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基于双域Transformer耦合特征学习的CT截断数据重建模型
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作者 汪辰 蒙铭强 +4 位作者 李明强 王永波 曾栋 边兆英 马建华 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期950-959,共10页
目的为解决CT扫描视野(FOV)不足导致的截断伪影和图像结构失真问题,本文提出了一种基于投影和图像双域Transformer耦合特征学习的CT截断数据重建模型(DDTrans)。方法基于Transformer网络分别构建投影域和图像域恢复模型,利用Transforme... 目的为解决CT扫描视野(FOV)不足导致的截断伪影和图像结构失真问题,本文提出了一种基于投影和图像双域Transformer耦合特征学习的CT截断数据重建模型(DDTrans)。方法基于Transformer网络分别构建投影域和图像域恢复模型,利用Transformer注意力模块的远距离依赖建模能力捕捉全局结构特征来恢复投影数据信息,增强重建图像。在投影域和图像域网络之间构建可微Radon反投影算子层,使得DDTrans能够进行端到端训练。此外,引入投影一致性损失来约束图像前投影结果,进一步提升图像重建的准确性。结果Mayo仿真数据实验结果表明,在部分截断和内扫描两种截断情况下,本文方法DDTrans在去除FOV边缘的截断伪影和恢复FOV外部信息等方面效果均优于对比算法。结论DDTrans模型可以有效去除CT截断伪影,确保FOV内数据的精确重建,同时实现FOV外部数据的近似重建。 展开更多
关键词 ct截断伪影 transformER 深度学习 双域
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基于Transformer的肺肿瘤三维CT图像分割
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作者 王伟桐 玄萍 《智能计算机与应用》 2024年第3期76-80,共5页
基于信息学技术自动分割病人的肺部CT图像,有助于医生对于肺癌患者的早期诊断,提取和整合图像区域间的空间关联,对于提升肺肿瘤分割性能是十分重要的。本文提出了一个新的基于Transformer的分割模型,用于肺肿瘤三维CT图像分割、学习和... 基于信息学技术自动分割病人的肺部CT图像,有助于医生对于肺癌患者的早期诊断,提取和整合图像区域间的空间关联,对于提升肺肿瘤分割性能是十分重要的。本文提出了一个新的基于Transformer的分割模型,用于肺肿瘤三维CT图像分割、学习和整合此类关联。本文分别设计了带有混合多头图像区域节点注意力的Transformer模块和类别注意力模块,学习并融合了肺部CT图像的空间层面和通道层面的信息。将新的基于Transformer的分割模型同其他较为先进的模型进行了对比实验,实验结果表明新的模型在骰子系数、交并比和豪斯多夫距离等方面优于其他模型。 展开更多
关键词 肺部ct图像 图像区域节点注意力 transformER 类别注意力
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MCIF-Transformer Mask RCNN:Multi-Branch Cross-Scale Interactive Feature Fusion Transformer Model for PET/CT Lung Tumor Instance Segmentation
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作者 Huiling Lu Tao Zhou 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第6期4371-4393,共23页
The precise detection and segmentation of tumor lesions are very important for lung cancer computer-aided diagnosis.However,in PET/CT(Positron Emission Tomography/Computed Tomography)lung images,the lesion shapes are ... The precise detection and segmentation of tumor lesions are very important for lung cancer computer-aided diagnosis.However,in PET/CT(Positron Emission Tomography/Computed Tomography)lung images,the lesion shapes are complex,the edges are blurred,and the sample numbers are unbalanced.To solve these problems,this paper proposes a Multi-branch Cross-scale Interactive Feature fusion Transformer model(MCIF-Transformer Mask RCNN)for PET/CT lung tumor instance segmentation,The main innovative works of this paper are as follows:Firstly,the ResNet-Transformer backbone network is