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分析CBL教学法和TBL教学法在冠脉CT影像教学中的应用效果 被引量:2
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作者 王堂娟 罗艺 +1 位作者 李少朋 邓克学 《现代医用影像学》 2024年第3期590-594,共5页
目的:分析案例教学法(CBL)和团队教学法(TBL)在冠脉CT影像教学中的应用效果。方法:选取本院2020年6月至2021年5月期间入科规范化培训的82个非影像专业学生进行教学研究,并采取随机双盲法将其分为对照组和观察组,各41个。给予对照组常规... 目的:分析案例教学法(CBL)和团队教学法(TBL)在冠脉CT影像教学中的应用效果。方法:选取本院2020年6月至2021年5月期间入科规范化培训的82个非影像专业学生进行教学研究,并采取随机双盲法将其分为对照组和观察组,各41个。给予对照组常规教学法,给予观察组CBL教学法结合TBL教学法,并对两组的教学效果进行对比。结果:观察组理论与影像报告完成质量考核成绩优良率、冠脉CT影像学习能力评分(学习兴趣、自主学习能力、分析和解决问题能力、语言表达能力、运用资源能力、诊断和辨别诊断思路、团队协作精神、掌握理论知识程度)、学生对教学效果满意度优于对照组(P<0.05)。结论:在冠脉CT影像教学中合理有效的实施CBL教学法和TBL教学法,能够刺激学生学习相关知识的兴趣和积极主动性,能够对学生把握理论知识程度和实操、分析、报告冠脉CT影像能力大幅度提升,同时能够提升学生综合学习能力,学生对课堂教学效果和效率更加满意,值得推广。 展开更多
关键词 CBL教学法 TBL教学法 冠脉ct影像教学 冠脉ct影像学习能力评分
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深度学习图像重建算法在80 kV管电压下冠状动脉CT血管造影中的应用
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作者 向青 曹键 +4 位作者 罗涛 朱璇 覃杰 郭亚豪 黎超 《新医学》 CAS 2024年第9期685-692,共8页
目的探讨80 kV深度学习图像重建(DLIR)算法在冠状动脉CT血管造影(CCTA)中的应用价值。方法将接受心脏CCTA检查的60例患者按扫描方案分为100 kV组(A组,n=30)和80 kV组(B组,n=30)。A组采用60%权重自适应统计迭代重建-Veo(ASIR-V)算法(A-AV... 目的探讨80 kV深度学习图像重建(DLIR)算法在冠状动脉CT血管造影(CCTA)中的应用价值。方法将接受心脏CCTA检查的60例患者按扫描方案分为100 kV组(A组,n=30)和80 kV组(B组,n=30)。A组采用60%权重自适应统计迭代重建-Veo(ASIR-V)算法(A-AV60)、DLIR算法(A-DLIR);B组采用DLIR算法(B-DLIR)。记录2组的CT容积剂量指数(CTDIvol)、剂量长度乘积(DLP),计算有效辐射剂量(ED)。将感兴趣区(ROI)分别置于主动脉根(AR)、左前降支(LAD)、左回旋支(LCX)、右冠状动脉(RCA)及同层胸前脂肪区域,记录各ROI的CT值、噪声值,计算信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR)。主观评价2组经2代冻结技术后的原始轴位、曲面重建(CPR)、容积再现(VR)重建和最大强度投影(MIP)重建,并且对2组图像进行主观质量评价。结果B组较A组ED降低45.14%。B-DLIR中AR、LAD、LCX、RCA的CT值均高于A-AV60及A-DLIR,比较差异均有统计学意义(P均<0.001)。A-DLIR与B-DLIR相比,AR、LAD、LCX的噪声值相近,仅在RCA中比较差异有统计学意义(P<0.05);A-DLIR与B-DLIR的噪声值均小于A-AV60,比较差异均有统计学意义(P均<0.001)。A-DLIR与B-DLIR中AR、LAD、LCX、RCA的SNR、CNR相近,均高于A-AV60(P均<0.05)。B-DLIR主观图像质量平均分高于A-AV60(P<0.05),但低于A-DLIR(P<0.05)。A-DLIR与B-DLIR的清晰度、伪影、小分支可见度比较差异均无统计学意义(P均>0.05)。结论在CCTA检查中,采用80 kV DLIR算法有助于获得质量更优的图像,进一步提高诊断效能,且可减少有效辐射剂量。 展开更多
