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多模态磁共振成像在肝细胞肝癌通过微血管侵犯转移诊断中的应用研究
1
作者 胡海峰 王梦娇 +3 位作者 肖辉宇 王余广 郝利国 曹颖 《中国医药科学》 2025年第1期153-156,共4页
目的探讨多模态磁共振成像对肝细胞肝癌通过微血管侵犯转移的评估价值。方法选取2022年1月至2023年12月在齐齐哈尔医学院附属第二医院就诊的60例肝细胞肝癌患者为研究对象。以病理结果为金标准,对比分析动态增强磁共振(DCE-MRI)、弥散... 目的探讨多模态磁共振成像对肝细胞肝癌通过微血管侵犯转移的评估价值。方法选取2022年1月至2023年12月在齐齐哈尔医学院附属第二医院就诊的60例肝细胞肝癌患者为研究对象。以病理结果为金标准,对比分析动态增强磁共振(DCE-MRI)、弥散加权成像(DWI)及多模态磁共振成像(DCE-MRI联合DWI)在肝细胞肝癌发生微血管侵犯转移中的诊断价值。结果60例肝细胞肝癌患者中,多模态磁共振成像诊断灵敏度、特异度高于DCE-MRI成像,差异有统计学意义(χ^(2)=4.336、4.247,P<0.05);多模态磁共振成像诊断灵敏度、特异度高于DWI成像,差异有统计学意义(χ^(2)=5.263、6.844,P<0.05);DCE-MRI与DWI的诊断灵敏度、特异度比较,差异无统计学意义(χ^(2)=0.051、0.419,P>0.05)。DCE-MRI(AUC=0.793)、DWI(AUC=0.823)、DCE-MRI联合DWI(AUC=0.898)对肝细胞肝癌发生微血管侵犯转移有预测价值(P<0.05)。结论多模态磁共振可显著提高HCC患者微血管侵犯的诊断准确率,有效预测肝细胞肝癌患者通过微血管侵犯转移的风险,对临床治疗方案的制订有重要帮助。 展开更多
关键词 多模态磁共振 肝细胞肝癌 微血管侵犯 转移 应用研究
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孤独症谱系障碍多模态磁共振脑影像模式识别
2
作者 单晓龙 陈华富 段旭君 《心理科学进展》 北大核心 2025年第4期548-564,共17页
孤独症谱系障碍(Autism spectrum disorder,ASD)是一组高度复杂的神经发育障碍。ASD患病率日趋升高、异质性强、会造成终生影响,但其神经病理机制仍不清楚。磁共振多模态脑影像为揭示ASD的影像学脑机制提供了新的手段。基于单模态磁共... 孤独症谱系障碍(Autism spectrum disorder,ASD)是一组高度复杂的神经发育障碍。ASD患病率日趋升高、异质性强、会造成终生影响,但其神经病理机制仍不清楚。磁共振多模态脑影像为揭示ASD的影像学脑机制提供了新的手段。基于单模态磁共振脑影像的研究已经发现了ASD在大脑结构、功能及脑网络层面都表现出了广泛的异常,其异常区域包括了杏仁核、梭状回、眶额皮层、内侧前额叶、前扣带、颞顶联合区以及脑岛等,这些脑区大多都涉及到了“社会脑”网络。虽然图像级融合、特征级融合、决策级融合的多模态脑影像分析框架在揭示被试神经机制过程中提供了多维度、多层级的信息,但是基于多模态磁共振脑影像融合的ASD研究还处于起步阶段。基于磁共振脑影像的ASD辅助诊断及亚型划分有望为临床诊疗提供客观依据。未来的研究可以构建一个融合多模态脑影像的分析框架,结合大脑功能、结构以及网络等多维度信息,全面刻画ASD发生发展规律,揭示其非典型神经发育机制。除此之外,未来的研究需要深入挖掘ASD“社会脑”网络异常机制,探索ASD社交障碍环路,寻找潜在精准神经调控靶点,助力临床实现ASD精准诊疗。 展开更多
关键词 孤独症谱系障碍 多模态磁共振 大脑功能和结构 辅助诊断 亚型分类
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多模态磁共振成像在神经内科临床见习教学中的应用效果分析
3
作者 杨阳 李华玲 +1 位作者 丁琳 张函 《中国社区医师》 2025年第7期159-161,共3页