used to extract global feature and local feature in lung images.The pixel dependence relationship is established in local and non-local fields to improve the model perception ability.Secondly,the Cross-scale Interactive Feature Enhancement auxiliary network is designed to provide the shallow features to the deep features,and the cross-scale interactive feature enhancement module(CIFEM)is used to enhance the attention ability of the fine-grained features.Thirdly,the Cross-scale Interactive Feature fusion FPN network(CIF-FPN)is constructed to realize bidirectional interactive fusion between deep features and shallow features,and the low-level features are enhanced in deep semantic features.Finally,4 ablation experiments,3 comparison experiments of detection,3 comparison experiments of segmentation and 6 comparison experiments with two-stage and single-stage instance segmentation networks are done on PET/CT lung medical image datasets.The results showed that APdet,APseg,ARdet and ARseg indexes are improved by 5.5%,5.15%,3.11%and 6.79%compared with Mask RCNN(resnet50).Based on the above research,the precise detection and segmentation of the lesion region are realized in this paper.This method has positive significance for the detection of lung tumors. 展开更多
关键词 PET/ct images instance segmentation mask RCNN interactive fusion transformER
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面向肺炎CT图像识别的DL-CTNet模型
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作者 王威 黄文迪 +1 位作者 王新 王珑润 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期122-132,共11页
肺炎常缺乏明显呼吸系症状,症状多不典型,易发生漏诊、错诊.利用深度学习技术辅助医务人员安全、高效地检测感染者是一种有效途径.针对COVID-19感染者CT图像的磨玻璃影、铺路石征、血管扩张等特点,提出一种可有效地提取CT图像中的局部... 肺炎常缺乏明显呼吸系症状,症状多不典型,易发生漏诊、错诊.利用深度学习技术辅助医务人员安全、高效地检测感染者是一种有效途径.针对COVID-19感染者CT图像的磨玻璃影、铺路石征、血管扩张等特点,提出一种可有效地提取CT图像中的局部与全局特征的轻量级模型——DL-CTNet.输入预处理的CT图像后,首先采用空洞卷积和动态双路径多尺度特征融合(D-DMFF)模块的2个支路提取浅层特征;然后使用局部与全局特征拼接模块(LGFC)中的D-DMFF模块提取局部特征、Swin Transformer提取全局特征,并通过拼接获得深层特征;最后经过全连接层输出分类标签.实验结果表明,在2个CT图像数据集上,验证了LGFC模块以及DL-CTNet的低复杂度与有效性;DL-CTNet的分类准确率高达98.613%,与其他方法相比,其能更准确地识别肺炎的CT图像. 展开更多
关键词 肺炎 胸部ct图像 卷积神经网络 transformER
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基于多项式Chirplet变换的线性调频引信干扰波形设计方法
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作者 闫晓鹏 张锦玉 +2 位作者 郝新红 李剑锋 代健 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期504-515,共12页
针对现代战场环境下线性调频引信干扰技术的迫切需求,提出多项式Chirplet变换的方法实现低信噪比下对调频连续波无线电引信的信号参数估计,并针对调频连续波引信重构了干扰信号。基于线性小波变换原理,选取适当的核函数,将无线电引信信... 针对现代战场环境下线性调频引信干扰技术的迫切需求,提出多项式Chirplet变换的方法实现低信噪比下对调频连续波无线电引信的信号参数估计,并针对调频连续波引信重构了干扰信号。基于线性小波变换原理,选取适当的核函数,将无线电引信信号经过旋转与平移操作后进行短时傅里叶变换,再利用遗传算法求得变换核的最优参数,实现对调频连续波信号的参数估计,并重构干扰信号。仿真对比结果表明,该方法可以在较低信噪比下实现对调频连续波无线电引信信号载波频率、调制周期、最大频偏等参数进行精准估计,相较于周期调制类干扰,重构干扰信号能够以更低功率对调频引信产生较好的干扰效果。 展开更多
