基于全模型迭代重建胸部低剂量CT在诊断肺部磨玻璃结节中的应用

目的:探讨和全模型迭代重建技术在低剂量螺旋CT扫描的条件下诊断肺部磨玻璃结节的价值。方法:选取2020年1月—2020年12月期间在南京医科大学附属苏州医院(东区)就诊的40例体质量指数为17.10~30.00kg/m^(2)的体检者,采用120kV管电压、30 mAs管电流进行256层螺旋CT扫描,获得原始数据。对原始数据进行IDOSE4、IMR分三个等级重建,比较各组图像噪声、信噪比和对比噪声比及噪声降低率差异。诊断医师对胸部CT图像的两肺及纵隔结构、噪声及结节外周血管及细小支气管、结节内成分及穿行细微血管、结节边缘的可见度以及结节大小测量的误差率进行评分。结果:IDOSE~4的噪声低于IMR (等级1~3),IMR (等级1~3)的信噪比明显高于IDOSE~4,而IMR (等级1~3)的对比噪声比也高于IDOSE~4,噪声降低率IDOSE~4 <IMR level 1 <IMR level 2 <IMR level 3。结论:在胸部CT低剂量的条件下,全迭代重建图像噪声低,质量高,更能满足胸部肺结节影像诊断的要求。

基于人工神经网络模型的肺癌CT图像分割算法

目的提出一种基于人工神经网络模型的肺癌CT图像分割算法。方法第一步采用维纳滤波器和模糊增强抑制图像噪声和提升图像对比度,第二步提取图像的纹理特征和分形特征,第三步根据网络最佳参数训练和测试人工神经网络模型,第四步提取CT图像中肺癌病灶区域。512个样本和80例图像被用来训练和测试模型。结果肺癌CT图像包含13个癌症显著区域特征(3个纹理特征和10分形特征)。训练和测试数据所得最佳分类函数为列文伯格-马夸尔特反向传播,学习速率R为0.3,动量为0.9,隐藏神经元数量为20。训练阶段灵敏度、特异度和准确度可达98.4%,100%和98.6%,同时测试阶段对应指标分别可达90.9%,100%和95.1%。结论基于人工神经网络模型的图像分割算法能高效、准确定的提取CT肺癌病灶,可作为影像医师诊断肺癌的有效工具。

对比分析CT、DR检查对颈椎病患者的临床诊断价值

分析颈椎病患者诊断中应用CT和DR检查的诊断价值。方法:抽取院内自2018年1月起,到2019年1月止诊治的80例确诊颈椎病病人为回顾分析对象,患者分别接受CT和DR诊断,对比两种检查方式的准确性。结果:CT检查方式在颈椎病患者中的检出率为98.75%,高于DR检查方式的88.75%,两种检查方式的检出率对比有显著差异(P<0.05)。结论:在颈椎病患者的临床诊断中应用CT诊断的临床价值高于DR诊断,值得临床应用和推广。