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基于体素的COPD早期诊断与CT肺功能定量评估 被引量:20
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作者 李辉安 师美娟 +5 位作者 沈聪 梁志冉 魏霞 杨全新 金晨望 郭佑民 《西安交通大学学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期187-192,共6页
目的利用基于体素的定量CT寻找慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease, COPD)影像学早期诊断的敏感指标,探讨定量CT评估肺功能的价值。方法连续性纳入"数字肺"多中心研究中行双气相扫描的"早期COPD&qu... 目的利用基于体素的定量CT寻找慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease, COPD)影像学早期诊断的敏感指标,探讨定量CT评估肺功能的价值。方法连续性纳入"数字肺"多中心研究中行双气相扫描的"早期COPD"及确诊为COPD的患者。利用"数字肺"数据分析平台定量测定小气道病变(functional small-airway disease, fSAD)和肺气肿(emphysema, Emph);在COPD患者中,采用Pearson相关分析或Spearman秩相关分析定量评价CT指标与肺功能的相关性。结果最终纳入"早期COPD"患者37例,COPD患者50例。基于体素的定量CT评估"早期COPD"患者Emph程度为(3.50±3.36)%,fSAD程度为(18.12±12.73)%;COPD患者Emph程度为(13.46±9.03)%,fSAD程度为(36.57±9.88)%。COPD患者Emph与FEV1%及FEV1/FVC均呈负相关(r_s=-0.470,P=0.001;r_s=-0.334,P=0.018);fSAD与FEV1%及FEV1/FVC均呈负相关(r=-0.453,P=0.001;r=-0.320,P=0.001)。结论基于体素的定量CT能早期发现有呼吸道症状但肺功能未达到COPD诊断的小气道损伤,有助于COPD的早期诊断。 展开更多
关键词 COPD 肺气肿 小气道病变 早期诊断 CT 肺功能
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基于体素的COPD表型研究 被引量:8
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作者 师美娟 沈聪 +5 位作者 梁志冉 魏霞 李辉安 金晨望 郭佑民 陈欣 《西安交通大学学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期203-207,217,共6页
目的基于体素的定量CT筛选慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease, COPD)影像学表型。方法连续纳入"数字肺"多中心研究中行双气相扫描的COPD患者,定量测定小气道病变(functional small-airway disease, fS... 目的基于体素的定量CT筛选慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease, COPD)影像学表型。方法连续纳入"数字肺"多中心研究中行双气相扫描的COPD患者,定量测定小气道病变(functional small-airway disease, fSAD)和肺气肿(emphysema, Emph)。采用k-means聚类法分析肺气肿和小气道病变,得到不同表型;采用Fisher判别分析得到分类函数,并进行初始验证和交叉验证。结果共纳入COPD患者50例。在所有患者及肺功能近似相同的慢性阻塞性肺疾病全球倡议(The Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease, GOLD)2级患者中均得到3种不同表型:肺气肿为主型、小气道病变为主型及混合型,以及3种表型的Fisher线性分类函数;对所得函数进行初始验证和交叉验证,所有COPD患者预测分类结果的正确率分别为92.0%及90.0%,GOLD 2级患者预测分类结果的正确率分别为100.0%及95.2%。结论基于体素的定量CT可以将COPD患者分为肺气肿为主型、小气道病变为主型及混合型。 展开更多
关键词 COPD 肺气肿 小气道病变 表型 体素
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基于AI定量检测新型冠状病毒肺炎胸部CT演变特征分析 被引量:3
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作者 黄晓旗 王莉 +5 位作者 史柯 梁玉栋 刘亚良 张静平 金晨望 郭佑民 《中国CT和MRI杂志》 2022年第11期55-57,共3页
目的探讨人工智能(AI)定量检测在新型冠状病毒肺炎(COVID-19)不同分型中胸部CT动态变化特征的价值。方法回顾性分析2020年1月至2020年5月期间多家医疗中心确诊的95例COVID-19非重症患者和22例COVID-19重症患者的连续动态CT扫描结果及首... 目的探讨人工智能(AI)定量检测在新型冠状病毒肺炎(COVID-19)不同分型中胸部CT动态变化特征的价值。方法回顾性分析2020年1月至2020年5月期间多家医疗中心确诊的95例COVID-19非重症患者和22例COVID-19重症患者的连续动态CT扫描结果及首次临床症状、实验室检查结果。使用AI技术自动分割COVID-19病灶得到CT定量结果。采用独立样本t检验或非参数检验比较两组间定量指标的差异。对发病后天数与CT定量数据进行三次多项式曲线回归函数拟合,得到变化曲线。结果重症组患者除GGO%小于非重症组外,剩余CT定量指标均大于非重症组(P﹤0.05)。非重症组CT定量指标约第10~11天达到峰值,10~30天内迅速好转,30~40天基本消散。重症组发病高峰迟于非重症组1~2天,病变吸收速度远低于非重症组,并且消失时间延长。结论AI定量检测有助于准确识别COVID-19肺炎胸部CT的动态演变过程。不同定量指标能够客观地评估肺内病变性质,为疾病的转归提供客观依据。 展开更多
关键词 新型冠状病毒肺炎(COVID-19) 人工智能 体层摄影术 X线计算机
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定量CT评估新型冠状病毒肺炎患者肺部改变的可行性分析 被引量:6
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作者 陈静 金晨望 +4 位作者 郭佑民 沈聪 于勇 段海峰 于楠 《中国CT和MRI杂志》 2022年第10期28-30,共3页
目的探讨基于深度学习模型的定量CT方法对新型冠状病毒肺炎(COVID-19)肺部改变评估的可行性。方法回顾性分析2020年1月至3月确诊的22例COVID-19患者影像学资料,采用定量CT方法检测病变范围占全肺体积百分比(LOV%)和病变质量(Mass),并进... 目的探讨基于深度学习模型的定量CT方法对新型冠状病毒肺炎(COVID-19)肺部改变评估的可行性。方法回顾性分析2020年1月至3月确诊的22例COVID-19患者影像学资料,采用定量CT方法检测病变范围占全肺体积百分比(LOV%)和病变质量(Mass),并进一步评估CT定量检测的准确性;使用ROC曲线分析定量CT参数对不同临床分型COVID-19患者的区分力。结果22例确诊患者中,9例重型患者,13例普型患者。以人工判读作为参考标准,CT定量方法与参考标准对病变体积测量结果无显著统计学差异(P=0.934)。所获得的LOV%与Mass值在不同临床分型(普通型和重型)患者中存在差异。普通型患者LOV%在0.05%~5.67%之间,重型患者LOV%为5.00%-36.68%。普通型和重型患者的Mass值也有显著差异(56.8vs516.4)。识别重型患者的最佳LOV%阈值为10.37%,最佳Mass值阈值为160(曲线下面积1.000,敏感度100%,特异性100%)。结论采用基于深度学习的定量CT方法测量COVID-19肺部病变LOV%与Mass的变化,能够更加客观精准的对COVID-19患者进行临床分型,观测疾病进展,及早诊断危重型患者,对临床干预治疗具有重要提示意义。 展开更多