关键词 多项式chirplet变换 参数估计 调频连续波 参数化时频分析 干扰重构
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一种新的术中X线与术前CT图像配准方法
6
作者 崔家礼 王杰 +2 位作者 郭曦 陈彧 舒丽霞 《北京生物医学工程》 2024年第2期151-157,186,共8页
目的本研究旨在配准胸主动脉血管内修复术(thoracic endovascular aortic repair,TEVAR)术中X线与术前CT图像,为TEVAR支架植入提供精确安全的导航。然而,现有配准算法存在无法有效弥合投影CT图像生成的数字重建影像(digitally reconstru... 目的本研究旨在配准胸主动脉血管内修复术(thoracic endovascular aortic repair,TEVAR)术中X线与术前CT图像,为TEVAR支架植入提供精确安全的导航。然而,现有配准算法存在无法有效弥合投影CT图像生成的数字重建影像(digitally reconstructed radiography,DRR)与X线图像之间的域间差异和难以获得图像分割标签的问题。因此,需要提出新的方法来改善这一问题。方法本文提出了一种新的配准框架,该框架结合了基于生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的域自适应网络和基于Transformer的配准网络。基于GAN的域自适应网络将X线图像的风格迁移到DRR图像上,使两者在图像风格上更接近。基于Transformer的配准网络采用CNN与跨模态变换器(cross-modality transformer,CMT)相结合的模式,直接配准X线与CT图像,无需进行图像分割。结果本文在208对标定的TEVAR术中X线与CT图像对上对新的配准方法进行了验证。与其他域适应方法相比,本文所采用的CycleGAN网络作为风格转换模块,有效减小了DRR图像与X线图像之间的域间差异。消融实验结果进一步证实,配准网络中的全局局部感知模块(global-local perception module,GLPM)对提高配准精度具有明显作用,而空间缩减(spatial reduction,SR)则有效缩短了配准时间。通过对比现有方法和本文方法在真实患者X线与CT图像对上的配准效果,本文的方法在配准精度和成功率方面均表现出最佳性能。结论本文提出的新的X线与CT图像配准方法有效克服了现有方法存在的域间差异以及难以获得分割标签的问题。 展开更多
关键词 X线图像 ct图像 配准 域自适应 跨模态变换器
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基于增强CT图像和Swin Transformer网络的食管癌T分期智能诊断模型的构建与评估
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作者 王润媛 陈星材 +7 位作者 吴蔚 姚洁 郭美 马晋峰 曹锡梅 粘永健 吴毅 崔慧林 《陆军军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第16期1770-1778,共9页
目的基于增强CT图像和Swin Transformer网络,拟构建食管癌T分期智能诊断模型。方法收集2018年1月至2022年4月在陆军军医大学第一附属医院和山西省肿瘤医院胸外科经病理证实为食管癌的150例患者的45000张术前增强CT图像。经过UperNet Swi... 目的基于增强CT图像和Swin Transformer网络,拟构建食管癌T分期智能诊断模型。方法收集2018年1月至2022年4月在陆军军医大学第一附属医院和山西省肿瘤医院胸外科经病理证实为食管癌的150例患者的45000张术前增强CT图像。经过UperNet Swin网络自动分割和肿瘤体积的计算,使用ResNet50、Swin Transformer和VIT 3个网络进行食管癌T分期智能诊断模型的构建。使用精准率、召回率、F1-score、特异度以及阴性预测值(negative predictive value,NPV)等指标在150例内部数据集上评价模型性能,描绘混淆矩阵和ROC曲线。结果在3个食管癌T分期诊断的模型中,Swin Transformer模型结合肿瘤体积、病理信息等特征的分期诊断效果最好,T1~T4期的精准率分别为1.00、0.67、0.83、1.00,AUC为0.861,优于ResNet50和VIT分期诊断模型,它们的精准率分别为0.13、0.27、0.59、0.81和0.03、0.14、0.56、0.75,AUC分别是0.611和0.542。结论与ResNet50和VIT网络比较,Swin Transformer网络能够更精准进行食管癌智能T分期诊断。 展开更多
关键词 深度学习 食管癌 增强ct Swin transformer T分期诊断
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基于Transformer和CNN的低剂量CT图像去噪网络
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作者 郝文强 崔学英 郭映亭 《海南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第2期176-182,共7页
