PET/CT图像呼吸运动伪影校正研究进展

在正电子发射断层扫描成像/计算机断层扫描成像(PET/CT)扫描时,患者的呼吸运动造成胸腹部图像的伪影。呼吸运动伪影使得PET图像质量下降,肿瘤体积的估计值偏高,肿瘤组织的放射性定量分析不准确,因此严重影响胸腹部肿瘤的诊断和治疗计划的制定。PET/CT图像的呼吸运动伪影校正问题成为了近年来的一项重要课题。综述现有的PET/CT图像呼吸运动伪影校正方法,主要包括呼吸门控技术、基于图像配准的方法、基于图像重建和原始数据的方法,以及基于反卷积的图像恢复方法。在展望研究发展趋势的同时,就某些方法提出了可能的改进方案。

基于振动模型的呼吸运动估计与伪影反卷积校正(英文)

PET/CT图像的呼吸运动伪影严重影响胸腹部肿瘤的诊断与治疗计划的制定。现有的伪影校正方法大都涉及呼吸门控设备和四维CT的使用,不仅给测试带来不便,还让患者遭受大剂量的CT照射从而对其造成额外伤害。为此,采用正弦振动来模拟呼吸运动,通过对仿真和体模图像倒谱的Radon变换来估算呼吸运动的幅度和方向,然后分别采用维纳滤波、约束最小二乘法和Richardson-Lucy迭代算法,根据估计的运动参数对伪影图像进行反卷积并比较它们的去伪影结果。仿真与体模实验结果均显示出模拟呼吸运动参数估计和伪影校正的良好结果,且方法安全、简便而经济,有望用于常规采集的静态PET图像呼吸伪影校正。

光学相干层析术无损检测血糖的测量效果评价

为改进现有光学相干层析术(OCT)无损检测血糖评价方法的不足,提出将OCT信号斜率相对变化量和相对标准误差相结合来评价测量结果,并同时得到血糖的理论测量精度。首先,分析了OCT系统共焦函数对测量结果的影响及OCT信号斜率相对误差的计算方法,然后,通过对3只新西兰白兔进行活体实验来评价OCT无损检测血糖的测量结果。在测量血糖引起的OCT信号斜率相对变化量的同时,对OCT信号斜率相对误差也进行了计算,从而获得血糖的理论测量精度。新西兰白兔活体实验表明,线性度较好的拟合区间下OCT信号斜率相对变化量和相对误差分别为(3.7%)/mmol和0.068,(3.4%)/mmol和0.026,(0.93%)/mmol和0.019,血糖理论测量精度分别为±3.7 mmol,±1.5 mmol和±4.1 mmol。OCT信号斜率的相对变化量和相对标准误差相结合的评价方法能更有效地提高血糖理论测量精度,而且拟合区间越大,血糖的测量精度越高。

踝足矫形器对足下垂患者下肢功能影响的分析

目的:观察和分析足下垂患者穿戴踝足支具(AFO)前后对下肢稳定性、负重能力、步行中膝、踝关节活动的影响。方法:20例足下垂患者(男14例,女6例),其中右侧足下垂者9例,左侧足下垂者13例。患者中有6例需在辅助下行走,14例已具备独立行走的条件。对所有患者分别在穿戴和不穿戴踝支具状态下进行步行能力、下肢活动能力、身体平衡功能测定。其中5例患者在穿戴支具1个月左右进行步态分析。结果:穿戴AFO后即刻患者的步行速度和步幅影响与穿戴支具前比较无显著差异(P>0.05);踏车时间和上楼的速度比不戴支具有明显提高(P<0.05),而起蹲、下楼时间、足抬高距离无显著差异(P>0.05);穿戴AFO对患肢负重无明显改善(P>0.05),但可使患者身体左右的稳定性及患腿前后的稳定性有明显改善(P<0.05);步态分析结果发现,5例患者穿戴支具前后患侧下肢垂直峰力矩、步速无明显影响(P>0.05);穿戴AFO后患侧膝关节在步行周期中最大伸膝度数较不穿支具明显减少(P<0.05);患侧踝关节在步态周期中最大趾屈度数较不穿支具明显减少(P<0.01)。结论:AFO对下肢功能的影响主要表现在改善足下垂和膝过伸程度;增强身体稳定性及患侧下肢稳定性;穿戴AFO对患者下肢日常功能活动无明显影响;对患者即刻和1个月以后的步速、步幅、患腿负重能力的改善不明显?