关键词 深度学习图像重建 自适应统计迭代重建 冠状动脉ct血管造影 信噪比 对比噪声比
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基于临床指标、CT冠状动脉钙化评分和心外膜脂肪组织的机器学习预测心肌梗死风险研究
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作者 苑文雯 高旭东 +6 位作者 赵静 李筱涵 刘佳 皋月娟 庞君丽 赵利利 李伯安 《中国医学装备》 2024年第6期56-61,共6页
目的:评估机器学习(ML)的性能,将临床参数与CT冠状动脉钙化(CAC)评分和自动心外膜脂肪组织(EAT)量化相结合,以预测无症状受试者的心肌梗死(MI)和心源性死亡的长期风险。方法:选取2013年1月至2015年10月于解放军总医院第五医学中心进行... 目的:评估机器学习(ML)的性能,将临床参数与CT冠状动脉钙化(CAC)评分和自动心外膜脂肪组织(EAT)量化相结合,以预测无症状受试者的心肌梗死(MI)和心源性死亡的长期风险。方法:选取2013年1月至2015年10月于解放军总医院第五医学中心进行体检的1058名存在心血管危险因素且未发生冠心病症状的受试者,在进行CAC评分后进行长期随访。使用全自动深度学习方法量化EAT体积和密度。采用受试者工作特征(ROC)曲线分析临床资料、动脉粥样硬化性心血管疾病风险评分、CAC评分和自动EAT测量来训练ML极端梯度增强,并使用重复的10倍交叉验证进行模型验证。结果:在8年随访期间,1058名受试者中61例发生了MI和(或)心源性死亡事件。ML的ROC曲线下面积(AUC)明显高于动脉粥样硬化性心血管疾病(ASCVD)风险和CAC评分预测事件(ML:0.82;ASCVD:0.77;CAC:0.77)。根据ASCVD和CAC、EAT的ML比仅具有临床变量的ML更能预测MI和心脏死亡[AUC为0.82(95%CI:77~87)vs.0.78(95%CI:0.72~0.84),P=0.02]。ML高分数受试者生存率随时间增长下降程度较大,因此ML得分较高的受试者更有可能经历事件。结论:整合临床和定量影像学变量的ML可以为心血管危险因素患者提供长期风险预测。 展开更多
关键词 ct冠状动脉钙化评分 心外膜脂肪组织量化 心肌梗死(MI) 机器学习(ML)
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OSBL联合CBL新教学模式在医学影像学教学中的应用
4
作者 刘丽君 王泽锋 《继续医学教育》 2025年第2期57-61,共5页
目的探讨基于器官系统的学习(organ system based learning,OSBL)联合案例教学法(case-based learning,CBL)新教学模式在医学影像学教学中的应用效果。方法选取2022年9月至2023年9月内蒙古医科大学医学影像学专业学生100名,按班级将其分... 目的探讨基于器官系统的学习(organ system based learning,OSBL)联合案例教学法(case-based learning,CBL)新教学模式在医学影像学教学中的应用效果。方法选取2022年9月至2023年9月内蒙古医科大学医学影像学专业学生100名,按班级将其分为2组,对照组48名,采用传统模式教学,研究组52名,采用OSBL联合CBL新教学模式教学。对比2组理论考试成绩(外科学、内科学)、实践操作成绩(影像阅片诊断、影像综合分析、阅片总成绩)、综合能力、教学满意度。结果研究组学生期末外科学、内科学理论考试成绩为(90.24±2.32)分、(91.31±2.25)分,均较期中成绩升高,且高于对照组的(88.94±2.51)分、(89.64±2.62)分,差异有统计学意义(P<0.05)。