低剂量计算机断层扫描(Low-dose Computed Tomography, LDCT)在临床中有着广泛的应用,可以有效减轻对病人的辐射剂量。但是成像后的低剂量CT图像中含有明显的噪声和条形伪影,影响医师的诊断。提出了一种基于Transformer和CNN的去噪网络... 低剂量计算机断层扫描(Low-dose Computed Tomography, LDCT)在临床中有着广泛的应用,可以有效减轻对病人的辐射剂量。但是成像后的低剂量CT图像中含有明显的噪声和条形伪影,影响医师的诊断。提出了一种基于Transformer和CNN的去噪网络,该网络是一种改进的编解码网络架构,其编码端的每一层由卷积模块与Transformer模块融合而成,用来提取每一层的局部特征和全局特征,同时引入融合模块用来有效地融合提取的局部特征和全局特征。并把融合后的特征通过跳跃连接融入解码端对应的层,解码端的每一层通过卷积模块提取有效特征进而重建去噪后的图像。在真实数据集Mayo上的实验结果说明所提出的网络不仅可以有效去除噪声,还能够保持图像的边缘。 展开更多
关键词 低剂量ct 图像去噪 U-Net transformER 通道注意力
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基于DCIF-GAN的肺部肿瘤PET/CT跨模态医学图像融合
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作者 周涛 程倩茹 +2 位作者 张祥祥 李琦 陆惠玲 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期221-236,共16页
基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的医学图像融合是计算机辅助诊断领域的研究热点之一,但是现有基于GAN的融合方法存在训练不稳定,提取图像的局部和全局上下文语义信息能力不足,交互融合程度不够等问题。针对上述... 基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的医学图像融合是计算机辅助诊断领域的研究热点之一,但是现有基于GAN的融合方法存在训练不稳定,提取图像的局部和全局上下文语义信息能力不足,交互融合程度不够等问题。针对上述问题,本文提出了双耦合交互式融合GAN(Dual-Coupled Interactive Fusion GAN,DCIFGAN)。首先,设计了双生成器双鉴别器GAN,通过权值共享机制实现生成器之间和鉴别器之间的耦合,通过全局自注意力机制实现交互式融合;第二,设计耦合CNN-Transformer的特征提取模块(Coupled CNN-Transformer Feature Extraction Module,CC-TFEM)和特征重构模块(CNN-Transformer Feature Reconstruction Module,C-TFRM),提升了对同一模态图像内部的局部和全局特征信息提取能力;第三,设计跨模态交互式融合模块(Cross Model Intermodal Fusion Module,CMIFM),通过跨模态自注意力机制,进一步整合不同模态间的全局交互信息。为了验证本文模型的有效性,在肺部肿瘤PET/CT医学图像数据集上进行实验,该文方法在平均梯度,空间频率,结构相似度,标准差,峰值信噪比,信息熵等上与其他四种方法中最优方法相比,分别提高了1.38%,0.39%,29.05%,30.23%,0.18%,4.63%。模型能够突出病变区域信息,融合图像结构清晰且纹理细节丰富。 展开更多
关键词 医学图像 图像融合 PET/ct 耦合生成对抗网络 Swin transformer
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多期相CT合成辅助的腹部多器官图像分割
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作者 黄品瑜 钟丽明 +4 位作者 郑楷宜 陈泽立 肖若琳 全显跃 阳维 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期83-92,共10页
目的提出并探讨使用多期相CT合成辅助腹部多器官分割方法。方法提出多期相CT合成辅助腹部多器官分割,多期相CT能够充分提供同一器官不同的图像细节,从而为分割模型提供充分的全面的语义信息,提升腹部多个器官分割的性能。提出基于多头... 目的提出并探讨使用多期相CT合成辅助腹部多器官分割方法。方法提出多期相CT合成辅助腹部多器官分割,多期相CT能够充分提供同一器官不同的图像细节,从而为分割模型提供充分的全面的语义信息,提升腹部多个器官分割的性能。提出基于多头自注意力感知的多期相CT合成方法,引入基于多头自注意力机制的Transformer模块,提升合成网络捕捉长距离语义信息的能力,扩大网络的感受野,并且引入感知损失,在特征层面对合成图像与真实图像特征之间的差异最小化,与Transformer模块有协同作用,从而合成出更清晰、更高质量的多期相CT图像。结果使用南方医院的多期相CT数据集训练模型。其中用526例多期相CT训练合成模型,利用动脉期增强动脉CT(A.CECT)合成出平扫CT(NECT)、静脉期CECT(V.CECT)、延迟期CECT(D.CECT)的平均最大化绝对误差(MAE)分别为19.192±3.381、20.140±2.676、22.538±2.874,结合统计学对比,本文方法优于对比的其他图像合成方法(P<0.05)。多期相CT合成辅助的腹部多器官分割方法验证在内部验证集上进行验证平均Dice系数(DSC)为0.847,在外部验证集上进行验证平均DSC为0.823。结论本文方法能够合成出高质量的多期相CT图像以有效缓解不同期相CT之间存在的配准无法解决的误差问题,同时提高腹部13器官的分割性能,具有良好的泛化性能。 展开更多