目的:探讨多模态磁共振成像在神经内科临床见习教学中的应用效果。方法:选取2022年9—12月于华中科技大学同济医学院附属同济医院神经内科进行临床见习的60名五年制临床医学专业学生作为研究对象,随机分为对照组及试验组,每组30名。对... 目的:探讨多模态磁共振成像在神经内科临床见习教学中的应用效果。方法:选取2022年9—12月于华中科技大学同济医学院附属同济医院神经内科进行临床见习的60名五年制临床医学专业学生作为研究对象,随机分为对照组及试验组,每组30名。对照组采用传统教学方法,试验组在对照组基础上引入多模态磁共振成像。比较两组见习成绩、教学效果。结果:试验组理论和病例分析考试成绩均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。两组理论知识的掌握评分比较,无统计学差异(P>0.05);试验组解剖结构的理解、影像学特征的理解、对所学内容的思考、课堂注意力、课堂气氛、教学满意度评分高于对照组(P<0.05)。结论:多模态磁共振成像在神经内科临床见习教学中的应用效果显著,可提高学生见习成绩,改善教学效果。 展开更多
关键词 多模态磁共振成像 神经内科 临床见习 教学
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基于GAN和多尺度空间注意力的多模态医学图像融合
4
作者 林予松 李孟娅 +1 位作者 李英豪 赵哲 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期1-8,共8页
针对多模态医学图像融合过程中多尺度特征和纹理细节信息丢失的问题,提出一种基于生成对抗网络和多尺度空间注意力的图像融合算法。首先,生成器采用自编码器结构,分别利用编码器和解码器对输入图像进行特征提取、融合和重建,生成融合图... 针对多模态医学图像融合过程中多尺度特征和纹理细节信息丢失的问题,提出一种基于生成对抗网络和多尺度空间注意力的图像融合算法。首先,生成器采用自编码器结构,分别利用编码器和解码器对输入图像进行特征提取、融合和重建,生成融合图像;其次,整个对抗网络框架采用双鉴别器结构,使得生成器生成的融合图像同时保留多个模态图像的显著特征;最后,构建一种多尺度空间注意力作为编码器进行特征提取的基本模块,利用多尺度结构充分捕获并保留源图像的多尺度特征,并且引入空间注意力更好地保留源图像的结构和细节信息。全脑图谱数据库上的实验结果表明:所提算法生成的融合图像不仅纹理细节更为丰富,有助于人类视觉观察,而且在3种不同类型的医学图像融合任务上平均梯度、峰值信噪比、互信息、视觉信息保真度等客观评价指标的平均值分别达到0.3023、20.7207、1.4414、0.6498,与其他先进的算法相比具有一定的优势。 展开更多
关键词 图像融合 多模态医学图像 生成对抗网络 特征金字塔 注意力机制
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多模态舰船图像生成及其关键部位检测
5
作者 王一力 李强 +2 位作者 沈俊逸 杨翊东 王琦 《空天防御》 2025年第1期77-85,共9页
可见光图像、合成孔径雷达(SAR)图像与红外图像分别具有分辨率高、抗环境干扰能力强、热目标特征明显等优势,结合3种模态图像可以全天时、全天候精准检测舰船关键部位。然而,现有公开的舰船数据集常以单一模态呈现,缺乏同一时空下的3种... 可见光图像、合成孔径雷达(SAR)图像与红外图像分别具有分辨率高、抗环境干扰能力强、热目标特征明显等优势,结合3种模态图像可以全天时、全天候精准检测舰船关键部位。然而,现有公开的舰船数据集常以单一模态呈现,缺乏同一时空下的3种模态对齐的数据集。鉴于此,本文提出了一种通过虚拟引擎和多模态数据生成模型构建多模态舰船图像数据集的方法。该数据集共有5 055幅图像,其中可见光图像、红外图像和SAR图像各1 685幅,图像大小为640×640像素。为了准确检测舰船关键部位,本文提出基于自适应区域定位的舰船关键部位检测方法,将构建的3种模态图像作为输入数据,通过多尺度特征提取颈部模块,探究多个模态在不同尺度下的信息互补机制,同时引入自适应区域定位模块,引导模型关注待检测的目标区域,最终实现舰船关键部位精准检测。在构建的多模态舰船数据集上,实验结果表明本文提出的目标检测方法其准确性优于多种主流方法。与基准模型相比,本文方法的平均检测精度(交并比阈值为0.5)提升了5.52%。 展开更多
关键词 多模态 图像生成 图像融合 目标检测