研究组学生期末影像阅片诊断、影像综合分析实践操作成绩以及阅片总成绩为(42.25±1.94)分、(42.68±1.85)分、(83.93±2.90)分,均较期中成绩升高,且高于对照组的(40.11±2.53)分、(41.42±1.67)分、(80.53±1.96)分,差异有统计学意义(P<0.05)。相比对照组,研究组学习主动性、学习兴趣、实践能力、阅片能力、影像诊断思维、分析解决问题能力评分更高,差异有统计学意义(P<0.05)。研究组学生教学满意度为98.08%,高于对照组的83.33%,差异有统计学意义(P<0.05)。结论OSBL联合CBL新教学模式在医学影像学教学中的教学效果显著,可提高学生理论、操作成绩,促进其综合能力发展,提高教学满意度。 展开更多
关键词 医学影像学 医学教学 基于器官系统的学习 案例教学法 考试成绩 综合能力 满意度
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CT冠脉成像斑块定量分析结合机器学习算法预测冠心病心肌缺血的价值 被引量:9
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作者 司东雷 李静 +5 位作者 李文洪 董丽娟 王玮娜 郑志峰 赵梦鸥 王书行 《临床和实验医学杂志》 2021年第19期2116-2120,共5页
目的探讨基于CT冠脉成像斑块定量分析应用不同的机器学习算法预测冠心病心肌缺血的价值。方法采用回顾性分析法,选择2016年2月至2019年12月在石家庄市第三医院收治并经冠状动脉造影明确诊断为冠心病的103例患者为研究对象。根据血流储... 目的探讨基于CT冠脉成像斑块定量分析应用不同的机器学习算法预测冠心病心肌缺血的价值。方法采用回顾性分析法,选择2016年2月至2019年12月在石家庄市第三医院收治并经冠状动脉造影明确诊断为冠心病的103例患者为研究对象。根据血流储备分数检查(FFR)将患者分为缺血组(FFR≤8.0)29例和非缺血组(FFR>8.0)74例,分别对两组患者CT冠脉成像检查,应用半自动斑块分析软件对斑块进行定量分析。在斑块定量分析的基础上,采用机器学习算法(Logistic回归、神经网络、支持向量机和随机森林)预测冠心病患者发生心肌缺血的价值。结果缺血组患者斑块总体积(TPV)、钙化斑块体积(CPV)、脂质斑块体积(LPV)、斑块总体积负荷(TPB)、脂质斑块体积负荷(LPB)和餐巾环征(NRS)分布均高于非缺血组,差异均有统计学意义(P<0.05)。Logistic回归、神经网络、支持向量机和随机森林的曲线下面积(AUC)分别为0.745(0.678~0.813)、0.929(0.896~0.962)、0.763(0.697~0.829)和0.964(0.943~0.985),随机森林的AUC高于其他3种算法(P<0.001);此外,随机森林的准确度、敏感度和特异度亦高于其他3种算法。结论基于CT冠脉成像斑块定量分析,随机森林算法可能有助于诊断冠心病患者是否发生心肌缺血。 展开更多
关键词 冠心病 ct冠脉成像 斑块定量分析 心肌缺血 机器学习
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iDose4迭代重建与滤波反投影重建在CCTA图像中的应用价值比较 被引量:6
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作者 刘沛国 伊旭 +4 位作者 李京津 王玉君 韩燕 苏志刚 牛心刚 《医疗卫生装备》 CAS 2017年第5期79-81,91,共4页
目的:探讨iDose4迭代重建在冠状动脉CT血管造影(coronary CT angiography,CCTA)中的应用价值。方法:选择冠心病患者124例,均行CT扫描iDose4迭代重建与滤波反投影(filtered back-projection,FBP)重建。iDose4迭代重建患者依体质量指数(bo... 目的:探讨iDose4迭代重建在冠状动脉CT血管造影(coronary CT angiography,CCTA)中的应用价值。方法:选择冠心病患者124例,均行CT扫描iDose4迭代重建与滤波反投影(filtered back-projection,FBP)重建。