关键词 腹部多器官分割 多期相ct合成 对抗生成网络 transformER
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he adaptive chirplet transform and its application in GPR target detection 被引量:8
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作者 Zeng Zhaofa Wu Fengshou +2 位作者 Huang Ling Liu Fengshan Sun Jiguang 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2009年第2期192-200,共9页
探地雷达不仅能够探测金属目标体,而且能够探测非金属目标体,而成为UX0和地雷探测的一种重要的浅部地球物理方法。但是在地雷和UX0探测中,目标体埋藏深度浅,在探地雷达数据信噪比较低情况下,地表和土壤层的反射严重干扰对目标体的拾取... 探地雷达不仅能够探测金属目标体,而且能够探测非金属目标体,而成为UX0和地雷探测的一种重要的浅部地球物理方法。但是在地雷和UX0探测中,目标体埋藏深度浅,在探地雷达数据信噪比较低情况下,地表和土壤层的反射严重干扰对目标体的拾取。本文采用自适用Chirplet变换来消除地表层和土壤层变化的干扰,并在Radon—Wigner分布的基础上,采用自适用Chirplet变换来拾取目标体的信号。通过对实际探测实验数据应用证明,本方法处理结果比传统的偏移方法具有较高的信噪比,并能清晰地提取目标体信号。 展开更多
关键词 探地雷达 小波变换 雷达目标探测 自适应 调频 WIGNER分布 应用 地球物理方法
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基于特征融合的低剂量CT图像降噪方法
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作者 冉瑞生 张思文 +1 位作者 李进 房斌 《微电子学与计算机》 2024年第5期11-21,共11页
近年来低剂量CT(Low Dose CT,LDCT)被广泛应用于临床诊断中,但LDCT会产生不规则的噪声。已有的降噪方法往往缺乏对全局特征信息的考虑,以及不注重边缘特征信息和重建图像的视觉效果。为此,提出了一种基于特征融合的低剂量CT图像降噪方... 近年来低剂量CT(Low Dose CT,LDCT)被广泛应用于临床诊断中,但LDCT会产生不规则的噪声。已有的降噪方法往往缺乏对全局特征信息的考虑,以及不注重边缘特征信息和重建图像的视觉效果。为此,提出了一种基于特征融合的低剂量CT图像降噪方法。首先,利用Transformer优异的全局感受野提取图像的全局特征信息,并利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)良好的局部特征提取能力提取图像的局部特征信息。在Transformer模块中加入维度变换思想,以更好地抑制噪声;在CNN模块中使用稠密连接的方式将浅层网络的特征信息复用于深层网络中,以此保存更多的特征信息。其次,为了获取更加丰富的图像细节特征,使用了改进的索伯边缘增强算子来加强模型对边缘特征信息的提取能力。最后,将Transformer模块和CNN模块获取的特征信息进行融合并输出重建图像。此外,为了使降噪重建后的图像有更好的质量和视觉效果,设计了一个多尺度复合损失函数。实验表明:在AAPM-Mayo数据集的降噪实验中,与当前主流的LDCT图像降噪方法相比,本文方法取得了更好的降噪效果。 展开更多
关键词 图像降噪 低剂量ct 特征融合 transformER CNN 边缘增强 损失函数
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An Improved Chirplet Transform and Its Application for Harmonics Detection 被引量:1
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作者 Guo-Sheng Hu Feng-Feng Zhu 《Circuits and Systems》 2011年第3期107-111,共5页
The chirplet transform is the generalization form of fast Fourier transform , short-time Fourier transform, and wavelet transform. It has the most flexible time frequency window and successfully used in practices. How... The chirplet transform is the generalization form of fast Fourier transform , short-time Fourier transform, and wavelet transform. It has the most flexible time frequency window and successfully used in practices. However, the chirplet transform has not inherent inverse transform, and can not overcome the signal reconstructing problem. In this paper, we proposed the improved chirplet transform (ICT) and constructed the inverse ICT. Finally, by simulating the harmonic voltages, The power of the improved chirplet transform are illustrated for harmonic detection. The contours clearly showed the harmonic occurrence time and harmonic duration. 展开更多
