多参数MRI预测弥漫型IgG4相关眼眶病疗效的初步研究

目的:探讨多参数MRI指标在评估弥漫型IgG4相关眼眶病预后中的价值。方法:回顾性分析2012年1月-2020年12月首都医科大学附属北京同仁医院85例确诊为弥漫型IgG4相关眼眶病患者的眼眶MRI,其中40例行DWI检查。患者经过规律随访(中位时间3.5年),根据随访结果将患者分为复发组和未复发组,比较两组间眼外肌受累数、颅神经分支受累数(额神经、眶下神经、上颌神经、翼管神经、腭大神经、下颌神经、鼻睫神经)、脑膜受累情况、受累泪腺、眼外肌、神经的ADC值及ADC-R,以及眶内实性病变ADC值整体直方图的各项参数,分析以上影像学指标在评估患者预后中的价值。计数资料采用卡方分析或Fisher精确检验,计量资料采用非参数检验(Mann-Whitney U检验),以P<0.05为差异具有统计学意义。采用受试者操作特征(ROC)曲线分析对上述有意义的参数进行分析并评价其预测价值。结果:比较复发组和未复发组间的各项影像指标,差异具有统计学意义的指标如下:脑膜受累(χ^(2)=6.143,P=0.013)ROC曲线下面积(AUC)为0.623,敏感度40.4%,特异度84.2%;颅神经分支受累数(U=535,P=0.001)AUC为0.700,敏感度46.8%,特异度92.1%;ADC-R神经(U=5,P=0.026)临界值1.187,AUC为0.848,敏感度100%,特异度81.8%;ADC_(10%)(U=118,P=0.034)临界值0.903×10^(-3)mm^(2)/s,AUC为0.698,敏感度58.8%,特异度91.3%。脑膜受累、颅神经分支受累数越多、低ADC-R神经及低ADC_(10%)表明患者易复发。结论:颅神经分支(额神经、眶下神经、上颌神经、翼管神经、腭大神经、下颌神经、鼻睫神经)受累数、脑膜受累、ADC-R神经、ADC_(10%)对预测弥漫型IgG4相关眼眶病的复发具有提示价值。

ADC值直方图分析方法鉴别IB期和Ⅱ期宫颈癌的应用初探

目的探讨MR DWI ADC直方图分析法鉴别IB期和II期宫颈癌的应用价值。方法回顾性分析经手术病理证实但未接受过治疗的42例宫颈癌患者,依照国际妇产科联盟分期方法进行分期并以此进行分组,IB期和II期各21例。两组患者术前均行常规盆腔MRI平扫、DWI及动态增强扫描,采用后处理软件生成ADC值,选取两组肿块ADC图像最大层面,运用Mazda软件勾画感兴趣区并行直方图分析。对两组数据直方图参数特征进行统计学分析,找出两组之间有显著性差异的参数特征。结果两组ADC值直方图以偏态分布为主,利用直方图提取出9个参数(平均值、方差、偏度、峰度、ADC1%、ADC10%、ADCmean、ADC90%、ADC99%),其中峰度值最有统计学意义(P<0.05)。受试者工作特征曲线下面积为0.753,最佳截断点值为51.5,诊断的敏感度和特异度分别为80.1%和71.4%。结论ADC值直方图评估宫颈癌IB期和II期具有较大价值。

肺癌组织中VEGF、EGFR表达与ADC直方图相关参数的关系

目的探讨肺癌表观弥散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)直方图相关参数与肺癌组织中血管内皮生长因子(vascular endothelial growth factor,VEGF)、表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor,EGFR)表达量及淋巴结转移的关系。方法收集包含较大实性成分并接受手术切除治疗的肺癌患者32例,患者均在术前接受肺部弥散加权成像(DWI)检查,包括3个b值,b=0、400、800 s/mm^(2)。绘制全病变ADC直方图,并测量其相关参数,包括峰度、偏度、熵、ADC平均数、ADC中位数、ADC标准差、病变体积和ADC第5、10、15、30、50、70、90百分位数(ADC5th、ADC10th、ADC15th、ADC30th、ADC50th、ADC70th、ADC90th)。对肺癌组织切片分别进行VEGF和EGFR免疫组化染色,测定其表达量。分析ADC直方图相关参数与VEGF和EGFR表达量及淋巴结转移的相关性。结果VEGF表达量与各ADC直方图相关参数均无显著相关性(P>0.05);而EGFR表达量与ADC平均数、中位数、标准差、ADC50th、ADC70th、ADC90th呈显著负相关(P均<0.05);VEGF、EGFR表达量及直方图的峰度均与淋巴结转移显著相关(P值分别为0.001、0.004、0.03)。结论ADC直方图相关参数可以用于肺癌组织中EGFR水平及淋巴结转移的预测,具有一定临床应用价值。

