微通道反应器合成DBT连续工艺研究

传统的对苯二甲酸二丁酯(DBT)制备工艺需要使用催化剂,工艺相对繁琐且经济成本略高。本研究开发利用微通道反应器,以对苯二甲酸(PTA)和正丁醇为原料,在高温高压条件下不使用催化剂直接制备出对苯二甲酸二丁酯。通过考察反应温度、反应压力、停留时间、醇酸比等反应条件,最终确定最佳酯化产物收率工艺条件。最佳工艺条件在反应温度350℃左右、反应压力15 MPa、反应停留时间13 min、醇酸比20∶1时原料PTA一次酯化转化率达到99.13%,目标产物DBT收率达到82.83%;二次酯化原料转化率达到99.40%,目标产物收率达到90.12%。

数字乳腺体层合成鉴别乳腺放射状病变良恶性的价值

目的探讨数字乳腺体层合成(digital breast tomosynthesis,DBT)鉴别乳腺放射状病变良恶性的应用价值。方法回顾性分析2019年6月—2022年1月华东疗养院67例行数字乳腺X射线摄影(digital mammography,DM)和DBT检查并经病理证实的乳腺放射状病变患者的临床和影像资料。以病理结果为金标准,将患者分为良性组和恶性组,比较两组患者的一般基线资料;对比DM和DBT对乳腺放射状病变的诊断效能并分析DBT图像上两组病变中心密度、微钙化、病灶中心的大小、病灶整体的大小及毛刺长度方面的差异。结果67例患者中良性病变38例、恶性病变29例,两组患者年龄与是否绝经差异均有统计学意义(P<0.05)。DM、DBT对乳腺放射状病变检出率及诊断准确率分别为[61.94%(41/67)、100%(67/67)vs.65.85%(27/41)、74.63%(50/67)],两种检查方法的检出率存在显著差异(P<0.001),诊断准确率差异无统计学意义。DM和DBT对恶性放射状病变诊断的灵敏度[65.38%(17/26)vs.82.76%(24/29)]、特异度[66.67%(10/15)vs.68.42%(26/38)]、误诊率[33.34%(5/15)vs.31.58%(12/38)]以及漏诊率[34.62%(9/26)vs.17.24%(5/29)]差异均无统计学意义(P>0.05)。良性组和恶性组在DBT图像上病灶中心大小[(3.30±0.63)mm vs.(4.12±0.65)mm]、病灶整体大小[(24.64±5.28)mm vs.(30.22±7.29)mm]及毛刺长度[(11.32±3.38)mm vs.(13.24±2.23)mm]的差异有统计学意义(P<0.05),病变中心密度及微钙化分布差异无统计学意义。结论DBT对乳腺放射状病变的诊断具有优势。

人工智能对数字乳腺断层摄影诊断乳腺病变的研究进展

乳腺癌是女性中最常见的癌症,早期发现乳腺癌仍然是有效治疗的关键,DBT是一种三维乳房X线摄影,正在迅速取代传统的二维乳房X线摄影,基于深度学习的人工智能(artificial intelligence,AI)系统在放射学领域迅速获得关注,特别是在乳腺成像领域,目前用于乳房X线摄影的AI系统的独立性能正在接近甚至超过放射科医师的性能。本文对AI在数字乳腺断层摄影诊断乳腺病变研究及应用现状进行综述。