基于磁共振分级的膝关节骨关节炎关节软骨T2图

目的探讨T2图在膝关节骨关节炎关节软骨成像的表现与运用。方法对38例健康组和53例膝关节骨关节炎（OA）患者进行西安大略和麦克马斯特大学骨关节炎指数（WOMAC）评分和胫股关节软骨矢状位T2图成像,测量软骨10个亚区的T2值。OA组另行矢状位脂肪抑制三维快速扰相梯度回波成像和修订的全器官磁共振成像评分（WORMS）,按修订的磁共振Recht分级分成轻度（OA1）和重度（OA2）两组,比较各亚区T2值在健康组、OA1和OA2组间的差异、T2值与WORMS及WOMAC评分的相关性和T2值测量的观察者内和观察者间信度。结果健康组、OA1组和OA2组胫股关节软骨各亚区的T2值分别为43.9~53.6、41.1~55.0和45.6~56.1ms。OA2组T2值在股骨内侧中区、胫骨内及外侧中区高于健康组,在股骨内侧中区、胫骨内侧前及中区高于OA1组（P〈0.05）。除股骨外侧后区外,OA组的T2值与WORMS评分呈正相关（R=0.307~0.811,P〈0.01）,与WOMAC总分及亚领域评分无相关性。除OA组的胫骨外侧前区观察者间外,T2值测量在观察者内和观察者间具有可信度（R〉0.740,P〈0.05）。结论 T2图能区分基于磁共振分级的OA严重程度,是膝关节OA病情监测的敏感手段。

基于磁共振分区的健康膝关节软骨T2图

目的在磁共振分区的基础上,探讨T2图在健康膝关节软骨不同区域的表现和运用。方法将77名健康人胫股关节按年龄分为H1组（〈40岁）和H2组（≥40岁）,计算体重指数并行T2图成像,按照全器官磁共振成像评分分区测量关节软骨10个亚区的T2值,比较各亚区组间、组内各亚区间及性别间T2值的差异、T2值与体重指数及年龄的相关性,并评价T2值测量的观察者间和观察者内信度。结果健康人胫股关节软骨各亚区T2值为40.3~53.5 ms。除股骨外侧后区外,H2组各亚区T2值显著高于H1组（P≤0.032）。组内T2值在各亚区间差异具有统计学意义（P〈0.001）。除H2组胫骨内侧后区（P=0.048）外,组内其余各亚区T2值性别差异均无统计学意义。除H2组胫骨外侧中区（P=0.050,R=0.308）外,组内其余各亚区T2值与体重指数均无相关性。T2值在H1组胫骨内侧前区（P=0.004,R=-0.467）、胫骨外侧前区（P=0.024,R=-0.375）、H2组胫骨各亚区（除胫骨外侧前区）以及股骨内侧中区（P=0.004~0.015,R=0.376~0.437）与年龄具有相关性。观察者内和观察者间具有可信度（R〉0.809,P≤0.005）。结论以全器官磁共振成像评分分区为基础的膝关节软骨T2图加强了对功能承重区的关注,有效反映了T2值的变化和与危险因素间的关系。

基于PQ^2图理论验证模具设计和优化压铸工艺

运用PQ2图理论对镁合金笔记本电脑外壳压铸模进行设计验证,并对其压铸工艺进行了优化处理,压铸生产能力得到极大提升。全面细致地介绍了PQ2图的绘制方法及应用过程,并从不同角度进行分析与说明,并将其实用化。

基于p-Q^2图的铝合金散热器压铸系统设计

分析了铝合金散热器的结构特点,介绍了压铸模的浇铸系统及模具结构设计。用p-Q2图验证了浇注系统的设计并优化了压铸系统的匹配。经实际生产验证表明,该模具在使用过程中操作方便、安全,工作稳定可靠,铸件质量达到要求。

基于p-Q^2图的压铸工艺优化系统设计

给出了一种自动绘制p-Q2图,并能分析金属液流量和压射比压范围的专家系统设计思路,以C#.NET为载体,并结合推理规则实现专家系统功能。根据压铸某型铝合金,已知压铸机和材料参数的前提下,可得到p Q2坐标系下重要点坐标,并确定压射比压范围为6.7~8.3 MPa,金属流量范围3.7~4.1 L/s.

PQ^2图在压铸浇注系统设计中的应用

本文根据流体动力学的基本原理，讨论了压铸动力学过程及ＰＱ２图的形成，通过实例分析。

MRI矢状位T2图在腰椎分级中的量化分析

目的利用MRI矢状位T2图(矢状位多回波SE序列T2 mapp Ing),探讨椎间盘髓核和纤维环T2值改变在椎间盘退变中的意义,并以此进行椎间盘分级的可行性和有效性。方法随机选取30位健康志愿者(18男,12女;年龄21~49岁;平均年龄34.1岁),均利用常规FSE序列和多回波SE序列对L3/4、L4/5、L5/S1共90个椎间盘进行MRI矢状位扫描。通过图像后处理进行T2图成像(T2 mapp Ing)并对各椎间盘进行分级;测量椎间盘髓核和纤维环T2值,针对T2值与年龄、椎间盘级别、椎间盘位置之间的关系,进行统计学分析。结果 MRI矢状位T2图分级法中,椎间盘级别随着椎间盘位置的降低而增高,随年龄的增加而增高。髓核T2值随着年龄增大而减低,差异有统计学意义(P<0.05);各级别椎间盘髓核T2均值间差异有统计学意义(P<0.05)。结论 MRI矢状位T2图提供了一个建立在T2值上的椎间盘分级方法,通过对T2图的评估及椎间盘髓核和纤维环T2值的测量,有助于监测椎间盘早期退行性改变以及和相关因素的关系。