关键词 HARMONICS IMPROVED chirplet transform (Ict) S-transform TIME-FREQUENCY Representation (TFR)
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基于改进样条Chirplet变换的结构瞬时频率识别
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作者 袁平平 赵周杰 沈中祥 《江苏科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第3期98-104,共7页
为了提高结构瞬时频率识别的精度,对样条Chirplet变换进行改进,并结合能量集中度原则优化窗函数的参数.利用解析信号和两层框架模型验证改进样条Chirplet变换识别瞬时频率的准确性,再结合试验验证改进样条Chirplet变换能有效识别实际工... 为了提高结构瞬时频率识别的精度,对样条Chirplet变换进行改进,并结合能量集中度原则优化窗函数的参数.利用解析信号和两层框架模型验证改进样条Chirplet变换识别瞬时频率的准确性,再结合试验验证改进样条Chirplet变换能有效识别实际工程结构的瞬时频率. 展开更多
关键词 时变信号 瞬时频率 改进样条chirplet变换 时频分析
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Roll angular rate extraction based on modified spline-kernelled chirplet transform
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作者 Hui Zhao Zhong Su +2 位作者 Qing Li Fu-chao Liu Ning Liu 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2022年第5期876-890,共15页
The roll angular rate is much crucial for the guidance and control of the projectile.Yet the high-speed rotation of the projectile brings severe challenges to the direct measurement of the roll angular rate.Neverthele... The roll angular rate is much crucial for the guidance and control of the projectile.Yet the high-speed rotation of the projectile brings severe challenges to the direct measurement of the roll angular rate.Nevertheless,the radial magnetometer signal is modulated by the high-speed rotation,thus the roll angular rate can be achieved by extracting the instantaneous frequency of the radial magnetometer signal.The objective of this study is to find out a precise instantaneous frequency extraction method to obtain an accurate roll angular rate.To reach this goal,a modified spline-kernelled chirplet transform(MSCT)algorithm is proposed in this paper.Due to the nonlinear frequency modulation characteristics of the radial magnetometer signal,the existing time-frequency analysis methods in literature cannot obtain an excellent energy concentration in the time-frequency plane,thereby leading to a terrible instantaneous frequency extraction accuracy.However,the MSCT can overcome the problem of bad energy concentration by replacing the short-time Fourier transform operator with the Chirp Z-transform operator based on the original spline-kernelled chirplet