结果表明,PI微球亚胺化完全,呈类球形,粒径分布在1~30 μm范围内,5%热失重温度为407.0 ℃;PI微球不但具有优良的耐热特性,而且比表面积大,亚胺化程度高,作为SLS型3D打印材料具有良好的应用前景。

空心针穿刺和超声造影在乳腺癌诊疗中的联合应用

目前乳腺疾病的诊断主要靠穿刺活检技术进行组织学诊断,空心针穿刺活检(CNB)对乳腺疾病可以做出基本的病理学病变的定性和组织学分型[1]。乳腺超声造影可重复操作,对乳腺病灶或转移灶内部的血流变化进行实时观察,转移灶状况的改变使得很多患者改变治疗方案[2]。但是两者联合应用在乳腺癌诊疗评估中的研究报道较少,本研究符合赫尔辛基宣言,以128例在吉林大学中日联谊医院乳腺癌患者为研究对象,探讨了乳腺CNB联合超声造影在判定乳腺癌诊疗中的应用。