基于PQ^2图理论验证模具设计和优化压铸工艺

运用PQ2图理论对镁合金笔记本电脑外壳压铸模进行设计验证,并对其压铸工艺进行了优化处理,压铸生产能力得到极大提升。同时叙述了PQ2图的绘制方法及应用过程,并从不同角度进行分析与说明,旨在能让更多的行业爱好者充分理解PQ2图,并将其实用化。

计算机技术在绘制p-Q^2图上的应用

根据流体动力学的基本原理,讨论了压铸动力学过程及p-Q2图的形成。采用C++语言开发了一套p-Q2图绘制系统。当给定某一压铸系统机床部分的工艺参数及与之匹配的模具部分工艺参数,即可绘制出该压铸系统的p-Q2图,得到压力和流量的适用范围,从而为浇注系统设计进行事前评定提供依据。如选定:压射缸直径为100mm,压室直径为80mm,冲头的最大压射压力为48MPa,空压射速度为2300mm/s,液态铝合金的密度为2500kg/m3,流量系数为0·6,内浇道截面积为92mm2,则由此绘制出该压铸系统的p-Q2图,给出压力p的适用范围为27·7~35·1MPa,流量Q的适用范围为8·4~9·2L/s。

压铸浇口技术及其发展──PQ^2图（下）

压铸浇口技术及其发展──ＰＱ~２图（下）国营北京无线电工具设备厂陈金城２浇口技术的新发展２．１压铸发展的需要浇口系统的设计和计算工作完成以后，就有一个实施、执行或称为验证核实的过程，这个过程的任务是：计算时所选用的参数值是否正确；实施时所发生（出现）?..

压铸浇口技术及其发展──PQ^2图（上）

压铸浇口技术及其发展──ＰＱ~２图（上）国营北京无线电工具设备厂陈金城压铸技术发展的过程中，浇口系统常常比压铸的其他课题更易引起人们的争议和论述，说明浇口系统蕴含着诸多学科的知识，而且总是带有一种“深奥”的成分。正因如此，压力铸造自１９世纪６０年代末?..

用p-Q^2图技术开发气缸体压铸件

运用p-Q2图技术的基本原理。验证了压铸机压射系统进油路调速和回油路调速时的p-Q2关系,两者的结果是一致的。论述了压铸模具的p-Q2图和机床压射系统p-Q2图的内在联系,阐明了在p-Q2图上模拟试模方法。介绍了对流量系数C进行评判和修正的方法。通过气缸体压铸件在BUHLER压铸机上生产的开发实例,诠释了p-Q2图技术在实际压铸生产中的应用方法。

T2图在脊柱结核中的应用价值

目的结合磁共振成像常规序列成像,应用T2弛豫时间图(T2 relaxation time mapping)成像测量脊柱结核病变,分析脊柱结核的特征表现、T2值范围及其诊断价值。方法对病例组25名脊柱结核患者60个病变椎体、自身对照组60个病变临近正常椎体及对照组25名健康志愿者60个正常椎体行脊柱矢状面自旋回波(fast spin echo,FSE)序列8回波扫描,自动生成T2图,并划定感兴趣区(region of interest,ROI)测量T2值。病例组分别与自身对照组和对照组之间采用配对t检验和两独立样本t检验,以P<0.01为差异有统计学意义。结果病变椎体及椎旁冷脓肿在T2图上均显示为红绿蓝的混杂色阶,且病变椎体、病变临近正常椎体、对照组正常椎体的T2值分别为(110.32±13.84)ms、(70.06±9.03)ms、(77.29±4.19)ms,病例组分别与自身对照组和对照组之间有统计学差异(P<0.01)。结论 T2弛豫时间图技术可以量化评估脊柱结核病变内组织成分的变化,对脊柱结核的诊断及鉴别诊断有一定的指导意义。

腰椎间盘异常:3.0 T MR定量T_2图与传统检查方式的比较

目的评估腰椎间盘形态学异常与定量T2图(T2 mapping)间的关系。方法腰痛病人53例,中位年龄39岁,行3.0TMRI检查[矢状位T1快速自旋回波序列(FSE)