基于sEMG时频分析的递增负荷诱导肌肉周期动态疲劳估计

利用信号的时频分析技术,对递增负荷下肌肉周期性动态收缩疲劳程度进行估计。10名男性大学生完成从50-200w＋的1-5级功率自行车递增负荷蹬车实验,每级负荷采集最后5s的股直肌、股内侧肌和股外侧肌表面肌电信号,将每次向心收缩期的信号截取出来,通过乔伊-威廉姆斯分布的时频分析估计出肌电信号的瞬时功率谱,进而计算出信号的瞬时平均频率和瞬时中值频率。结果表明,瞬时平均频率和瞬时中值频率在3级负荷之后随负荷递增而近似线性递减,结合积分肌电同时随负荷递增而近似线性递增的特征,可反映递增负荷下肌肉动态收缩疲劳的发生、发展过程;由于瞬时平均频率的计算量小于瞬时中值频率,建议将积分肌电和瞬时平均频率相结合作为评估肌肉周期性动态疲劳的联合参数。

沙滩排球与室内排球扣球起跳阶段人体重心运动特征的生物力学对比研究

采用摄像与录像解析的方法对沙滩排球与室内排球扣球起跳阶段人体重心的运动特征进行了运动生物力学对比研究。沙滩排球扣球起跳与室内排球扣球起跳相比 ,人体重心运动特征表现为 :起跳过程水平速度损失小 ,离地时刻水平速度大 ;加速蹬伸阶段人体重心上升位移短 ,垂直腾起速度小 ;

沙滩排球扣球起跳阶段人体环节运动的生物力学特征

采用运动学手段对沙滩排球上步扣球起跳阶段人体环节的运动特征进行了研究 ,结果表明 :“重心最低”时刻右踝角较小并没有影响人体的整体姿位 ;右踝角在缓冲阶段屈曲幅度较大 ,而在蹬伸阶段屈曲幅度较小 ;髋、膝二关节伸展过早 ,影响了下肢三关节蹬伸运动的连贯性 ;起跳时肩关节发力过早影响了上、下肢动作配合的协调性。

运动员弹跳能力的力学评价

本研究运用测力台测试、ＣＹＢＥＸ等动力量测试、录象解析三种不同方法对运动员的弹跳能力进行了分析和评价，探讨了反映弹跳能力的不同力学指标之间的相互关系，并由此得出了评价弹跳能力的合理方法及其力学指标。

基于表面肌电信号的膝关节动态力矩的BP神经网络估计

目的:提出一种利用表面肌电信号估计膝关节动态力矩的BP神经网络模型方法。方法:5名受试者完成从徒手至90%1RM的负重下蹲起实验,采集右侧股直肌、股内侧肌和股外侧肌的表面肌电信号,以滤波平滑归一化的表面肌电信号与膝关节角作为BP网络的输入,以逆向动力学计算获得的膝关节力矩作为期望输出,设计基于误差反向传播校正训练算法网络模型,用训练好的BP网络估计不同负重水平下蹲起产生的膝关节力矩。结果:1)网络中间层节点数为6,以30%1RM负重时股直肌、股内侧肌和股外侧肌的表面肌电联合膝角作为输入时网络性能达到最佳,其中,相同负重下测试数据的互相关系数和归一化均方根误差分别达到0.975和5.5%;2)负重增加时网络估计精度逐渐降低,均方根误差在90%1RM时最大达到18.5%。3)BP网络很好地映射了肌电与膝力矩数值上的非线性关系,而膝角则在预测膝力矩变化趋势上起关键作用。结论:以表面肌电信号和膝关节角作为输入变量的BP神经网络模型方法是实现自然运动状态下肌肉人体膝关节力矩准确估计的有效途径,训练好的BP网络能适应中高强度以下的不同负荷和动作速度。

