大功率花瓣加速器X射线闪光放射治疗设备设计研究

目的:研究设计一种用于超高剂量率的闪光放射治疗(Flash-RT)设备,用于超高剂量率Flash-RT的机制研究。方法:Flash-RT设备的设计基于大功率花瓣加速器技术路线,可实现Flash-RT对超高剂量率及多照射角度的需求。从设备总体设计、主要组件及特点、束流动力学设计、移动及初步实验平台搭建等方面开展相应设计与研究。结果:设计的Flash-RT设备剂量率在距离靶点0.8 m处可达到100 Gy/s,并且容易实现多角度的放射治疗方式。结论:基于大功率花瓣加速器技术路线设计的X射线设备,可实现超高剂量率的医用Flash-RT设备机制的研究。

基于锥形束CT的老年人下颌前磨牙根面沟及根管构型研究

目的本研究利用锥形束CT(Cone-beam CT,CBCT)分析对下颌第一、第二前磨牙根面沟的发生率、分布特点、长度及深度进行定量分析,并对其根管构型进行统计学评估,以期为临床治疗决策提供依据。方法收集678颗下颌第一前磨牙、482颗下颌第二前磨牙的CBCT图像,对其根管构型进行详尽分析,测量并记录根面沟的位置、长度及深度。结果下颌第一、第二前磨牙的根管构型主要为TypeⅠ(分别为87.76%、97.93%),其次是TypeⅤ(分别为6.93%、1.03%)和TypeⅢ(分别为3.09%、0.83%),以及其他少见类型。根面沟在下颌第一前磨牙中的检出率为15.63%,在下颌第二前磨牙中为3.11%,二者比较差异有统计学意义(P<0.05)。在伴有根面沟的前磨牙中,复杂根管构型的检出率(如Ⅲa型、Ⅲb型、Ⅴa型、Ⅴb型等)显著高于无根面沟的前磨牙(P<0.05)。结论根面沟的存在与复杂根管构型高度相关,特别是在下颌第一前磨牙中。根面沟的出现可能会引起根管系统变异,从而增加临床治疗的难度与风险。

心脏数字化单光子发射型电子计算机断层扫描设备质量控制研究

目的:研究心脏数字化单光子发射型电子计算机断层扫描(SPECT)设备质量控制方法,为制定数字化SPECT设备质量控制标准提供参考。方法:依据美国电器制造商协会《伽玛照相机性能测试》(NEMA NU1-2018)和心脏数字化SPECT设备相关厂家执行的设备日常质量保证的测试方法,采用一种通用质量控制方法,适用于使用半导体碲锌镉(CZT)材料且扫描时探头多角度转动的心脏数字化SPECT设备的质量控制。检测内容包括设备系统能量分辨率、系统均匀性、系统扫描灵敏度、带散射的断层空间分辨力和系统最大计数率5个检测项目。结果:检测结果与厂家要求相比较,系统能量分辨率、系统均匀性、系统扫描灵敏度、带散射的断层空间分辨力和系统最大计数率等5个项目的第1次检测结果分别为5.8%、8%、67811计数/(min·MBq)、4.91 mm和1.8×10^(6)s^(-1),第2次检测结果分别为5.6%、6%、68297计数/(min·MBq)、4.96mm和1.8×10^(6)s^(-1),均符合厂家指标的要求。结论:采用的质量控制方法能够科学并客观评价此类设备的运行状态,可为制定数字化SPECT设备质量控制标准提供数据支持。

