自建光声超声双模态成像系统的肿瘤成像分析

现有B超成像可以提供基于声阻抗差异的组织解剖结构信息,而近年来研究发现,光声成像可以提供标记组织成分的分布和功能信息。本文基于商用B超仪和脉冲激光系统建立了光声超声双模态成像系统,实现了超声组织结构成像和光声生物功能的同时成像。首先基于血红蛋白在某些波段的较强吸光性,实现了肿瘤内部组织血管灌注图像;其次用链接有靶向抗体的纳米颗粒作为靶向光声造影剂,对恶性肿瘤边缘和内部的血管以及血管附近的肿瘤组织进行了成像。最终,通过超声和光声的融合图像提供的肿瘤结构信息与光声图像提供的肿瘤功能信息,可以准确识别肿瘤组织。

人工智能在超声医学领域中的应用

随着我国人工智能技术的不断发展和变化,为了全方位促进我国医疗超声行业的稳固发展,应利用人工智能来优化超声医疗技术,为疾病确诊提供有效的数据支持,进而提高诊断水平。文章基于超声AI技术的联合开发与应用,创新性地提出了智能超声探头、数字应用平台等构想与实践研究,对人工智能在超声影像中的应用、优势等内容进行了分析。

二维超声图像特征智能模型对慢性乙型肝炎肝纤维化分级的作用

目的对照病理结果和声辐射力脉冲成像(ARFI)定量分析,探讨二维图像特征模型在乙型肝炎(乙肝)肝纤维化分级诊断中的准确性。方法 140例乙肝病毒感染者,按照活检病理结果以METAVIR分类法将其分为4组(F1～F4组),并随机选择47例健康志愿者作为对照组(F0组),所有受试者接受超声检查及ARFI定量分析,获得图像数据及肝脏硬度数值。对采集的图像数据使用图像特征智能模型定量分级,并与ARFI定量分析值相比较。结果二维超声图像特征智能模型对肝脏纤维化定量分级的ROC曲线下面积(F2)训练集=0.973 2,测试集=0.751 1,优于ARFI下ROC曲线下面积(F2)训练集=0.840 1,测试集=0.656 4。结论二维超声图像特征智能模型可以进行肝纤维化分级,其定量诊断肝纤维化有巨大的潜能。