基于表面肌电多尺度熵的递增负荷诱导肌肉疲劳评估

目的:探讨通过表面肌电(sEMG)信号的多尺度熵分析评估运动负荷变化时肌肉动态疲劳等级的可行性。方法:10名男性大学生完成从50~200+W的1~5级功率自行车递增负荷蹬车试验,每级负荷运动采集最后5 s的股直肌、股内侧肌和股外侧肌的sEMG信号进行多尺度熵计算,根据样本熵随尺度1~30的变化曲线获得平均多尺度熵指标用于评价肌肉疲劳。结果:sEMG信号的多尺度熵曲线随负荷递增而整体下移,其中负荷1与负荷2、负荷4与负荷5的多尺度熵接近,分别反映肌肉未疲劳和轻度疲劳、以及中度和重度疲劳状况;各级负荷下多尺度熵随尺度增加先快后慢,但尺度较小时相邻负荷数值接近,其中尺度为1(即传统样本熵)时重叠交错最为严重;当尺度大于10时多尺度熵曲线逐渐平缓并拉开间隔,从上往下按负荷递增顺序排列。结论:sEMG信号的多尺度熵更准确的表示了肌肉系统的复杂度,相比传统样本熵能更客观的反映肌肉的工作状况和疲劳等级;多尺度熵分析不仅计算量小,而且能适应时变负荷下肌肉动态收缩的复杂性,实际工作中可将归一化的平均多尺度熵作为衡量肌肉动态疲劳程度的一个量化指标。

高特质焦虑个体执行控制功能及其脑网络研究

利用行为学及复杂网络分析方法,探讨高特质焦虑(HTA)个体执行控制功能及其脑功能网络特点。以16名HTA个体为研究对象、16名低特质焦虑(LTA)个体为对照,进行Simon空间认知冲突任务,同步记录行为数据(反应时间及正确率)及64导脑电(EEG)信号。对EEG数据进行同步似然分析,选择合适阈值构建脑网络拓扑结构并计算网络整体属性参数及节点属性参数。利用方差分析方法,对两组被试的行为数据及脑网络属性参数进行统计学分析,结果显示,HTA组被试的冲突反应时间显著长于LTA组(641.29±72.11 vs 602.10±61.47,P<0.05)、反应正确率显著低于LTA组(90.73±2.14 vs 95.62±1.52,P<0.05),表明其认知冲突反应的效率降低、执行控制功能下降。对beta节律脑网络的分析显示:HTA组被试其额顶叶各节点的节点度值均显著小于LTA组(P<0.05),聚类系数(0.5341±0.0813 vs 0.6243±0.0527)及全局效率(0.0142±0.0037 vs 0.0185±0.0023)均显著小于LTA组(P<0.05),而特征路径长度显著大于LTA组(1.8057±0.0036 vs 1.4380±0.0117,P<0.05);高gamma节律脑网络的各属性参数结果与beta节律相似。以上结果表明HTA个体冲突监控、冲突解决等执行控制能力下降,其机制不仅与额顶执行控制网络功能受损有关,也与脑网络的整合功能及信息传输能力减弱有关。额顶执行控制网络功能受损、执行控制能力下降可能是HTA个体稳定、固有的特征。

力量训练负荷和肌肉疲劳对表面肌电非线性参数的双重调节

目的:研究力量训练负荷和肌肉疲劳对表面肌电信号非线性参数的作用规律,探索精准力量训练中对肌力、肌肉做功和疲劳因素敏感的非线性指标。方法:6名受试者在非疲劳和疲劳状态下分别完成徒手至90%最大负荷共7个负重水平的下蹲起动作,采集股四头肌的表面肌电、足底压力和膝关节角数据,提取表面肌电非线性参数分形维、多尺度熵、科尔莫戈诺夫熵、LZ复杂度,由足底压力和膝关节角计算膝关节力矩,对疲劳前后负重蹲起动作过程的肌电参数和膝关节力矩进行回归分析。结果:无论肌肉是否处于疲劳状态,表面肌电的非线性参数均随负重水平增加而增大,但同等负重水平下,肌肉疲劳导致参数降低。其中,科尔莫戈诺夫熵的线性增长性最显著,而分形维的数值稳定性最高,其峰值出现在60%~75%最大负重。结论:1)骨骼肌系统的复杂度受到肌肉疲劳和肌肉收缩的共同作用,在运用表面肌电非线性参数评价肌肉疲劳时,应消除肌力或关节力矩的影响;2)表面肌电分形维能较好地反映肌肉做功能力,更全面地评估肌肉工作状态,可以作为精准化快速力量训练及肌肉伤病康复治疗的评价指标。