transform.The introduction of Chirp Z-transform can improve the construction accuracy of the transform kernel.Since the construction accuracy of the transform kernel determines the concentration of time-frequency distribution,the MSCT can obtain a more precise instantaneous frequency.The performance of the MSCT was evaluated by a series of numerical simulations,high-speed turntable experiments,and real flight tests.The evaluation results show that the MSCT has an excellent ability to process the nonlinear frequency modulation signal,and can accurately extract the roll angular rate for the high spinning projectiles. 展开更多
关键词 High spinning projectile Roll angular rate Time-frequency analysis Spline-kernelled chirplet transform Chirp Z-transform
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探讨头颅CT血管造影联合CT灌注扫描在急性脑梗死溶栓后出血性转化预测中的应用价值
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作者 李会 《中外医药研究》 2024年第17期141-143,共3页
目的:探讨头颅CT血管造影(CTA)联合CT灌注扫描(CTP)在急性脑梗死溶栓后出血性转化(HT)预测中的应用价值。方法:选取2020年5月—2023年5月东海县人民医院收治的急性脑梗死溶栓后HT患者35例作为观察组,另外选取同期急性脑梗死溶栓后未发... 目的:探讨头颅CT血管造影(CTA)联合CT灌注扫描(CTP)在急性脑梗死溶栓后出血性转化(HT)预测中的应用价值。方法:选取2020年5月—2023年5月东海县人民医院收治的急性脑梗死溶栓后HT患者35例作为观察组,另外选取同期急性脑梗死溶栓后未发生HT患者70例作为对照组。患者均行CTA联合CTP检查。统计两组相关资料、脑血流动力学指标、急性脑梗死溶栓后HT的多因素Logistic回归分析、急性脑梗死溶栓后HT的预测价值。结果:两组年龄、身体质量指数比较,差异无统计学意义(P>0.05);观察组梗死面积大于对照组,美国国立卫生研究院卒中量表评分(NIHSS)低于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组脑血容量(CBV)、脑血流量(CBF)低于对照组,平均流通时间(MTT)、达峰时间(TTP)、渗透性表面乘积(PS)高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);梗死面积、CBV、CBF、MTT、TTP、PS、NIHSS评分是溶栓后HT的影响因素(P<0.05)。ROC曲线分析,CTA联合CTP的预测敏感性和特异性高于脑血流动力学指标(P<0.01)。结论:对急性脑梗死溶栓后HT预测使用CTA联合CTP具有较高的临床价值。 展开更多
关键词 头颅ct血管造影 ct灌注扫描 急性脑梗死 溶栓 出血性转化
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信息化背景下断路器CT变比不停电装置价值研究
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作者 刘涛 郭楠 刘慧杰 《科学与信息化》 2024年第10期117-119,共3页
信息化时代,技术的发展日新月异,供电作业也在追求更高的效率与更理想的效益。本文基于断路器CT变比的作用与原理,运用柱上断路器CT变比不停电调节技术,设计并研制了断路器CT变比不停电装置。本装置研发成功后将有效解决线路调整电流互... 信息化时代,技术的发展日新月异,供电作业也在追求更高的效率与更理想的效益。本文基于断路器CT变比的作用与原理,运用柱上断路器CT变比不停电调节技术,设计并研制了断路器CT变比不停电装置。本装置研发成功后将有效解决线路调整电流互感器变比作业时的困难,具有提升供电的可靠性、保障作业的安全性、实现作业的高效率以及创造间接经济效益等作用。 展开更多
关键词 信息化 断路器 ct变比 不停电装置
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脑梗死出血性转化的多层螺旋CT表现及相关危险因素分析
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作者 吉学江 《智慧健康》 2024年第16期4-6,共3页