基于美国医学物理学家协会TG119报告的TaiChi加速器质量控制体系建立研究

目的:依据美国医学物理学家协会(AAPM)TG119号报告测试方法和项目对TaiChi加速器在RayStation治疗计划系统(简称RayStation系统)中的建模数据模型进行测试评估。方法:在治疗计划系统中按AAPM TG119号报告要求设计模拟多靶区、前列腺靶区、头颈靶区、容易型C形靶区计划和困难型C形靶区计划等不同临床情况测试病例的调强放射治疗(IMRT)和容积旋转调强放射治疗(VMAT)计划,测量两种计划中点剂量和面积量偏差,并将测试结果与AAPM TG119报告中推荐的标准进行对比分析。使用IBA CC13电离室和ArcCHECK矩阵电离室分别对点剂量和面剂量进行验证,评估标准为3%/3mm的γ通过率。采用置信度评判测量剂量与计算剂量的一致性。结果:测试病例计划剂量目标、点剂量偏差及面剂量分布准确性均满足报告要求:测试病例IMRT和VMAT计划的靶区高剂量点平均剂量偏差分别为(0.39±1.02)%和(1.27±0.64)%,置信度分别为2.39%和2.52%。IMRT和VMAT计划的危及器官(OAR)低剂量点平均剂量偏差分别为(0.53±1.73)%和(0.88±1.11)%,置信度分别为3.92%和3.06%。IMRT和VMAT计划3%/3mm标准下的平均γ通过率分别为(99.52±0.366)%和(99.86±0.136)%,置信度分别为1.196%和0.406%。结论:TaiChi加速器性能和Raystation系统6MV FFF模型拟合精度满足AAPM TG119号报告标准,依据此测试结果建立后续设备和患者质控的标准,并为后续加速器性能的改进提供了参考。

DCE-MRI与超声和钼靶X线在乳腺癌诊断价值对比

目的:对比动态增强磁共振成像(DCE-MRI)与超声、钼靶X线对乳腺癌的诊断价值。方法:选取2021年3月~2024年3月疑似乳腺癌患者80例,均进行DCE-MRI、超声、钼靶X线检测,以病理学结果为金标准,比较三种方法的诊断效能。结果:依据金标准,DCE-MRI灵敏度93.22%、特异度76.19%、准确度88.75%、阳性预测值91.67%、阴性预测值80.00%均优于超声、钼靶X线(P<0.05)。结论:DCE-MRI在乳腺癌诊断中具有较高的诊断效能,值得在临床上推广。

MyQA Daily晨检仪在医科达直线加速器质量控制中的应用

目的探讨MyQA Daily晨检仪在医科达Synergy与医科达Infinity 2台直线加速器日常状态检测中的效果,评价其性能。方法使用MyQA Daily晨检仪监测2台直线加速器24周内的环境条件、离轴比一致性和剂量输出一致性,并对检测结果进行分析。结果2台直线加速器工作环境状态正常,射野中心与射野宽度误差<2 mm,对称性、平坦度与输出剂量误差<3%,均在临床可接受范围内。结论MyQA Daily晨检仪能较好地实现对医科达直线加速器的日常性能监测,辅助操作人员了解并维护设备。

CT胸椎骨定量与冠脉及胸主动脉钙化相关研究

目的探讨常规CT中胸椎椎体骨质定量与冠脉及胸主动脉钙化相关性。方法收集217例患者一般资料、生化指标及冠脉CTA。测量冠脉、胸主动脉钙化积分,分为钙化组与非钙化组。测量T6~11椎体松质骨及皮质骨密度,椎体骨赘积分。进行组间比较、相关分析及回归分析。结果冠脉与胸主动脉钙化组年龄、收缩压、血糖及骨赘积分均高于非钙化组,松质骨密度低于非钙化组(P<0.05)。冠脉钙化积分与年龄、收缩压、血糖、皮质骨密度及骨赘积分正相关,与松质骨密度负相关(P<0.05)。胸主动脉钙化积分与年龄、收缩压及骨赘积分正相关,与松质骨密度负相关(P<0.05)。回归分析示年龄、收缩压、血糖及骨赘积分是冠脉钙化的独立风险因素,年龄、收缩压及骨赘积分是胸主动脉钙化的独立风险因素(P<0.05)。ROC曲线示联合应用各独立风险因素能提高对冠脉及胸主动脉钙化风险的预测价值。结论椎体骨赘积分增高和松质骨密度减低与冠脉及胸主动脉钙化显著相关。