高特质焦虑个体情绪注意偏向的脑网络研究

利用复杂网络分析方法对脑网络的拓扑结构和属性进行分析,探讨高特质焦虑个体情绪注意偏向的脑功能机制。选取高特质性焦虑(HTA)和低特质性焦虑(LTA)各15名被试,进行3种情绪面孔表情(高兴、中性和愤怒)的搜索任务,同步记录64导脑电(EEG)。对EEG数据进行同步似然分析,计算网络的整体属性参数(全局效率、聚类系数和特征路径长度)及节点属性参数(节点度)。组内统计分析显示,HTA和LTA两组被试均表现为,愤怒面孔搜索任务下额叶与颞叶节点度、聚类系数及全局效率明显大于其高兴面孔和中性面孔的值,而特征路径长度小于高兴面孔和中性面孔的值。组间统计结果表明,3种面孔搜索任务下HTA组额叶与颞叶节点度值均明显大于LTA组的值,尤其是愤怒面孔搜索任务下二组的差异更加明显(P<0.001);愤怒面孔搜索任务下,HTA组被试的节点属性参数及整体属性参数均与LTA组有显著差异,而高兴面孔和中性面孔搜索任务下,HTA组被试仅节点属性参数与LTA组有显著差异,整体属性参数无显著差异。以上结果表明,HTA个体对情绪信息(尤其是负性情绪信息)更加敏感,其神经机制可能与额、颞叶活动及脑网络信息传输能力异常增强有关。本研究从脑网络水平探讨了HTA个体情绪认知的脑功能特点,可为焦虑症、抑郁症等精神障碍的认知功能神经机制研究提供新视角。

大学生焦虑人群情绪冲突反应的脑功能网络研究

利用基于图论的复杂网络分析方法,对脑网络的拓扑结构和属性进行分析,探讨大学生焦虑人群情绪冲突反应的脑功能网络特点。选取焦虑组和正常对照组各16名志愿者,进行情绪词-面孔stroop冲突任务,同步记录64导脑电(EEG)数据。分别对beta(14~30 Hz)和高gamma(50~80 Hz)节律的EEG数据进行同步似然分析,选择合适阈值构建脑网络拓扑结构,并计算网络的节点度和聚类系数。结果显示,在beta和高gamma节律中,焦虑组额叶、颞叶及顶叶等脑区存在异常连接,额叶和顶叶的节点度均小于正常组的数值(P<0.05),而颞叶的节点度均高于正常组的数值(P<0.05)(如在beta节律,焦虑组额叶FP1、顶叶CP1和颞叶T7电极处的节点度分别是5.21±0.62、6.25±0.53、7.91±0.71,而正常组的节点度分别为10.42±1.53、7.94±0.55、3.55±0.36),表明焦虑人群额顶叶功能减弱而颞叶功能异常增强;焦虑组脑网络的聚类系数低于正常组的值(P<0.05)(焦虑组beta和高gamma节律的聚类系数分别是0.5238±0.0392、0.5864±0.0558,而正常组分别为0.6032±0.0711、0.6647±0.0601),表明焦虑人群的脑网络内部集团化程度、网络的信息传输能力下降。通过研究,为探索焦虑症、抑郁症等心理、精神类疾病的神经机制提供新的视角。

基于脑电溯源的顿悟状态脑功能网络研究

利用脑电(EEG)溯源方法,将头皮记录的EEG信号重建大脑皮层源信号的分布模式,以大脑皮层源信号构建顿悟状态脑网络并计算网络的属性参数,探讨顿悟的神经机制。选取14名被试进行中文远距离联想任务(CRAT),同步记录64导EEG,分别对beta(14～30Hz)和高gamma(50～80Hz)节律的EEG溯源数据进行同步似然分析,选择合适阈值构建脑网络并计算网络的节点度和聚类系数。结果显示,顿悟状态beta节律和gamma节律的脑网络的节点度、聚类系数均高于非顿悟状态,且其gamma节律的脑网络属性参数高于beta节律,提示顿悟的神经机制与beta节律、尤其与高gamma节律的脑功能连接增强及脑信息传输能力提高有关。相较于头皮EEG信号,大脑皮层源信号更准确地体现皮层区域间连接特性,本研究为揭示认知的神经机制提供了新视角。

