目的:探讨磁共振多b值弥散加权成像对宫颈癌放化疗效果的应用价值。方法:选取51例经临床证实为II a期以上宫颈癌患者,并接受放化疗的治疗,在治疗前、治疗后2~3周及治疗结束后行常规MRI及多b值DWI检查,测量治疗前、后肿瘤ADC值及最大径,...目的:探讨磁共振多b值弥散加权成像对宫颈癌放化疗效果的应用价值。方法:选取51例经临床证实为II a期以上宫颈癌患者,并接受放化疗的治疗,在治疗前、治疗后2~3周及治疗结束后行常规MRI及多b值DWI检查,测量治疗前、后肿瘤ADC值及最大径,分析放化疗前后ADC值差异性以及与肿瘤最大径退缩率的相关性。结果:宫颈癌于放化疗后ADC值升高,放化疗前、放化疗后2~3周及结束时ADC值分别是(0.81±0.13)×10-3 mm 2/s、(1.18±0.14)×10-3 mm 2/s、(1.47±0.22)×10-3 mm 2/s,两两之间差异具有统计学意义(P<0.01);放化疗前与放化疗2~3周的ADC值差值(T值)为(0.37±0.13)×10-3 mm 2/s,放化疗前后肿瘤最大径退缩率为0.78±0.12,放化疗前、放化疗后2~3周及结束时ADC值与肿瘤最大径退缩率均无相关性,T值与肿瘤最大径退缩率有正相关性(P<0.05)。结论:宫颈癌病灶ADC值放化疗后升高,放化疗后ADC值早期升高幅度与肿瘤最大径退缩率具有正相关性,可作为预测宫颈癌化疗治疗效果的理想手段之一。展开更多
检测跟踪(Tracking by detection)是近年来多目标跟踪领域的一个主要研究方向。遵循检测跟踪框架,提出一种基于分层关联的全局性的数据关联算法。首先利用目标检测器在整个视频上检测目标,得到检测响应;然后利用广义最小团图在视频片段...检测跟踪(Tracking by detection)是近年来多目标跟踪领域的一个主要研究方向。遵循检测跟踪框架,提出一种基于分层关联的全局性的数据关联算法。首先利用目标检测器在整个视频上检测目标,得到检测响应;然后利用广义最小团图在视频片段中对检测响应进行数据关联,得到轨迹片段;最后再在整个视频中对轨迹片段进行分层关联,得到最终的轨迹。在公共数据集上的测试结果表明,该算法能够有效地对多个目标进行数据关联,具有较强的处理遮挡能力。展开更多
文摘目的:探讨磁共振多b值弥散加权成像对宫颈癌放化疗效果的应用价值。方法:选取51例经临床证实为II a期以上宫颈癌患者,并接受放化疗的治疗,在治疗前、治疗后2~3周及治疗结束后行常规MRI及多b值DWI检查,测量治疗前、后肿瘤ADC值及最大径,分析放化疗前后ADC值差异性以及与肿瘤最大径退缩率的相关性。结果:宫颈癌于放化疗后ADC值升高,放化疗前、放化疗后2~3周及结束时ADC值分别是(0.81±0.13)×10-3 mm 2/s、(1.18±0.14)×10-3 mm 2/s、(1.47±0.22)×10-3 mm 2/s,两两之间差异具有统计学意义(P<0.01);放化疗前与放化疗2~3周的ADC值差值(T值)为(0.37±0.13)×10-3 mm 2/s,放化疗前后肿瘤最大径退缩率为0.78±0.12,放化疗前、放化疗后2~3周及结束时ADC值与肿瘤最大径退缩率均无相关性,T值与肿瘤最大径退缩率有正相关性(P<0.05)。结论:宫颈癌病灶ADC值放化疗后升高,放化疗后ADC值早期升高幅度与肿瘤最大径退缩率具有正相关性,可作为预测宫颈癌化疗治疗效果的理想手段之一。
文摘检测跟踪(Tracking by detection)是近年来多目标跟踪领域的一个主要研究方向。遵循检测跟踪框架,提出一种基于分层关联的全局性的数据关联算法。首先利用目标检测器在整个视频上检测目标,得到检测响应;然后利用广义最小团图在视频片段中对检测响应进行数据关联,得到轨迹片段;最后再在整个视频中对轨迹片段进行分层关联,得到最终的轨迹。在公共数据集上的测试结果表明,该算法能够有效地对多个目标进行数据关联,具有较强的处理遮挡能力。