iDose4迭代重建患者依体质量指数(body mass index,BMI)进行分组,BMI≥20 kg/m2为迭代组1(135 k V),共56人,BMI<20 kg/m2为迭代组2(110 k V),共68人;FBP组均采用110 k V管电压进行扫描。分别对信噪比(signal noise ratio,SNR)、对比噪声比(contrast to noise ratio,CNR)及图像质量进行比较分析。结果:迭代组1与FBP组的SNR、CNR、辐射剂量及图像质量评分差异均存在且差异具有统计学意义(P<0.05)。迭代组2与FBP组的CNR及辐射剂量差异均存在且差异具有统计学意义(P<0.05),SNR、图像质量评分差异不具有统计学意义(P>0.05)。结论:低压iDose4重建法在64排CCTA中辐射剂量小且图像质量好,值得在临床中推广应用。 展开更多
关键词 迭代重建 滤波反投影重建 ct冠脉血管造影 iDose4重建 体质量指数 辐射剂量 图像评分 个性化扫描方案
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CBL教学法和TBL教学法在冠脉CT影像教学中的实践 被引量:5
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作者 武靖 程瑾 王屹 《中国高等医学教育》 2014年第5期92-93,共2页
目的:评价CBL和TBL教学法在冠脉CT影像教学中的效果,总结应用经验。方法:分组采用CBL和TBL教学模式进行冠脉CT影像教学,对比理论及阅片考核成绩,收集学生对两种教学模式的认知和感受。结果:CBL和TBL组的理论及阅片实践考核成绩均无显著... 目的:评价CBL和TBL教学法在冠脉CT影像教学中的效果,总结应用经验。方法:分组采用CBL和TBL教学模式进行冠脉CT影像教学,对比理论及阅片考核成绩,收集学生对两种教学模式的认知和感受。结果:CBL和TBL组的理论及阅片实践考核成绩均无显著差异。结论:CBL和TBL教学模式在冠脉CT教学中均能达到良好的教学效果,但两者对学生各项能力的培养侧重点有所不同。 展开更多
关键词 CBL教学法 TBL教学法 影像医学 冠脉ct
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16层螺旋CT冠状动脉成像图像质量相关影响因素分析及最佳扫描条件选择(心脏体模模拟实验) 被引量:3
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作者 罗银灯 赵建农 +7 位作者 李杰 谢微波 曹新山 吴伟 敬永勇 沈霞 廖静敏 陈垦 《临床放射学杂志》 CSCD 北大核心 2007年第12期1284-1288,共5页
目的采用新型心脏动态体模,对16层螺旋CT冠状动脉成像图像质量相关影响因素进行分析,并探讨在不同心率下的扫描速度和重组算法选择。材料与方法采用GE公司研制的新型心脏动态体模,心率设置为40-95次/min(间隔5次/min)共12组。采... 目的采用新型心脏动态体模,对16层螺旋CT冠状动脉成像图像质量相关影响因素进行分析,并探讨在不同心率下的扫描速度和重组算法选择。材料与方法采用GE公司研制的新型心脏动态体模,心率设置为40-95次/min(间隔5次/min)共12组。采用GE LightSpeed 16层螺旋CT,以心脏冠状动脉扫描模式对不同心率下的心脏体模进行扫描,X线球管转速(即扫描速度)设置为0.5s/r和0.6s/r。所有的扫描数据在R-R间期90%时相分别以单扇区(Snapshot segment)、双扇区(Burst-2)和四扇区重组(Burst-4)3种心脏重组算法进行重组。所有重组数据传至AW4.1工作站行后处理成像。后处理方法采用容积再现(VR)、多平面重组(MPR)。分别对不同重组图像进行评分。统计学处理采用析因分析和多元线性回归分析。结果(1)总模型具有统计学意义(F=11.15,P〈0.0001)。