长板探测器数字X射线摄影术临床应用的可行性分析

目的:探讨长板探测器数字X射线摄影术(DR)应用于临床的可行性。方法:将长板探测器(简称探测器)直立竖放,金属铅线标记的刻度长尺立于探测器面板长轴中心前方20 cm处且与探测器中轴线平行。将3块空间分辨力测试方卡分别放置于探测器的上、中、下3个位置,互相之间相隔30 cm呈45°方位贴敷于探测器面板上。源图像距离(SID)分别为100、150和200 cm时曝光,检测探测器上、中、下3个选点位置不同SID时获得的入射剂量;通过对方卡的图像观察确定3个位置点的空间分辨力;通过对金属铅线标记的刻度长度的投影测量与实际铅线长度之比,获得不同点位的放大率。观察探测器长轴方向有效焦点面的空间分布情况及其形态变化。结果:当SID为100、150和200 cm时,图像放大率随SID增大而减小,3种SID放大率比较,差异有统计学意义(F=223.80,P<0.001);不同SID对应的辐射剂量比较,差异有统计学意义(F=7.57,P<0.05);空间分辨力恒定为1.8 LP/mm。探测器短轴方向存在足跟效应,探测器长轴方向有效焦点呈上下对称显示。结论:长板探测器DR成像设备实现了一次曝光摄取脊柱全长或下肢全长的影像,可满足临床需求,提高X射线检查效率。

X射线闪光放射治疗临床应用设备研究进展

自2014年发现超高剂量率闪光放射治疗(Flash-RT)对正常组织的保护效应以来,得到了放射治疗学科的广泛关注。超高剂量率Flash-RT的研究需求对现有的放射治疗设备提出了新的挑战。本综述从X射线Flash-RT的研究和临床应用需求出发,分析Flash-RT对设备提出的新需求,介绍目前具备X射线Flash-RT实验能力的科研设施,以及正在开发的专用Flash-RT设备的情况。Flash-RT机制的研究需要现有高能X射线源设备向大功率方向发展,而Flash-RT的临床应用要求这些瞬态大功率装置具备多角度照射、适形放射治疗等放射治疗技术。目前,我国对X射线Flash-RT装置的研究处于世界前列,有望在X射线Flash-RT领域实现高端医疗设备的率先突破。

基于国际原子能机构277和381报告对直线加速器双模式光子线和电子线输出量校准研究

目的:基于国际原子能机构(IAEA)TRS 277和TRS 381《高能电子束和光子束中使用平行电离室的国际剂量测定操作规范》报告,校准加速器配置的不同档能量射线水中的吸收剂量,确保临床放疗中直线加速器输出剂量的精确性。方法:采用Elekta Infinity直线加速器,光子线能量6 MV分别为均整(FF)模式和非均整(FFF)模式;电子线能量分别为4、6、8、10、12和15 MeV。根据IAEATRS277和TRS381报告,使用PTW剂量仪、PTW30013指型电离室和PTW34001平行板电离室分别进行光子线和电子线水中输出剂量的校准,对各步骤的误差进行分析,对比采用不同标准对直线加速器的输出量水中校准的准确性。结果:6 MV的FF模式和FFF模式光子线在水中最大剂量点处的输出量分别为1.003和1.008 cGy/MU;4、6、8、10、12和15 MeV的电子线每档能量在水中最大剂量点处的输出量分别为1.003、1.002、0.998、0.999、1.000和1.003 cGy/MU。每档能量的射线在水中最大剂量点处的输出量校准为1 MU对应1 cCy,误差<1%。结论:根据IAEA TRS277号和TRS381号报告对直线加速器的输出剂量在水中进行校准,可以保证直线加速器的输出剂量的准确性。