应用MRI形态学和T2图成像生化区域带评估并比较髌骨与股骨内侧髁关节软骨修复组织

本研究的目的是利用先进的MR技术评价并比较自体软骨细胞移植（MACT）术后髌骨与股骨内侧髁软骨的修复情况。34例MACT治疗后的病人行膝关节3TMRI检查，其中髌软骨17例，股骨内侧髁软骨17例，且年龄和术后间隔时间相匹配。形态学评估采用三维真实稳态自由进动序列对关节软骨修复组织进行MRI评分（MOCART）。生物化学评估采用多回波自旋回波方法行R图成像，并重点分析关节软骨区域带结构。应用方差分析进行统计学评估。

压铸生产中P-Q^2图中工艺窗的设定及应用

就压铸生产中P-Q2图中工艺窗的设定列举了必要的计算过程,通过计算表明,工艺窗口是已知的模具放在特定压铸机上采用一定的压铸工艺后所形成的确定的参数,依据经验设定的工艺窗口与按照公式计算的P-Q2图的窗口存在较大的差异,在实际应用中有必要进行纠正。

R2图纹理分析预测肝细胞癌肝切除术后早期复发的价值

目的探讨基于增强T2*加权血管成像(enhanced T2*weighted angiography,ESWAN)R2*图纹理分析预测肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)肝切除术后早期复发的价值。材料与方法回顾性分析2011年11月至2020年5月期间于我院接受肝切除术且病理证实的81例HCC患者病例。根据肝切除术后2年内是否出现增强CT、MRI或手术病理证实肝内新发HCC病灶或肝外转移,将HCC病例分为早期复发组(n=43)和非早期复发组(n=38)。所有患者于术前1个月内行上腹部1.5 T或3.0 T MRI T1WI、T2WI及ESWAN序列扫描。使用Functool软件对ESWAN图像进行后处理,获得R2*图。在R2*图上沿肿瘤边缘勾画肿瘤所有层面,然后使用Artificial Intelligence Kit软件提取107个纹理特征,包括一阶特征、形状特征、灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)、灰度依赖矩阵(gray level dependence matrix,GLDM)、灰度大小矩阵(gray level size zone matrix,GLSZM)、灰度游程矩阵(gray level run length matrix,GLRLM)及邻域灰度差矩阵(neighbouring gray tone difference matrix,NGTDM)。采用组内相关系数(intra-class correlation coefficient,ICC)、Spearman相关系数、梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)进行特征降维。建立logistic回归模型,绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线预测复发效能,计算ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)、准确率、敏感度及特异度。使用校准曲线、Hosmer-Lemeshow(H-L)检验评价模型拟合度。进行临床决策曲线分析(decision curve analysis,DCA)评价临床获益度。结果经筛选得到13个最优纹理特征,包括6个一阶特征(能量、峰度、最大值、中位数、偏度和总能量),1个GLCM特征(反差校正),1个GLDM特征(大依赖低灰度优势),1个GLRLM特征(运行熵),2个GLSZM特征(尺寸区不均匀性和尺寸区非均匀性归一化),1个NGTDM特征(忙碌值),1个形状特征[最大2D直径(切面)]。Logistic回归模型预测HCC肝切除术后早期复发的AUC、准确率、敏感度及特异度为0.830(95%CI:0.740~0.920)、79.00%(95%CI:78.60%~79.40%)、83.70%(95%CI:72.70%~94.80%)及73.70%(95%CI:59.70%~87.70%)。校准曲线图显示模型预测早期复发概率与真实早期复发概率之间有很好的一致性。经H-L检验显示该模型预测校准曲线与理想模型曲线之间差异无统计学意义(P=0.493)。DCA表明R2*图纹理分析预测HCC肝切除术后早期复发的临床净获益较高。结论基于ESWAN序列的R2*图在肿瘤氧含量水平差异的基础上结合纹理分析的方法对HCC肝切除术后早期复发有一定的预测价值。

PQ^2图在大型压铸件中的应用

分析了PQ^2图的基本原理，通过运用PQ^2图理论对大型压铸件的浇注系统进行设计验证，并详细介绍TPQ^2图的绘制方法及其在实际浇注系统中的应用。关键词：尸Q^2图；压铸工艺；

x^2图—识别多变量异点的一种方法

前言在理想状态下,地球化学异常下限值的选择是以试点测量量资料为基础的,这就要求从数量和空间的观测点数据进行仔细检验.在复杂的地质环境或次生环境中通常要求有多重异常下限.当不可能达到这种要求时,通常是将顶部少数数据(一般为2%)作进一步的研究.在微机处理普及之前,是通过对数据分组,制作直方图。

基于贝叶斯理论的HotellingT2小样本多元工序质量监控方法

适用于多元质量控制的传统HotellingT2控制图方法,在小批量加工时因样本数据少而对异常值较敏感,存在一定局限性。为此,将贝叶斯理论与传统HotellingT2控制图相结合,通过历史批次工序质量分布信息和现有样本实时数据估计贝叶斯参数,构造基于贝叶斯理论的HotellingT2工序质量控制图,以在小批量加工的多元质量控制过程中抵御异常值造成的影响。通过发动机凸轮轴工序质量控制实例分析表明,所提方法相较于传统方法能有效抵御异常值造成的影响,具有良好的抗干扰性和稳定性,能更好地监测工序质量控制的失控状态。