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MR自动化测量对颞叶癫痫合并海马硬化的定量分析
被引量:
1
1
作者
胡洁
申博兴
+4 位作者
李延静
黄晓旗
袁若涵
贺程成
郭敏
《影像诊断与介入放射学》
2022年第3期205-210,共6页
目的本研究基于MR脑结构智能分析系统定量研究颞叶癫痫(TLE)并海马硬化(HS)患者的双侧海马体积,探讨该技术在海马硬化中的临床应用价值。方法纳入单侧TLE患者50例,健康对照组30例,将受试者按照癫痫定侧和是否合并HS分为L-HS(+)、R-HS(+)...
目的本研究基于MR脑结构智能分析系统定量研究颞叶癫痫(TLE)并海马硬化(HS)患者的双侧海马体积,探讨该技术在海马硬化中的临床应用价值。方法纳入单侧TLE患者50例,健康对照组30例,将受试者按照癫痫定侧和是否合并HS分为L-HS(+)、R-HS(+)、HS(-)及对照组4个亚组,分别为20例、17例、13例和30例,应用智能分析系统测量双侧海马体积和体积不对称指数(AI),以手动测量为金标准对其测量误差进行分析,并进行海马体积、AI值的组内比较(患侧与对侧)和多个样本组间比较(4个亚组),采用ROC曲线评估两种指标的诊断效能。结果MR脑结构智能分析系统测量左侧、右侧海马体积分别为(4.25±0.53)cm^(3)、(4.32±0.66)cm^(3),手动测量左侧、右侧海马体积分别为(4.08±0.56)cm^(3)、(4.21±0.63)cm^(3)。MR脑分割技术的测量误差为4%(<5%)。L-HS(+)组的AI值、左侧和右侧海马体积分别为-0.17±0.11、(3.88±0.42)cm^(3)和(4.60±0.46)cm^(3),R-HS(+)组分别为0.18±0.14、(4.57±0.41)cm^(3)和(3.86±0.66)cm^(3),HS(-)组分别为-0.01±0.06、(4.39±0.50)cm^(3)和(4.47±0.62)cm^(3),对照组分别为-0.02±0.04、(4.48±0.32)cm^(3)和(4.56±0.36)cm^(3),HS(+)患侧海马体积在组内及组间比较中均减小(P<0.05),未发现HS(-)和对照组双侧海马体积的差异(P>0.05)。4个亚组间AI值与海马体积的总体差异具有统计学意义(P<0.05)。AI值在诊断L/R-HS(+)时ROC曲线下面积(AUC)最大,分别为0.88、0.90(P<0.05),海马体积相应的AUC为0.87、0.83(P<0.05)。结论MR脑结构智能分析系统的测量误差在可接受范围内,可以用于海马体积的测量,AI值在颞叶癫痫合并海马硬化的诊断中意义最大。
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关键词
海马硬化
颞叶癫痫
人工智能辅助诊断
体积不对称指数
磁共振成像
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职称材料
题名
MR自动化测量对颞叶癫痫合并海马硬化的定量分析
被引量:
1
1
作者
胡洁
申博兴
李延静
黄晓旗
袁若涵
贺程成
郭敏
机构
延安大学附属医院心脑血管病区放射科
出处
《影像诊断与介入放射学》
2022年第3期205-210,共6页
基金
中国红十字基金会“影瑞西北公益行”之ICON科研基金项目(XM_HR_ICON_2020_10)。
文摘
目的本研究基于MR脑结构智能分析系统定量研究颞叶癫痫(TLE)并海马硬化(HS)患者的双侧海马体积,探讨该技术在海马硬化中的临床应用价值。方法纳入单侧TLE患者50例,健康对照组30例,将受试者按照癫痫定侧和是否合并HS分为L-HS(+)、R-HS(+)、HS(-)及对照组4个亚组,分别为20例、17例、13例和30例,应用智能分析系统测量双侧海马体积和体积不对称指数(AI),以手动测量为金标准对其测量误差进行分析,并进行海马体积、AI值的组内比较(患侧与对侧)和多个样本组间比较(4个亚组),采用ROC曲线评估两种指标的诊断效能。结果MR脑结构智能分析系统测量左侧、右侧海马体积分别为(4.25±0.53)cm^(3)、(4.32±0.66)cm^(3),手动测量左侧、右侧海马体积分别为(4.08±0.56)cm^(3)、(4.21±0.63)cm^(3)。MR脑分割技术的测量误差为4%(<5%)。L-HS(+)组的AI值、左侧和右侧海马体积分别为-0.17±0.11、(3.88±0.42)cm^(3)和(4.60±0.46)cm^(3),R-HS(+)组分别为0.18±0.14、(4.57±0.41)cm^(3)和(3.86±0.66)cm^(3),HS(-)组分别为-0.01±0.06、(4.39±0.50)cm^(3)和(4.47±0.62)cm^(3),对照组分别为-0.02±0.04、(4.48±0.32)cm^(3)和(4.56±0.36)cm^(3),HS(+)患侧海马体积在组内及组间比较中均减小(P<0.05),未发现HS(-)和对照组双侧海马体积的差异(P>0.05)。4个亚组间AI值与海马体积的总体差异具有统计学意义(P<0.05)。AI值在诊断L/R-HS(+)时ROC曲线下面积(AUC)最大,分别为0.88、0.90(P<0.05),海马体积相应的AUC为0.87、0.83(P<0.05)。结论MR脑结构智能分析系统的测量误差在可接受范围内,可以用于海马体积的测量,AI值在颞叶癫痫合并海马硬化的诊断中意义最大。
关键词
海马硬化
颞叶癫痫
人工智能辅助诊断
体积不对称指数
磁共振成像
Keywords
Temporal lobe epilepsy
Hippocampal sclerosis
Artificial intelligence assisted diagnosis
Volume asymmetry index
Magnetic resonance imaging
分类号
R742.1 [医药卫生—神经病学与精神病学]
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
MR自动化测量对颞叶癫痫合并海马硬化的定量分析
胡洁
申博兴
李延静
黄晓旗
袁若涵
贺程成
郭敏
《影像诊断与介入放射学》
2022
1
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职称材料
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