不同心率(F=11.99,P〈0.0001)、不同转速(F=5.76,P=0.00196)、不同重组算法(F=9.21,P=0.0003)对图像质量有显著的影响,三者的交互作用均无显著差别(P〉0.05);(2)不同心率间比较,心率≤65次/min时图像质量评分较高(P〈0.05);(3)不同扫描速度比较,0.5s/r时,图像质量评分较高(P〈0.05);(4)不同重组算法之间比较:重组算法为Burst-4和Burst-2时,图像质量评分较高(P〈0.05),但两者之间差异无统计学意义(P〉0.05);(5)心率、扫描速度及重组算法与图像质量间具有多元线性回归关系(标准化回归系数分别为-0.70794、-0.16449和0.27341,F=34.43,P〈0.0001),各回归系数具有显著性。结论心率、扫描速度及重组算法等是影响16层螺旋CT冠状动脉成像图像质量的主要因素,可采用新型心脏动态体模进行评估。合理利用扫描参数能有效提高图像质量和检查的成功率。 展开更多
关键词 冠状动脉 体层摄影术 X线计算机 体模 图像质量 析因分析 回归分析
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64层螺旋CT冠状动脉钙化积分计算的研究 被引量:4
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作者 夏巍巍 杨明 +1 位作者 杨小庆 孙子林 《东南大学学报(医学版)》 CAS 2010年第2期189-192,共4页
目的:评价不同层厚重建、不同医师对64层螺旋CT冠状动脉钙化积分计算结果的影响。方法:40例行冠状动脉钙化积分扫描且冠状动脉有钙化的患者,对每一位患者的数据分别进行1.5 mm、2.0 mm、3.0 mm的重建,由两名医师分别获得不同层厚冠状动... 目的:评价不同层厚重建、不同医师对64层螺旋CT冠状动脉钙化积分计算结果的影响。方法:40例行冠状动脉钙化积分扫描且冠状动脉有钙化的患者,对每一位患者的数据分别进行1.5 mm、2.0 mm、3.0 mm的重建,由两名医师分别获得不同层厚冠状动脉各段斑块钙化的Agatston积分、体积积分、钙质量积分,比较不同医师、不同层厚钙化积分值及图像质量的差异。结果:相同患者不同层厚重建各段冠状动脉得到不同的Agatston积分、体积积分、钙质量积分,两组皆以1.5 mm层厚重建获得的钙化积分最高,2.0 mm次之,3.0 mm最低,但差异无统计学意义(P>0.05)。两位医师对相同患者进行相同的层厚重建,冠状动脉各段得到不完全一致的Agatston积分、体积积分、钙质量积分,两位医师获得的积分值一致性较好(r≈1)。不同层厚重建的图像噪声差异具有统计学意义(P<0.05),相同层厚重建不同感兴趣区测得的图像噪声之间差异无统计学意义(P>0.05)。结论:64层螺旋CT钙化积分计算时,重建层厚3 mm即可获得较满意的结果。64层螺旋CT冠状动脉钙化积分软件较为稳定,不受操作者熟练程度的影响。 展开更多
关键词 64层螺旋ct 冠状动脉钙化积分 重建层厚 图像噪声 一致性
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深度学习重建算法在低管电压冠状动脉CT血管成像中的应用 被引量:4
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作者 范婧 杨文洁 +3 位作者 王梦真 陆伟 石骁萌 朱宏 《诊断学理论与实践》 2022年第3期374-379,共6页
目的:比较深度学习重建算法(deep learning-based image reconstruction,DLIR)、自适应统计迭代重建算法(adaptive statistical iterative reconstruction-veo,ASiR-V)和滤波反投影重建算法(filtered back-projection,FBP)对低管电压冠... 目的:比较深度学习重建算法(deep learning-based image reconstruction,DLIR)、自适应统计迭代重建算法(adaptive statistical iterative reconstruction-veo,ASiR-V)和滤波反投影重建算法(filtered back-projection,FBP)对低管电压冠状动脉CT血管成像(coronary computed tomographic angiography,CCTA)图像质量的优化效果。