基于表面肌电信号Wigner-Ville分布的人体膝关节力矩预测

目的:提出一种基于表面肌电信号时频分析的预测膝关节力矩的新方法。方法:受试者完成递增负重蹲起实验,采集股直肌的表面肌电信号进行时频分析,获得基于Wigner-Ville分布的表面肌电信号在时间和频率的二维平面上的能量密度,并由此估算出能够反映肌肉瞬时做功能力的敏感指标——瞬时平均频率功率。结果:以股直肌的瞬时平均频率功率和膝角为自变量,获得的二元线性回归方程可以有效预测膝关节瞬时力矩的大小。结论:表面肌电信号瞬时平均频率功率能实时反映肌肉的做功能力,可作为预测膝关节力矩和预防膝关节损伤的一个基础指标。

基于多孔小波融合的PET/CT图像增强及其评价

目的:为解决融合图像视觉效果增强与量化信息损失之间的矛盾,本文提出一种基于非降采样的多孔小波(àtrous wavelet)分解的PET/CT图像融合方法,使得融合图像既有利于肿瘤诊断又能用于放疗靶区勾画和放射性定量分析。方法:对PET和CT图像分别进行多孔小波分解,以包含肿瘤目标的适当大小的感兴趣区域的清晰度为目标函数,采用Nelder-Mead算法对PET和CT图像高频分解系数之比进行优化获得最终的融合系数,使融合图像充分增加解剖学信息的同时又尽量保持PET图像原有的局部和整体灰度信息。结果:融合图像质量评价表明,本文方法能将有价值的PET功能信息与精确的CT解剖信息结合在一起,并克服传统小波融合损失图像量化信息的不足。结论:基于多孔小波融合的PET/CT图像既能用于肿瘤诊断,又能同时用于肿瘤学放射性计算和适形放疗计划制定等量化研究。

SPECT影像呼吸运动参数辨识与伪影校正的体模研究

为了提出一种单光子发射断层扫描成像(SPECT)影像呼吸运动参数估计和伪影校正方案,该文通过对伪影图像的方向微分和自相关分析分别辨识出体模的运动方向和幅度,根据匀速运动和正弦振动拟合的系统点扩散函数,运用Wiener滤波和Richardson-Lucy盲反卷积(RL)算法校正伪影。结果表明:5个典型运动方向和幅度辨识的结果均与实际值接近,RL算法校正伪影经过5次迭代后图像质量总体优于维纳滤波。通过图像后处理估计运动参数,运用迭代反卷积可以有效的校正图像伪影,可能成为一种更方便实用SPECT/PET(正电子发射断层扫描成像)图像呼吸伪影解决方案。

减重平板训练对瘫痪后步行障碍患者的影响

目的 观察减重平板训练对脊髓损伤和脑损伤造成的长期下肢瘫痪步行功能的作用。方法 10名男性患者 ,年龄 2 5～ 64岁 ,其中 4例脊髓损伤 ,6例脑血管意外 ,病程平均 1.4年 ,减重平板训练前均接受不同程度的传统康复训练 ,功能步行评定为 0～ 1分。接受减重平板训练每天 1次 ,开始减重重量在 5 0 %～ 70 %之间 ,平板速度为 0 .2 7m/s ,平均 2 0次。所有患者训练前后接受功能步行和一般平衡功能测定 ,其中7例患者在Kistler压电晶体式三维测力台上进行步态分析。结果 患者经过阶段性减重平板训练 ,功能性步行评定及站立平衡功能比传统康复治疗前后有十分明显的改善 (P <0 .0 0 0 1,P =0 .0 0 0 3 ) ;其中 7例患者的平均步速达 0 .3 6m/s ;左右足对台压力峰值和支撑时间无明显差异 (P >0 .0 5 )。