肠系膜下动脉CTA应用深度学习重建算法降低辐射剂量的可行性研究

目的:探究不同等级的深度学习重建算法(DL)对低剂量肠系膜下动脉(IMA)CT血管成像(CTA)图像质量的影响,并获得IMACTA图像最佳DL等级。方法:前瞻性收集行IMACTA的患者60例,随机分为A组和B组。A组(n=30)管电压120kV,管电流为剂量调制等级3,重建Karl5图像;B组(n=30)管电压120kV,管电流为剂量调制等级2,重建DL(1~4)等级图像,记为B1~B4组,并记录2组的辐射剂量。在轴位图像上测量IMA主干、同层腹主动脉和竖脊肌的CT值和噪声(SD)值,计算各血管的信噪比(SNR)对比度噪声比(CNR)和质量因数(FOM)。重组容积再现(VR)和最大密度投影(MIP)图像,由2名诊断医师对二维和三维图像进行5分制评分。结果:B组有效辐射剂量(ED)与A组相比降低了42.08%(P<0.05)。随着DL等级的提高,B1~B4组SD值逐渐降低,SNR,CNR和FOM逐渐提高(P<0.05)。B3、B4组腹主动脉的SNR、CNR、FOM优于A组(P<0.05)。2名诊断医师对图像主观评分一致性良好(Kappa值0.795~0.891,P<0.05)。B2、B3组与A组主观评分差异均无统计学意义(均P>0.05)。结论:深度学习重建算法在保证IMACTA图像质量的前提下实现了降低辐射剂量的目的。在满足诊断需求的情况下,DL3为临床推荐的最优重建等级。

基于深度学习的腕关节DR成像质控模型的研究与应用

目的基于深度学习的方法建立腕关节直接数字平板X线成像系统(DR)自动质控模型生成系统,并对质控性能进行初步研究。方法采用人工智能深度学习的方法建立腕关节正位和侧位DR图像质控系统模型,回顾性收集重庆大学附属中心医院临床怀疑腕关节病变的1315张图像,按6︰4的比例划分训练集和验证集。在MobileNet V2分类模型和Global Universal U-Net(GU2Net)关键点检测模型上进行训练,然后分别使用模型准确率、精准度、召回率和曲线下面积(AUC),以及平均径向误差(MRE)和成功检出率(SDR)进行评估。结果根据验证数据集的实验所得到的伪影分类模型在伪影识别方面具有较高的性能,AUC=0.9701,95%可信区间(95%CI)0.9700~0.9703,其准确率、精准度、召回率分别为0.93、0.88和0.97。正位和侧位影像中关键点检测模型的MRE也在合理水平,分别达到(0.7944±3.2535)mm和(3.8134±7.4087)mm。距离10.0 mm下正位和侧位关键点检测模型的SDR分别为99.64%、92.51%。结论基于深度卷积神经网络开发的全自动腕关节DR质控系统模型,能够对腕关节正位和侧位片自动生成图像质量控制报告,且效果较好。