方法:前瞻性纳入100例行CCTA扫描的患者,根据其身体质量指数(body mass index,BMI),选择使用70 kVp(50例,BMI≤26 kg/m~2)或80 kVp(50例,BMI>26 kg/m~2)管电压扫描,每例患者的图像分别用FBP(A组)、ASiR-V 50%(B组)、中级DLIR(DLIR-Medium,DLIR-M,C组)和高级DLIR(DLIR-High,DLIR-H,D组)进行重建,比较4组重建算法图像的CT值、噪声、信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)和对比噪声比(contrast-noise ratio,CNR),并采用李克特5级评分法对图像质量进行主观评价。结果:在客观图像质量评价中,A、B、C、D 4组两两组间比较,图像噪声、SNR、CNR差异均有统计学意义(P<0.05),其中D组的图像噪声最低,而SNR和CNR最高;在主观图像质量评价中,C组与D组间差异无统计学意义,但均明显高于A组及B组(P<0.05)。结论:在低管电压CCTA扫描中,使用DLIR重建的图像质量优于ASiR-V 50%和FBP,提示DLIR适用于临床低管电压CCTA扫描。 展开更多
关键词 冠状动脉ct血管成像 深度学习 迭代重建 辐射剂量 图像质量
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探讨不同管电压下DLIR重建算法对冠状动脉CTA图像质量的影响 被引量:2
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作者 朱丽娟 马瑞 +5 位作者 沈云 汪芳 杨彦兵 曹永佩 杨利莉 吴小红 《宁夏医学杂志》 CAS 2023年第9期787-791,F0003,共6页
目的DLIR深度学习图像重建技术与常规重建法(DLIR)对CCTA图像质量的影响。方法选取行冠状动脉CT血管成像的患者60例,根据扫描的管电压的不同分为A(70 kVp)、B(120 kVp)2组,每组患者各30例,均使用自适应迭代重建算法(ASiR-V40%)以及低级(... 目的DLIR深度学习图像重建技术与常规重建法(DLIR)对CCTA图像质量的影响。方法选取行冠状动脉CT血管成像的患者60例,根据扫描的管电压的不同分为A(70 kVp)、B(120 kVp)2组,每组患者各30例,均使用自适应迭代重建算法(ASiR-V40%)以及低级(DLIR-L)、中级别(DLIR-M)和高级别(DLIR-H)的深度学习算法重建原始数据。对比评价2组患者的主客观图像质量和辐射剂量。结果客观图像质量评分中A、B 2组间SNR的差异无统计学意义(P>0.05);在ASiR-V40%重建图像中,2组间CNR的差异无统计学意义(P>0.05),而在DLIR重建图像中,A组CNR较B组高(P<0.05)。主观图像质量评分中医师甲、医师乙两名观察者评分结果显示随着深度学习图像重建技术(DLIR)降噪级别的增高而升高(P<0.05),ASiR-V40%与DLIR-L主观图像评分没有明显差异;2组图像主观评分间差异无统计学意义(P>0.05)。A组的有效辐射剂量较B组降低了13.38%,且差异具有统计学意义(P<0.05)。对比剂的用量A组较B组降低25.0%。结论70 kVp管电压联合深度学习图像重建技术(DLIR)能提升CCTA图像的整体质量,降低辐射剂量及对比剂用量,具有较高的临床应用价值。 展开更多
关键词 冠状动脉ct血管成像 图像质量 管电压 辐射剂量 深度学习图像重建
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基于深度学习的重建算法在CCTA高分辨率成像中的应用 被引量:7
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作者 王怡然 詹鹤凤 +3 位作者 吴文杰 侯佳蒙 马雪妍 张永高 《中国医疗设备》 2021年第10期24-27,39,共5页
