目的分析突发性聋(突聋)患者的内耳三维真实重建反转恢复(three dimensional real inversion recovery,3D Real IR)成像表现,探讨内耳不同信号强度与突聋预后的关系。方法选取2022年9月25日—2023年4月10日郑州大学第五附属医院耳鼻咽...目的分析突发性聋(突聋)患者的内耳三维真实重建反转恢复(three dimensional real inversion recovery,3D Real IR)成像表现,探讨内耳不同信号强度与突聋预后的关系。方法选取2022年9月25日—2023年4月10日郑州大学第五附属医院耳鼻咽喉科住院治疗及门诊治疗的单侧突聋患者60例,按照听力曲线将患者分为低频下降型4例、高频下降型1例、平坦下降型34例和全聋型21例。由于平坦下降型和全聋型治疗方法一致,将平坦下降型和全聋型的55例患者按治疗有效与否分为无效组25例和有效组30例;按治疗前听力分级,分为轻度听力损失组11例、中度听力损失组7例、重度听力损失组16例和极重度听力损失组21例;根据听力下降与否分为患耳组55耳和健耳组55耳。比较患耳和健耳的耳蜗信号强度,并测量延髓信号强度,分别计算耳蜗/延髓(cochlea/medulla ratio,CM)比值,分析耳蜗信号强度与治疗结果之间关系。结果无效组CM比值明显高于治疗有效组,差异有统计学意义(P<0.001);患耳组与健耳组CM比值比较,差异有统计学意义(P<0.05)。轻度、中度、重度和极重度听力损失组患耳CM比值比较(2.57±3.02 vs 1.77±0.87 vs 2.04±1.98 vs 2.51±2.33),差异无统计学意义(F=0.304,P=0.823)。结论内耳3D Real IR可显示突聋患者血-迷路屏障通透性的改变,CM比值可以更精确了解突聋患者内耳受损的程度,CM比值大小与听力损失程度并不一致,可以单独作为一种判断突聋预后的因素。突聋患者CM比值高于1.58提示可能预后不良。展开更多
虚拟成像是在三维空间中投射立体影像的技术,受采集设备、环境以及网络传输等因素的影响,图像易出现分辨率降低问题,导致虚拟成像细节重建效果不理想。为解决上述问题,提出基于VR和小波降噪的复杂虚拟成像重建方法。依据光学原理确定最...虚拟成像是在三维空间中投射立体影像的技术,受采集设备、环境以及网络传输等因素的影响,图像易出现分辨率降低问题,导致虚拟成像细节重建效果不理想。为解决上述问题,提出基于VR和小波降噪的复杂虚拟成像重建方法。依据光学原理确定最小识别距离,结合摄像机采集目标物体多视点图像。利用简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering, SLIC)超像素分割技术优化小波降噪法,完成图像的去噪。基于此,通过VR技术获取全息三维影像重建点坐标和深度距离,并将其投射至透明介质上,实现复杂虚拟成像重建。实验结果表明,研究方法的虚拟成像超像素分割效果更优,平均峰值信噪比为25.5dB,平均结构相似度为0.83,具有较高的应用可靠性。展开更多
文摘目的分析突发性聋(突聋)患者的内耳三维真实重建反转恢复(three dimensional real inversion recovery,3D Real IR)成像表现,探讨内耳不同信号强度与突聋预后的关系。方法选取2022年9月25日—2023年4月10日郑州大学第五附属医院耳鼻咽喉科住院治疗及门诊治疗的单侧突聋患者60例,按照听力曲线将患者分为低频下降型4例、高频下降型1例、平坦下降型34例和全聋型21例。由于平坦下降型和全聋型治疗方法一致,将平坦下降型和全聋型的55例患者按治疗有效与否分为无效组25例和有效组30例;按治疗前听力分级,分为轻度听力损失组11例、中度听力损失组7例、重度听力损失组16例和极重度听力损失组21例;根据听力下降与否分为患耳组55耳和健耳组55耳。比较患耳和健耳的耳蜗信号强度,并测量延髓信号强度,分别计算耳蜗/延髓(cochlea/medulla ratio,CM)比值,分析耳蜗信号强度与治疗结果之间关系。结果无效组CM比值明显高于治疗有效组,差异有统计学意义(P<0.001);患耳组与健耳组CM比值比较,差异有统计学意义(P<0.05)。轻度、中度、重度和极重度听力损失组患耳CM比值比较(2.57±3.02 vs 1.77±0.87 vs 2.04±1.98 vs 2.51±2.33),差异无统计学意义(F=0.304,P=0.823)。结论内耳3D Real IR可显示突聋患者血-迷路屏障通透性的改变,CM比值可以更精确了解突聋患者内耳受损的程度,CM比值大小与听力损失程度并不一致,可以单独作为一种判断突聋预后的因素。突聋患者CM比值高于1.58提示可能预后不良。
文摘虚拟成像是在三维空间中投射立体影像的技术,受采集设备、环境以及网络传输等因素的影响,图像易出现分辨率降低问题,导致虚拟成像细节重建效果不理想。为解决上述问题,提出基于VR和小波降噪的复杂虚拟成像重建方法。依据光学原理确定最小识别距离,结合摄像机采集目标物体多视点图像。利用简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering, SLIC)超像素分割技术优化小波降噪法,完成图像的去噪。基于此,通过VR技术获取全息三维影像重建点坐标和深度距离,并将其投射至透明介质上,实现复杂虚拟成像重建。实验结果表明,研究方法的虚拟成像超像素分割效果更优,平均峰值信噪比为25.5dB,平均结构相似度为0.83,具有较高的应用可靠性。