一种高速ADC静态参数的内建自测试结构

针对混合信号电路的测试问题,提出了一种内建自测试(BIST)结构,分析并给出了如何利用该结构来计算片上高速模数转换器(ADC)的静态参数.该方法利用三角波信号作为测试激励,采用码密度直方图分析方法快速计算ADC的各静态参数.根据改进测试算法所构造的BIST结构实现了芯片内只有ADC电路的可测性设计,而不需要用到片内集成DSP.内嵌的信号发生器能自动生成高频连续三角波测试信号,适合高速ADC的测试.该BIST结构硬件开销小,易于片上集成,仿真试验表明了该结构的有效性.

一种用于CMOS图像传感器集成ADC的性能测试系统

在CMOS图像传感器中,A/D起着"承上启下"的作用,承接前端传来的信号,转换成数字后输出,其性能指标直接影响着整个系统的优劣。随着ADC速度和精度的提高,如何高效、准确地测试其动态和静态参数是ADC测试研究的重点。文中阐述了ADC的参数及其测试的原理和方法,并基于Labview软件和数据采集卡构建了ADC的软硬件测试平台,实现了低成本、高可靠性的高精度ADC计算机辅助测试系统。

基于Labview和FPGA的国产化ADC\DAC通用测试平台的设计与实现

随着我国电子信息技术水平在国际领域的不断提高,在面临来自美国等电子设计领域强国的频繁挑衅背景下,近年来,我国在集成电路设计方面具备自主可控能力已迫在眉睫。本文阐述了国产ADC\DAC的测试原理方法,重点讲述基于Labview和FPGA构建的通用测试平台的高速ADC测试方法,实现了快速、高可靠、低成本的辅助测试系统。最后,使用本系统对国产化器件进行测试,并给出了测试结果。

基于Labview的ADC综合性能测试系统

近年来,在电路设计领域高性能的模数转换器(ADC)一直是研究热点。相应的ADC测试评价技术也同样一直受到重点关注。阐述了ADC的参数及其测试的原理和方法,并基于Labview软件和数据采集卡构建了ADC的软硬件测试平台,实现了低成本、高可靠性的高速高精度ADC计算机辅助测试的测试系统。最后,使用该测试系统对TI公司的ADS805进行了测试,并给出了测试结果。

ADC INL/DNL测试的直方图方法研究

直方图方法是模数转换器ADC非线性参数INL/DNL测试的主要方法,从采样点数、输入波形方面分析了直方图方法对测试结果的影响。结果表明,利用直方图方法测试ADC的非线性参数时,随着ADC采样点数的增加,测试结果会越来越好,并且方差分析表明测试结果的测定性和可靠性均较理想;斜波信号测试结果略优于正弦波信号,但随着采集点数的增加,两者的测试结果趋于一致,在采样点数理论值附近时,两者基本没有差别。