图像重建算法对兆伏级成像系统图像质量及自动配准精度的影响研究

目的:对比研究TOMO Radixact螺旋断层放射治疗系统不同迭代重建(IR)算法对兆伏级CT(MVCT)成像系统图像质量的改善及对自动配准精度的影响,探索适合临床应用的重建算法。方法:使用MVCT成像系统分别扫描Tomo-Phantom HE型模体和Catphan604型模体,分析MVCT图像重建算法中的标准(STD)算法、迭代重建通用(IR-G)算法、迭代重建软组织(IR-ST)算法3种重建算法生成的3组图像,分别计算3组图像的噪声指数(NI)、图像均匀性指数(UI)、调制传递函数(MTF)、低对比度可见度(LCV)和对比度噪声比(CNR)。利用Lucy模体进行自动配准算法准确性测试,通过对左右方向(x轴)、头脚方向(y轴)、垂直方向(z轴)以及y轴的自由旋转(Roll)4个维度的配准数据进行其对自动配准精度的影响验证分析。结果:IR-G和IR-ST重建算法的NI分别为39.58±0.10和14.62±0.26,优于STD算法的39.58±0.10,UI分别为19.87±0.83和15.84±2.51,优于STD算法的24.51±1.81,LCV分别为2.50±0.03和1.74±0.11,优于STD算法的3.67±0.04,且均有明显提升,但MTF50%的高对比度分辨率分别为0.23和0.21lp/mm,低于STD的0.32lp/mm,整体图像质量IR重建算法优于STD重建算法。自动配准算法准确性测试中,y轴方向上IR-G和IR-ST算法的配准精度分别为(0.360±0.142)mm和(0.245±0.050)mm,均高于STD算法的(0.145±0.136)mm,差异有统计学意义(Z=6.0、15.0,P<0.05),其余方向的配准精度差异均无统计学意义(P>0.05)。结论:IR算法在噪声、均匀性及低对比度分辨率上均有优势,但高对比度分辨率有所降低,高对比度分辨率的降低并未导致自动配准精度降低。

双流注射法低剂量技术在儿童支原体肺炎合并肺栓塞的肺动脉CTA检查应用探讨

目的:探讨双流注射法低剂量技术在儿童支原体肺炎合并肺栓塞患儿肺动脉CT血管成像(CTA)检查中的应用。方法:收集2019年5月—2022年2月临床诊断为支原体肺炎合并肺动脉栓塞、采用团注跟踪法行肺动脉CTA检查的45例患儿(对照组)临床资料,以及2022年3月-10月临床诊断为支原体肺炎合并肺动脉栓塞、采用双流注射法低剂量技术行肺动脉CTA检查的38例患儿(观察组)临床资料,比较两组的图像质量客观评价指标和主观评分、对比剂使用量、辐射剂量、肺栓塞检出率情况。结果:图像质量客观评价中,观察组和对照组的图像CT值、噪声、信噪比(SNR)、对比度噪声比(CNR)分别为(539.74±53.19)HU、(14.74±3.10)HU、32.13±5.36、33.19±6.33和(338.31±62.34)HU、(9.56±1.32)HU、33.70±3.52、28.83±4.75,两组图像CT值、噪声、CNR存在统计学差异(P<0.05),SNR无统计学差异(P>0.05)。两组图像质量主观评分构成比有统计学差异(P<0.001)。观察组的放射剂量长度乘积(DLP)、容积CT剂量指数(CTDIvol)、有效辐射剂量(ED)水平均低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组和对照组对比剂用量分别为(21.25±5.23)mL、(37.58±9.22)mL,差异有统计学意义(t’=10.10,P<0.01)。观察组的肺栓塞检出率为97.36%,高于对照组的80.00%,差异有统计学意义(P=0.037)。结论:双流注射法低剂量肺动脉CTA在儿童支原体肺炎合并肺栓塞的诊断中能够获得较佳的图像质量,且能够降低辐射剂量,提高肺栓塞和动脉狭窄检出率。