关键词 新型冠状病毒 肺炎 定量CT 计算机辅助诊断
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胃肠道神经鞘瘤、间质瘤MSCT影像学征象对照研究 被引量:9
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作者 许华 陈士新 +3 位作者 金晨望 刘海 付伟 周新军 《中国CT和MRI杂志》 2022年第2期127-129,共3页
目的观察GIS与GIST的多层螺旋CT(MSCT)影像学特征,进行对照分析。方法回顾性分析本院2017年7月至2019年10月收治的17例GIS和52例GIST患者的临床资料,观察MSCT检查结果,分析GIS与GIST患者的肿瘤最大直径;对比分析GIS与GIST患者的MSCT征象... 目的观察GIS与GIST的多层螺旋CT(MSCT)影像学特征,进行对照分析。方法回顾性分析本院2017年7月至2019年10月收治的17例GIS和52例GIST患者的临床资料,观察MSCT检查结果,分析GIS与GIST患者的肿瘤最大直径;对比分析GIS与GIST患者的MSCT征象及MSCT检查鉴别诊断GIS与GIST的灵敏度、特异度、准确度。结果GIST与GIS患者的最大直径平均值比较,差异无统计学意义(P>0.05)。GIS与GIST患者肿瘤边界、生长方式、瘤内钙化、囊变、溃疡等MSCT征象上比较,差异无统计学意义(P>0.05),但肿瘤形态、强化程度、肿瘤血管、肿瘤周围淋巴结淋、囊变、强化方式上比较,差异具有统计学意义(P<0.05);MSCT检查鉴别诊断GIS与GIST的灵敏度、特异度、准确度分别为88.24%、69.23%、73.91%。结论MSCT检查可清楚显示GIS与GIST的影像学特点,分析两者MSCT征象结合患者临床特征,可有效提高GIS与GIST影像学诊断及鉴别诊断水平。 展开更多
关键词 胃肠道神经鞘瘤 胃肠道间质瘤 多层螺旋CT 影像学征象
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A free-breathing non-contrast-enhanced pulmonary magnetic resonance angiography at 3 Tesla
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作者 YANG Jian WANG Wei +3 位作者 WANG Ya-rong NIU Gang jin chen-wang WU Ed Xuekui 《Chinese Medical Journal》 SCIE CAS CSCD 2009年第18期2111-2116,共6页
Background The breathhold contrast-enhanced three-dimensional magnetic resonance angiography (MRA) using Tl-weighted gradient-echo imaging sequence is the standard technique for MRA of the thorax. However, this tech... Background The breathhold contrast-enhanced three-dimensional magnetic resonance angiography (MRA) using Tl-weighted gradient-echo imaging sequence is the standard technique for MRA of the thorax. However, this technique is not desirable for certain patients with respiratory insufficiency, serious renal impairment, or allergy to contrast agents. The objective of this study was to optimize and evaluate a non-contrast-enhanced free-breathing pulmonary MRA protocol at 3 Tesla. Methods The time-of-flight protocol was based on a two-dimensional Tl-weighted turbo field echo sequence with slice-selective inversion recovery and magnetization transfer preparation together with respiratory navigator gating, cardiac gating, and parallel imaging. Optimal values for time of inversion delay, flip angle and slice thickness were experimentally determined and used for all subjects. Results Excellent pulmonary MRA images, in which the 7th order branches of pulmonary arteries could be reliably identified, were obtained in the 12 free-breathing healthy volunteers. TI of -300 ms provides the best suppression of background thoracic and cardiac muscles and effective inflow enhancement. With increasing flip angle, the pulmonary vessels gradually brightened and exhibited optimal contrast at 20°-30°. The 2 mm slice thickness and 0.5 mm slice overlap is suitable for visualization of the peripheral pulmonary vessel. Conclusions The MRA protocol at 3 Tesla may have clinical significance for pulmonary vascular imaging in patients who are not available for contrast-enhanced 3D MRA and CT angiography examination or are unable to sustain a long breath-hold. 展开更多
关键词 magnetic resonance angiography PULMONARY blood vessels
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