不同类型全容积ADC值评估宫颈癌病理分级的效能分析

目的比较不同类型的全容积ADC值评估宫颈癌病理分级的效能。方法回顾分析58例宫颈癌患者术前DWI资料,包括3例高分化、37例中分化、18例低分化,在GE Adw4.6工作站沿肿瘤边缘手动勾画ROI获得肿瘤所有层面的ADC值,取其平均值作为肿瘤的平均ADC值。计算标准化ADC值(nADC),nADC=肿瘤平均ADC值/参照物(臀大肌)ADC值。利用Omni-kinetics纹理分析软件获得全容积ADC直方图参数。比较高/中分化组和低分化组宫颈癌各类型ADC值差异,有统计学差异的参数绘制ROC曲线,比较曲线下面积(AUC)。结果低分化组的平均ADC值、nADC值、ADCmin、ADCmean、各百分位数ADC值均小于高/中分化组,差异有统计学意义(Mann-Whitney U检验,P分别=0.025、0.026、0.000、0.006、0.003~0.032)。两组间ADCmax值没有统计学差异(独立样本t检验,P=0.529)。ADCmin有最佳的鉴别诊断效能,AUC为0.836,其后依次为5^(th)ADC值,AUC 0.757;10^(th)ADC值,AUC 0.748;平均ADC值,AUC 0.745;25^(th)ADC值,AUC 0.730;nADC值,AUC 0.726;50^(th)ADC值、75^(th)ADC值,AUC均为0.723;90^(th)ADC值,AUC 0.713;95^(th)ADC值,AUC 0.688。ADCmin以0.584×10^(-3)mm^(2)/s作为最佳截断值,灵敏度、特异度分别为94.6%、62.5%。结论ADC值测量有助于评估宫颈癌病理分级,ADCmin有最佳的鉴别诊断效能。

弥散加权成像ADC值直方图在宫颈癌中的应用进展

宫颈癌的病灶大小、病理类型、分期、组织分化程度以及有无淋巴结转移都会影响患者预后情况。影像学检查可以帮助临床评估宫颈癌的病理特征以及在指导治疗、监测预后方面有重要意义。磁共振DWI序列能够观察细胞内水分子弥散受限情况,较磁共振常规序列更好地发现宫颈癌病灶且对人体无伤害。ADC是弥散加权成像的定量指标,在这基础上,通过高b值获取的ADC值直方图在机体细胞及分子水平上进一步描述肿瘤整体的异质性。据文献报道,ADC值直方图多方面参数能够较好地评估宫颈癌的病理特征(病理类型、组织分化程度、分期)、预测其淋巴结转移、治疗疗效和同步放化疗效果以及预测复发,对机体其他肿瘤的评估也有临床意义。本文就弥散加权成像b值的选择、ADC值直方图的主要参数及ADC值直方图在宫颈癌病理类型、分期、分化程度、淋巴结转移以及预后情况等应用研究方面进行综述。

ADC静态参数直方图测试激励幅度的判别方法

码密度直方图法是模数转换器(ADC)静态参数测量的主要方法。该方法要求测试激励幅度略大于被测ADC的输入范围。测试激励幅度是影响测量结果精度的决定因素,受测量仪器精度的限制。针对如何定义测试激励幅度实现了"略大于"的问题,提出了一种判别测试激励幅度提高测量精度的方法。码密度直方图法要求采样频率与信号频率互质。码箱密度服从正态分布时可推导出码宽也服从正态分布。根据实验条件和测试要求,取定码宽的显著性水平α和误差精度β,计算码箱密度边界,从而判别施加的测试激励幅度。最后采用Matlab/Simulink模型库中通用的理想ADC模型和硬件实验验证了判别方法的有效性。