深度学习重建算法联合低剂量增强CT对肝脏低对比度病灶显示的影响

目的:通过门静脉期肝脏图像质量评价,探究不同级别深度学习(DL)重建算法在低剂量CT增强对肝脏低对比度病变显示的影响。方法:前瞻性收集2022年4月—2022年8月行全腹部增强扫描的患者62例,随机分为A组和B组:A组(n=27)为常规辐射剂量组,管电压120 kV,自动管电流(剂量调制3级),重建Karl 5级图像;B组(n=35)为低辐射剂量组:管电压120 kV,自动管电流(剂量调制2级),重建DL(1~4)4个等级图像,记为B1~B4。记录A、B组剂量长度乘积(DLP),并计算有效辐射剂量(ED)。在轴位图像上测量肝实质、门静脉、病灶以及同层面竖脊肌的CT值和SD值,计算信噪比(SNR)和对比度噪声比(CNR);统计A、B组病灶检出数量并测量病灶的最大直径。2名观察者采用5分法评估A、B组图像质量以及病灶的显示情况。结果:A、B组患者性别、年龄及身高、体重及体重指数(BMI)差异均无统计学意义;B组ED相较于A组降低了33.96%(P<0.05);A、B各组CT值均无统计学差异(P>0.05)。B组组内肝实质、门静脉SNR、CNR随着DL等级升高逐渐升高(P<0.05);A、B两组比较,仅B3组肝实质、门静脉的SD值、SNR及CNR与A组无统计学差异,仅B4组病灶CNR与A组有统计学差异(P<0.05)。2名观察者对图像主观评分一致性较好(Kappa值为0.824~0.878,P<0.05),B3组与A组主观评分无统计学差异(P>0.05),其余各组均低于A组(P<0.05)。结论:DL算法可显著减少低剂量图像噪声,保证肝脏低对比度病灶的清晰显示,DL 3为推荐的最佳重建等级。

全数字PET关键材料硅酸钇镥闪烁晶体研究进展

硅酸钇镥(LYSO)凭借其优异的综合性能,已成为正电子发射断层成像(PET)中最为主流的闪烁晶体材料。近年来,由多电压阈值(MVT)理论发展而来的全数字PET技术,实现了闪烁脉冲的源头数字化,提高了PET成像空间分辨率、系统灵敏度等关键指标,催生了质子治疗监测、正电子寿命谱等新应用。不同于传统的时间间隔采样方法,MVT是一种基于电压-时间的纵向采样技术,在时间很快的脉冲信号采样领域具有天然优势。因此,调控LYSO晶体的闪烁发光特性,以适应MVT采样方法,从而发掘其精准数字化的最大潜能,是全数字PET应用需求下LYSO闪烁晶体的一个新的发展方向。本文综述LYSO晶体的闪烁原理、性能调控和生长技术。梳理如何调制LYSO晶体光输出、衰减时间和均一性等关键性能,以适应全数字PET的采样特性。介绍本团队面向全数字PET需求,开发的快衰减、高均一LYSO晶体的研究进展。最后,结合LYSO研究现状和全数字PET探测器的新需求,展望LYSO闪烁晶体的未来发展方向。

基于蒙卡模拟能谱划分的X射线图像硬化校正方法

目的:验证基于蒙卡模拟能谱划分的X射线图像硬化校正方法的可行性和有效性。方法:基于蒙卡模拟能谱划分的X射线图像硬化校正方法,通过蒙卡模拟创建多能射线能谱和单能射线能量沉积硬化校正数据库,根据能谱划分步长和特定能谱分布的射线适配硬化校正数据库快速计算多能投影数据,然后将多能投影数据与被检测物体的射线贯穿长度进行多项式拟合,实现X射线图像的硬化校正参数的拟合。结果:该方法硬化校正后的X射线图像的HU值曲线更加平坦,在管电压120kV时10keV划分步长条件下,X射线图像均匀性提升29.40%。与传统蒙卡硬化校正方法相比,有效提升硬化校正参数的拟合效率。结论:基于蒙卡模拟能谱划分的X射线图像硬化校正方法是可行有效的。