目的研究脑梗死出血性转化的多层螺旋CT表现并针对出血转化的相关危险因素进行分析。方法选取2021年10月—2023年6月在本院接受治疗的脑梗死患者97例,根据是否出血将所有患者分为出血转化组(n=23)和非出血转化组(n=74)。本研究对所有患... 目的研究脑梗死出血性转化的多层螺旋CT表现并针对出血转化的相关危险因素进行分析。方法选取2021年10月—2023年6月在本院接受治疗的脑梗死患者97例,根据是否出血将所有患者分为出血转化组(n=23)和非出血转化组(n=74)。本研究对所有患者均实施多层螺旋CT检查,分析CT诊断效能、影像学表现及脑梗死出血转化性危险因素。结果多层螺旋CT在脑梗死出血性转化中的诊断敏感度为86.96%、特异度为86.49%、准确度为86.60%,阳性预测值为66.67%,阴性预测值为95.52%。脑梗死出血性转化组与非出血转化组患者在性别、BMI、缺血再灌注时间以及高血压、冠心病、糖尿病、高血脂、脑卒中史、吸烟构成比方面的差异不明显,无统计学意义(P>0.05);两组患者在年龄、NIHSS评分及梗死面积方面的差异显著,具有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析结果表明年龄、NIHSS评分及梗死面积为脑梗死出血性转化的危险因素(P<0.05),年龄>60岁患者、NIHSS评分≥21分及梗死面积≥40mm^(2)可使脑梗死患者出血转化的风险升高。结论多层螺旋CT在脑梗死出血性转化中的诊断效能较高,可为临床诊断脑梗死出血性转化提供指导,年龄、NIHSS及梗死面积为脑梗死出血性转化危险因素。 展开更多
关键词 脑梗死出血性转化 多层螺旋ct 诊断效能 危险因素
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急性缺血性脑卒中溶栓后出血患者的预后及CT灌注成像研究 被引量:4
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作者 刘伟 黄泽玉 +1 位作者 宫立新 刘云峰 《中国实用神经疾病杂志》 2023年第7期836-841,共6页
目的分析CT灌注成像与急性缺血性脑卒中(ACI)溶栓治疗后出血转化(HT)的相关性及影响因素。方法将安徽医科大学附属巢湖医院2019-06—2021-06收治的56例ACI静脉溶栓治疗后发生HT的患者纳入HT组,同期行溶栓治疗未发生HT的150例患者纳入NHT... 目的分析CT灌注成像与急性缺血性脑卒中(ACI)溶栓治疗后出血转化(HT)的相关性及影响因素。方法将安徽医科大学附属巢湖医院2019-06—2021-06收治的56例ACI静脉溶栓治疗后发生HT的患者纳入HT组,同期行溶栓治疗未发生HT的150例患者纳入NHT组,所有患者均进行灌注CT检查,并记录灌注参数,统计2组患者预后。将年龄、性别、基础疾病、溶栓至发病时间等可能与HT相关的因素纳入Logistic回归方程,分析影响ACI患者溶栓后发生HT的独立因素。结果HT组患者的表面通透性(PS)明显高于NHT组,脑血容量(CBV)和脑血流量(CBF)明显低于NHT组,差异均有统计学意义(P<0.05)。HT组患者预后不良发生率高于NHT组,差异有统计学意义(P<0.05)。以ACI患者溶栓术后是否并发HT作为因变量Y(发生HT=1,未发生HT=0),单因素分析中有统计学差异的指标为自变量,行二元Logistic回归分析,提示房颤(OR=3.080,95%CI:1.597~5.939)、溶栓前NIHSS评分(OR=2.779,95%CI:1.709~4.518)、血糖(OR=1.489,95%CI:1.198~1.851)、发病至溶栓时间(OR=1.745,95%CI:1.154~2.639)是ACI患者静脉溶栓后并发HT的独立危险因素,血尿酸(OR=0.649,95%CI:0.516~0.816)是其保护因素。结论CT灌注成像参数与ACI溶栓后HT关系密切。ACI溶栓术后并发HT者预后不良发生率高,HT者预后不良风险大,而合并房颤、溶栓前NIHSS评分高、高血糖水平、发病至溶栓时间过长均是静脉溶栓后并发HT的独立危险因素,高血尿酸水平是其保护因素。 展开更多
关键词 急性缺血性脑卒中 ct灌注成像 溶栓治疗 预后 出血转化
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基于CT图像语义的COVID-19实例分割与分类网络
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作者 柏正尧 樊圣澜 +1 位作者 陆倩杰 周雪 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S01期378-386,共9页
为了辅助临床医生进行COVID-19患者的诊断及治疗,提出了一个从患者肺部CT图像中分类、检测和分割COVID-19病变的辅助诊断网络AIS-Net。首先,该网络将语义分割与实例分割融合,提升了实例分割精度,提出了信息增强注意力模块(IEAM),用于提... 为了辅助临床医生进行COVID-19患者的诊断及治疗,提出了一个从患者肺部CT图像中分类、检测和分割COVID-19病变的辅助诊断网络AIS-Net。首先,该网络将语义分割与实例分割融合,提升了实例分割精度,提出了信息增强注意力模块(IEAM),用于提升输入特征关键信息的权重。为了提高网络对假阴性的关注度,提出了一个实例分割监督方法,用于不同尺度的病变进行监控。其次,设计了一个包含主分类头与辅助分类头的模块,对新冠肺炎、普通肺炎和非肺炎进行分类。在辅助分类中引入了Swin Transformer,提出了区分普通肺炎与新冠肺炎病变的方法。在CC-CCII分割数据集上实例分割的平均精度均值(mAP)为56.53%,比目前最好的方法提升了11.77%;Dice系数、灵敏度、特异度分别为80%,85.1%,99.3%,比目前最好的方法分别提升了4.7%,3.7%,1.2%。在COVIDX-CT分类数据集上实现了99.07%的总体准确度,比目前最好的方法提升了0.92%。AIS-Net可通过CT图像对COVID-19患者进行有效诊断,并对病变部位进行分割及检测。 展开更多
关键词 COVID-19分类 实例分割 语义分割 Swin transformer ct图像
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