肿瘤全域表观扩散系数诺模图诊断高级别子宫内膜癌的价值

目的:探讨并验证肿瘤全域表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)诺模图术前预测高级别子宫内膜癌(endometrial carcinoma,EC)的应用价值。方法:回顾性收集经术后病理证实为EC患者142例,按7∶3的比例分为训练组(n=99)与验证组(n=43)。所有患者术前均接受3.0-T MR检查。采用3D Slicer软件,于轴位T2WI和ADC图上,沿肿瘤边缘逐层勾画感兴趣区,生成3D感兴趣容积(volume of interesting,VOI),获得ADC肿瘤全域直方图参数,包括最大值(ADC_(max)),最小值(ADC_(min)),平均值(ADC_(mean)),偏度(skewness),峰度(kurtosis),熵(entropy),第5(5th)、第10(10 th)、第25(25 th)、第50(50 th)、第75(75 th)、第90(90th)和第95(95th)百分位数ADC值。测量肿瘤形态学参数,包括肿瘤体积、肿瘤最大径、矢状位T2WI肿瘤的最大前后径(maximum anteroposterior tumor diameter on sagittal T2-weighted imaging,APsag)和肿瘤面积比(tumor area ratio,TAR)。组内相关系数(intraclass correlation coefficient,ICC)用于评价不同观测者间测量的变异性。利用逻辑回归(logistic regression,LR)构建ADC分数(ADC_(score));联合ADC_(score)、肿瘤的形态学及临床参数构建诺模图,绘制校正曲线及决策曲线。结果:ADC直方图参数中ADC_(min)、ADC_(5th)、ADC_(10th)、ADC_(25th),所有的形态学参数(肿瘤体积、肿瘤最大径、APsag、TAR)和临床参数(年龄)在高级别与低级别EC组间具有统计学差异(P<0.05)。经LR筛选,最终纳入ADC_(min)、ADC_(5th)、ADC_(10th)、ADC_(25th)构建ADC_(score)。联合年龄、APsag及ADC_(score)构建ADC诺模图(经多因素LR分析,以上3个参数为分类高级别与低级别EC的独立风险因素),其预测高级别EC的受试者工作特性曲线下面积(area under curve,AUC)、敏感性、特异性在训练组分别为0.845、81.16%、72.46%,验证组分别为0.842、76.67%、80.00%。校正曲线显示,ADC诺模图预测高级别EC具有较高的准确性;决策曲线显示其预测高级别EC在训练组和验证组效能相似。结论:肿瘤全域ADC诺模图有助于术前预测高级别EC,并具有较好的稳定性及良好的诊断效能。

多模态MRI技术联合直方图分析多发胶质瘤影像异质性与肿瘤生物学行为的关系

目的 分析多模态MRI技术联合直方图分析多发胶质瘤影像异质性与肿瘤生物学行为的关系。方法 选取医院2015年1月至2020年1月收治的多发性脑胶质瘤患者100例。多模态MRI检查,观察患者病变部位、肿瘤数量、大小、形态及信号强度等情况。DTI图像经工作站处理后,获得ADC直方图,检测ADC值,选定感兴趣区,分别检测患者肿瘤实体部位、周围水肿带、对侧同层脑部白质,确定ADC值,判断肿瘤分级与类型。利用Firevoxel软件重建直方图,计算ADC第5百分位(ADC-5th)、ADC第25百分位(ADC-25th)。经手术获得组织送实验室进行免疫组化学链霉素抗生物素蛋白-过氧化酶(SP)检测多发性胶质瘤患者病理组织中Ki-67表达。结果 多模态MRI、ADC直方图、多模态MRI+ADC直方图诊断多发性胶质瘤低级别、高级别符合率差异比较有统计学意义(P<0.05)。多模态MRI、ADC直方图、多模态MRI+ADC直方图诊断多发性胶质瘤星形细胞瘤肿瘤、少突胶质细胞肿瘤符合率差异比较有统计学意义(P<0.05)。高级别多发性胶质瘤ADC-5th(1.41±0.22)、ADC-25th(0.32±0.02)低于低级别多发性胶质瘤(P<0.05)。高级别多发性胶质瘤Ki-67阳性指数(45.27±2.19)%高于低级别(P<0.05)。多模态MRI+ADC直方图曲线下面积、Cut-off值、灵敏度、特异度最高。结论 多模态MRI技术联合直方图诊断多发胶质瘤效能较好,能明显肿瘤影与肿瘤生物学行为关系,确定肿瘤类型,有助于临床制定个性化治疗方案。