全数字PET产业生态

从多电压阈值(MVT)采样方法逐步演化发展出来的数字正电子发射断层成像(PET)创新技术体系,带动了包括关键材料、核心器件、电子学、智能算法和行业标准等在内的多个领域的发展,形成以硬件模块化、软件智能化为特征的PET产业新生态。2010年全球首台基于MVT方法的全数字PET科学仪器成功研制,并展现出明显的空间分辨率优势。借助探测器模块化的特点,又陆续研制出面向小动物、大动物、灵长类动物和植物的不同孔径、不同视野(FOV)、不同几何架构的全数字PET科学仪器,并投入各项科研应用。2015年,全球首台用于人体扫描的全数字PET医疗器械样机研制成功。在随后7年里,多款临床全数字PET产品陆续完成研制,并投入市场。这些全数字PET产品打破过去面向全身扫描的常规固定式系统架构,采用模块化、数字化探测器,构建了部位专用PET、嵌入式PET、穿戴式PET、质子PET等多种医疗器械,帮助推动PET应用从肿瘤诊断快速拓展至神经系统疾病诊断、心血管疾病诊断、免疫治疗、质子治疗等精准诊疗新领域。全数字PET生态的蓬勃发展也带来了产业分工的革新,新型的闪烁晶体材料、新型硅光电倍增器、以及模块化PET探测器正在独立快速的发展,形成各自的标准化部件或接口,上下游技术同步提升促进了PET全产业链和创新链的发展。随着全数字PET技术的迅猛发展,多种技术路线相继被提出,也对相关的产品标准与技术规范的适应性提出新的需求,PET数字化技术要求、数字PET医疗器械注册指导原则等监管体系也进一步得到更新和发展。本文回顾20余年全数字PET在科学仪器、医疗器械、产业链和监管科学方面的动态进展,并对数字PET未来生态发展做出展望。

MSCT与X线诊断患者气胸的价值观察

目的观察多层螺旋CT(MSCT)与X线诊断患者气胸的价值。方法选取2021年5月至2022年5月陕西省榆林市第二医院收治的气胸患者100例为研究对象,均行MSCT及X线检查,分析其各自影像学特点,并以MSCT为诊断气胸的金标准,分析X线与MSCT诊断结果的一致性。结果MSCT下,原发性自发性气胸表现为胸廓扁平、肋骨内突、肺气肿样改变及胸膜孔,21例患者检出38个胸膜窗,其中左侧15例,右侧6例,多见于肺尖,其次为前胸壁、纵膈面,MSCT可见小量气胸72例、大量气胸28例;X线胸片可见气胸患者双肺透光度增强,两肺见斑片状高密度影,肺组织压缩聚拢,其中9例未见血性气胸,小量气胸68例、大量气胸23例;MSCT测定小量、大量气胸的肺压缩比较X线更高(P<0.05),对于小量气胸的肺压缩比,X线与MSCT的相关度达0.904(P<0.05),对大量气胸的相关性为0.918(P<0.05);一致性检验显示,X线与MSCT诊断患者大量气胸的Kappa值为0.705,一致性较高。结论MSCT与X线对患者气胸均有一定诊断价值,其中MSCT的诊断价值更高。

基于全局注意力多任务网络方法的CT图像细小骨折检测研究

目的:通过全局注意力多任务网络提升CT图像细小骨折检测的感知,通过多任务实现实例级别细小骨折目标的检测,快速、准确地从大量CT图像中识别并定位骨折,以辅助临床及时开展治疗。方法:引入分组非局部(non-local)网络方法,计算CT图像连续切片任何位置和通道之间的远程依赖关系,将多目标检测模型3D RetinaNet单级检测器与医学图像语义分割(3D U-Net)架构相融合,实现端到端的多任务3D卷积网络,以多任务联合的方式实现对细小骨折的实例级别检测。选择医学图像计算与计算机辅助干预(MICCAI)2020挑战赛提供的肋骨骨折公开数据集(Rib Frac Dataset)600例CT扫描图像,通过5∶1的比例划分为训练集(500例)和验证集(100例),测试多任务3D卷积网络的精度性能。结果:多任务3D卷积网络方法的检测精度性能优于单任务网络FracNet、3D RetinaNet及3D Retina U-Net,其平均精度与3D RetinaNet和3D Retina U-Net网络相比分别高出7.8%和11.4%,且优于3D Faster R-CNN、3D Mask R-CNN两种单任务网络检测方法,平均精度分别高出约6.7%和3.1%。结论:全局注意力多任务网络融合不同模块,对于细小骨折检测性能均有提升,引入分组非局部(Non-local)网络方法能够进一步提升对细小骨折目标的检测精度性能。