目的探讨深度学习图像重建(Deep Learning Image Reconstruction,DLIR)对高分辨率CT血管成像图像质量和诊断准确性的影响。方法前瞻性纳入56例患者在GE Revolution CT以高分辨率模式进行冠状动脉CT血管成像(Coronary CT Angiography,CCT... 目的探讨深度学习图像重建(Deep Learning Image Reconstruction,DLIR)对高分辨率CT血管成像图像质量和诊断准确性的影响。方法前瞻性纳入56例患者在GE Revolution CT以高分辨率模式进行冠状动脉CT血管成像(Coronary CT Angiography,CCTA),分别使用50%权重的自适应迭代重建技术(Adaptive Statistical Iterative Reconstruction,ASIR)-V和中级别(DLIR-M)、高级别(DLIR-H)重建原始数据(应用高清卷积核)。记录主动脉根部和主要冠状动脉近段的图像噪声,并计算信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)和对比噪声比(Contrast to Noise Ratio,CNR)以客观评价图像质量。在32例患者亚组中,比较ASIR-V 50%、DLIR-M和DLIR-H对冠状动脉狭窄的诊断准确率,并与有创冠状动脉造影进行比较。主观图像质量由两名有5年以上经验的影像诊断医师按5分制进行评级。结果与ASIR-V 50%相比,DLIR-H和DLIR-M的噪声分别降低了54.8%和59.9%(P值均<0.05);SNR和CNR显著增加,主观图像质量较ASIR-V 50%有显著改善(P值均<0.05)。DLIR-H和DLIR-M对冠状动脉狭窄的诊断准确性无显著影响。结论与ASIR-V相比,DLIR能提升高分辨率模式下CCTA图像的整体质量,并不影响对冠状动脉阻塞性心脏病的诊断准确性。 展开更多
关键词 冠状动脉ct血管成像 图像质量 深度学习图像重建 自适应统计迭代重建 诊断准确性
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第二代冠状动脉追踪冻结技术结合深度学习图像重建算法在较高心率冠状动脉成像中的应用 被引量:1
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作者 张秀芳 罗春材 《武警医学》 CAS 2024年第10期847-852,共6页
目的探索第二代冠状动脉追踪冻结(SSF2)技术,结合深度学习图像重建算法在较高心率患者冠状动脉CT血管成像(CCTA)中的应用价值。方法回顾性纳入心率≥70次/min行CCTA检查的患者62例,CT扫描管电压为100 kV。采用双盲法对冠状动脉的图像质... 目的探索第二代冠状动脉追踪冻结(SSF2)技术,结合深度学习图像重建算法在较高心率患者冠状动脉CT血管成像(CCTA)中的应用价值。方法回顾性纳入心率≥70次/min行CCTA检查的患者62例,CT扫描管电压为100 kV。采用双盲法对冠状动脉的图像质量进行主观评价,分为常规图像(A组)、SSF1图像(B组)和SSF2图像(C组)。结果三组图像质量评分和优秀率比较显示RCA、PDA、LAD、D、LCX、OM、PLB、RI差异均有统计学意义(P<0.05)。冠状动脉的评分为(2.85±0.72)(A组)、(3.38±0.61)(B组)、(3.86±0.34)(C组)。冠状动脉的优秀率为15.19%(A组)、44.39%(B组)、86.42%(C组)。可诊断率比较显示RCA、PDA、D、LCX、OM、PLB、RI差异有统计学意义(P<0.05),而LAD可诊断率差异无统计学意义(χ^(2)=4.01,P=0.135)。结论采用SSF2技术结合深度学习图像重建算法可以进一步提高较高心率患者CCTA图像质量。 展开更多
关键词 冠状动脉追踪冻结技术 深度学习图像重建 冠状动脉ct血管成像 图像质量
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基于FCM聚类算法与自适应阈值的冠脉钙化分割与量化 被引量:2