磁共振成像检查弥散加权成像的表观弥散系数值对鉴别诊断前列腺癌结节及良性增生结节的效果研究

目的分析在前列腺癌结节及良性增生结节的鉴别诊断中,磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)检查弥散加权成像的表观弥散系数(apparent diffusion cofficient,ADC)值的实施价值及具体方法,对患者的ADC值、ADC值直方图数据情况进行分析,旨在指导后续鉴别诊断工作。方法选取2020年6月—2022年6月寿光市中医医院影像中心前列腺癌结节32例、良性增生结节30例患者为研究对象,所有入组患者均实施MRI检查,对比两组患者的ADC值,并分析MRI检查弥散加权成像ADC值对疾病鉴别的特异度、灵敏度。结果良性增生结节的ADC值(1.65±0.22)×10^(-3)mm^(2)/s高于前列腺癌结节(0.92±0.13)×10^(-3)mm^(2)/s,差异有统计学意义(t=16.026,P<0.05)。常规MRI检查灵敏度(53.13%)低于MRI检查弥散加权成像ADC值(100.00%),差异有统计学意义(P<0.05);常规MRI检查特异度(50.00%)与MRI检查弥散加权成像ADC值(30.00%)比较,差异无统计学意义(P>0.05)。前列腺癌结节ADC25th、ADC50th、ADC75th、ADC90th、ADCmean、ADCmedian值均低于良性增生结节ADC值,差异有统计学意义(P<0.05)。结论MRI检查弥散加权成像ADC值的实施价值较高,可以有效区分及鉴别前列腺癌结节患者、良性增生结节患者,具有较高的诊断效果,对疾病后续针对性治疗措施的实施具有积极意义,值得推广。

基于高精度模拟数字转换器的输出异码判别方法

随着模拟数字转换器(ADC)静态参数测试技术越来越成熟,硅成本呈下降趋势,ADC测试成本逐步上升,导致ADC的静态参数测试也将更具挑战性。在ADC静态参数测试中输入刺激是影响测量结果精度的决定因素。因此针对如何更好地获取有效输入刺激,该文提出一种基于高精度ADC对比检验法。通过获取高精度ADC和待测ADC的输入刺激的输出差值,根据差值服分布确定异常数字码范围,判别无效输出码并去除相应输入刺激计算出待测ADC静态参数。最后应用到实际电路器件中,验证判别方法的有效性。

表观扩散系数直方图对肾透明细胞癌病理分级的诊断价值

目的探讨表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)直方图对肾透明细胞癌(clear cell renal cell carcinoma,CCRCC)病理分级的诊断价值。方法对34例CCRCC患者的常规MRI及扩散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)资料进行回顾性分析。依据病理结果,分为低级别组(19例)、高级别组(15例)。测量记录不同级别CCRCC的ADC直方图参数,包括ADC值的最大值、最小值、平均值、中位数、偏度值、峰度值。采用独立样本t检验或Mann-Whitney U检验比较不同级别CCRCC ADC直方图参数的差异。结果低级别组CCRCC的ADC直方图最小值、平均值、中位数均高于高级别组[(1.09±0.23)×10^(-3) mm^2/s vs(0.81±0.09)×10^(-3) mm^2/s、(1.86±0.27)×10^(-3) mm^2/s vs(1.58±0.14)×10^(-3) mm^2/s以及(1.85±0.23)×10^(-3) mm^2/s vs(1.59±0.12)×10^(-3) mm^2/s,P<0.05],且低级别组ADC直方图以负偏态分布为主;两组ADC直方图的最大值、峰值差异无统计学意义(P>0.05)。ADC值直方图的最小值鉴别低级别、高级别CCRCC的效能最高,曲线下面积(area under curve,AUC)为0.895,对应的最佳诊断阈值、Youden指数以及敏感度、特异度分别为0.898×10^(-3) mm^2/s、0.761、86.67%、89.47%。结论表观扩散系数直方图有助于鉴别低级别、高级别CCRCC,ADC最小值诊断效能最优。

T_(2)WI高信号子宫肌瘤信号强度比值和纹理分析预测聚焦超声消融疗效

目的探讨T_(2)WI信号强度比值(SIR)联合扩散加权成像表观扩散系数(ADC)直方图纹理参数在预测T_(2)WI高信号子宫肌瘤聚焦超声消融疗效中的应用价值。方法选择2012年3月至2016年10月接受高强度聚焦超声(HIFU)消融治疗的患者,55例共有T_(2)WI高信号子宫肌瘤59个,根据体积消融率(消融率≥70%、消融率≤50%)分组,27例患者28个肌瘤入组高消融组,24例患者27个肌瘤入组低消融组。采用独立样本t检验比较两组T_(2)WI-SIR和ADC直方图纹理参数,使用受试者工作特征曲线下面积(AUC)评价各参数在预测T_(2)WI高信号子宫肌瘤聚焦超声消融疗效中的诊断效能。结果高消融组的T_(2)WI-SIR低于低消融组(P<0.05),AUC为0.886,最佳临界值为2.16,敏感度为88.9%,特异度为75%;ADC直方图纹理参数中ADC_(均值)、ADC_(方差)、ADC_(90%)、ADC_(99%)的AUC分别为0.632、0.640、0.651、0.647,最佳临界值分别为696.529、545569.085、1621.5、2839.5,敏感度分别为29.6%、92.6%、88.9%、92.6%,特异度分别为96.4%、50%、46.4%、31.3%。T_(2)WI-SIR联合ADC90%和ADC_(均值)的AUC值分别为0.914和0.906,敏感度均为92.6%,特异度均为78.6%。结论T_(2)WI-SIR和ADC直方图纹理参数可成为T_(2)WI高信号肌瘤术前预判疗效因子,T_(2)WI-SIR联合ADC直方图纹理参数可加强预测效能,为后期临床选择可治性T_(2)WI高信号肌瘤及术前评估疗效提供影像学依据。

磁共振表观扩散系数成像在鉴别肺癌和肺良性病变中的应用

目的:评估基于表观扩散系数的磁共振扩散加权成像不同模型在鉴别肺癌和肺良性病变中的应用效果。方法:这项回顾性单中心研究选择2020年1月―2021年6月49例患者为研究对象,包括肺癌组(n=32)和良性病变组(n=17)。所有患者在手术或活检前均接受了扩散加权成像(DWI)检查。ADC直方图参数,包括平均值、百分位值(第10位和第90位)、峰态和偏度,由两名放射科医生独立计算。比较肺癌患者和良性病变患者的直方图参数。构建接收者操作特征曲线以评估这些参数的诊断性能。结果:肺癌组中的ADC_(平均值)、ADC_(10th)、D_(平均值)和D_(10th)显著低于良性病变组,并且ADC_(偏度)和D_(偏度)显著高于良性病变组。D_(10th)和ADC_(10th)诊断良性病变能力最好。D_(10th)的曲线下面积(AUC)为0.851,在0.453×10^(-3)mm/s的最佳临界值下的准确率为79.6%;ADC_(10th)的AUC为0.814,在0.504×10^(-3)mm/s最佳临界值下的准确率为83.4%。结论:使用DWI单指数和双指数模型得出的ADC参数进行全病灶直方图分析可以区分肺癌与良性病灶。

基于MATLAB的ADC应用评估工具开发

在产品开发中,模数转换器ADC的应用设计是研发人员的一项重要工作。本文介绍了如何用MATLAB快速开发一款ADC应用评估工具软件,给出了用直方图及噪声代码宽度值来分析ADC码值不确定性的方法,并实际连接一台智能仪表,通过分析数字滤波的效果,验证了评估工具软件的可用性。

ADC直方图分析对鉴别胶质母细胞瘤和胶质肉瘤的价值

目的探讨基于表观扩散系数(ADC)的直方图在鉴别胶质母细胞瘤(GBM)和胶质肉瘤(GSM)方面的价值。方法回顾性分析2012年6至2018年7月在本院做脑部MRI检查且经术后病理及免疫组织化学证实的25例GBM和22例GSM患者的临床与影像资料。分别在两组肿瘤轴位ADC图的每一肿瘤层面上采用软件MaZda手动勾画感兴趣区(ROI),并行全域及针对最大层面ROI的灰度直方图分析,进而对获得的直方图参数特征进行统计学分析,比较分析各参数的统计学意义。结果从ADC全域灰度直方图中提取的9个特征参数均无统计学意义(P>0.05);最大层面ADC直方图的9个特征参数中仅第1百分位数具有统计学意义(P<0.05),绘制其受试者工作特征(ROC)曲线,曲线下面积(AUC)为0.688,即鉴别GBM和GSM的最佳临界值为77.50,特异度和敏感度分别为70.0%和61.0%;其余8个参数:均值、偏度、变异度、峰度、第10百分位数、第50百分位数、第90百分位数及第99百分位数均无显著统计学差异(P均>0.05)。结论基于轴位ADC图的最大层面灰度直方图分析可为鉴别GBM和GSM提供量化信息,可作为一种新的辅助诊断方法应用于临床。