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作者 赵聪 陈晓冬 +3 位作者 张佳琛 汪毅 贾忠伟 陈向志 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期550-556,共7页
针对基于CTA图像进行冠脉钙化量化时存在的无法克服噪声以及阈值选择不稳定问题,提出一种基于聚类算法与自适应阈值的冠脉钙化分割与量化方法。首先根据CT值和空间位置对冠脉血管内的像素点构建特征向量,继而根据血管骨架点数目构建自... 针对基于CTA图像进行冠脉钙化量化时存在的无法克服噪声以及阈值选择不稳定问题,提出一种基于聚类算法与自适应阈值的冠脉钙化分割与量化方法。首先根据CT值和空间位置对冠脉血管内的像素点构建特征向量,继而根据血管骨架点数目构建自适应聚类数,使用模糊C均值(FCM)聚类算法将冠脉区域划分为CT值分布相似的区域;然后使用高斯函数拟合冠脉灰度直方图,根据高斯拟合参数构造自适应阈值,对上述区域进行钙化分割;最后根据分割结果,参考Agatston钙化分量化标准进行钙化分计算。在30组人体冠脉CTA数据的测试结果中,对冠脉钙化量化的灵敏度和特异性分别达到89.5%与98.6%,计算得到的钙化体积和Agatston钙化分与标准结果的皮尔逊系数分别为0.974与0.975,远高于同类型基于一阶微分进行阈值选择方法(DBTD)对应的0.523与0.501。实验结果表明,该方法可用于冠脉钙化分割与量化,且具有全自动、鲁棒性好、能有效抗噪等特点。 展开更多
关键词 ct图像处理 冠脉钙化 分割与量化 模糊C均值(FCM)聚类 钙化分计算
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急性缺血性卒中DWI-ASPECTS与梗死体积相关性及影响因素研究 被引量:7
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作者 程晓青 苏晓芹 +7 位作者 董铮 施佳倩 刘权慧 周长圣 潘成伟 李秀丽 俞益洲 卢光明 《临床放射学杂志》 北大核心 2021年第6期1050-1055,共6页
目的评价基于DWI-ASPECTS与梗死体积(Vol-DWI)的相关性及影响因素,以及DWI-ASPECTS对不同梗死体积的诊断效能。方法回顾性分析急性缺血性卒中患者356例。DWI-ASPECTS由两位不同年资神经影像医师协商评估,Vol-DWI采用基于机器学习的自动... 目的评价基于DWI-ASPECTS与梗死体积(Vol-DWI)的相关性及影响因素,以及DWI-ASPECTS对不同梗死体积的诊断效能。方法回顾性分析急性缺血性卒中患者356例。DWI-ASPECTS由两位不同年资神经影像医师协商评估,Vol-DWI采用基于机器学习的自动化分析工具计算。根据梗死部位分为皮层组、白质及基底节组、混合组。利用Spearman秩相关分别计算总体及亚组的DWI-ASPECTS与Vol-DWI的相关性。采用ROC曲线分析,确定DWI-ASPECTS预测不同梗死体积的ROC曲线下面积(AUC),最佳阈值,并计算敏感性、特异性等。结果共纳入309例患者,总体上DWI-ASPECTS与Vol-DWI呈显著负相关(r=0.899,P<0.001);皮层组及混合组的相关性下降(皮层组:r=-0.546,P<0.001;混合组:r=-0.561,P<0.001)。DWI-ASPECTS对Vol-DWI>15 ml、70 ml、100 ml具有显著的诊断价值(AUC:0.952~0.966,P<0.001),通过截取最佳阈值,当DWI-ASPECTS≤6、≤5、≤4对Vol-DWI>15 ml、70 ml、100 ml的诊断敏感性分别为93.18%、93.85%、89.62%,特异性分别为87.22%、84.36%、88.67%。结论DWI-ASPECTS能够取代繁琐的梗死体积测量,根据其阈值判断不同梗死体积能够敏感、有效的筛选适合再灌注治疗以及预后不良的患者。但是,利用DWI-ASPECTS评估时除了考虑分值外,还需考虑梗死部位的影响进行综合判断。 展开更多
关键词 缺血性卒中 扩散加权成像 Alberta卒中项目早期ct评分 深度学习 大脑中动脉
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