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乳腺癌化疗相关认知障碍多模态磁共振成像及影像组学研究进展 被引量：1
6
作者 王鹏 高胜兰 +2 位作者 王杨 李晓陵 魏泽宜 《中国医药导报》 CAS 2024年第29期57-62,共6页
乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤,系统性辅助化疗可明显提高患者生存率。但化疗相关认知障碍(CRCI)是该病常见并发症,主要表现为注意力不集中、情绪障碍、思维及判断力下降等,严重影响患者生活质量。随着磁共振成像(MRI)技术迅速发展,多模态... 乳腺癌是女性常见的恶性肿瘤,系统性辅助化疗可明显提高患者生存率。但化疗相关认知障碍(CRCI)是该病常见并发症,主要表现为注意力不集中、情绪障碍、思维及判断力下降等,严重影响患者生活质量。随着磁共振成像(MRI)技术迅速发展,多模态MRI、影像组学是研究乳腺癌CRCI发病机制及预后评估的有效手段,并获得诸多成果。多模态MRI可显示灰质体积、皮层厚度、白质微结构、脑代谢、脑血流灌注、脑区激活和功能连接变化等;MRI影像组学可提取和挖掘图像中的高维数据。本文对上述内容进行综述,探索临床意义,旨在为乳腺癌CRCI神经机制研究提供新思路和新策略。 展开更多
关键词 乳腺癌 化疗相关认知障碍 脑结构 脑功能 多模态 磁共振成像
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基于RCM-cycleGAN的跨模态眼底图像重建
7
作者 王聪茹 史铭宇 +2 位作者 李婷雪 李妍 张艳珠 《信息技术与信息化》 2025年第3期127-130,共4页
眼部多普勒彩超和眼底OCT图像常用于眼部临床医学诊断。由于图像包含的信息和设备等因素的影响,获得眼底OCT的途径会受到限制。针对这一限制,提出一种针对cycleGAN网络改进的多尺度残差生成对抗网络(RCM-cycleGAN)模型,使用眼部多普勒... 眼部多普勒彩超和眼底OCT图像常用于眼部临床医学诊断。由于图像包含的信息和设备等因素的影响,获得眼底OCT的途径会受到限制。针对这一限制,提出一种针对cycleGAN网络改进的多尺度残差生成对抗网络(RCM-cycleGAN)模型,使用眼部多普勒彩超图片重建眼底OCT。通过采集眼部多普勒彩超和眼底OCT制作相应的数据集,首先在cycleGAN网络的生成器中加入残差网络结构,降低GAN网络生成器梯度爆炸;其次在生成器结构中引入通道注意力,提升网络在眼底照相视盘和血管特征的关注;最后在网络中引入多尺度特征提取,进一步优化了重建效果。使用改进后的RCM-cycleGAN算法与cycleGAN、RegGAN、DC-cycleGAN、DualGAN等对眼部彩超和眼底OCT之间的重建进行训练,根据重建图像与测试集数据对比的效果表明所设计的RCM-cycleGAN可以更好地实现眼部彩超对眼底照相的重建。 展开更多
关键词 跨模态 生成对抗网络 医学图像重建 RCM-cycleGAN
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基于深度学习生成的磁共振图像的临床验证研究
8
作者 伏广东 彭立凤 +3 位作者 张志浩 项磊 王泷 何健 《中国医疗器械杂志》 2024年第5期493-497,共5页
该研究采用基于深度学习的图像生成算法,从磁共振图像的矢状位T1WI和T2WI序列生成伪矢状位STIR序列。以真实采集的STIR序列为金标准,从主观和客观两方面评价生成序列的图像质量及诊断效果。主观方面,由两位医师对图像进行评分。客观方面... 该研究采用基于深度学习的图像生成算法,从磁共振图像的矢状位T1WI和T2WI序列生成伪矢状位STIR序列。以真实采集的STIR序列为金标准,从主观和客观两方面评价生成序列的图像质量及诊断效果。主观方面,由两位医师对图像进行评分。客观方面,选取5种组织的感兴趣区域,计算信噪比和对比度噪声比来衡量图像质量。此外,采用平均绝对误差、峰值信噪比、结构相似度和相关系数来分析生成的STIR与金标准图像的相关性;使用Bland-Altman图分析像素值的一致性。研究结果表明,深度学习生成的STIR序列在图像质量和临床诊断上与金标准一致甚至超越金标准,且能够缩短扫描时间,提高影像扫描效率,因此具有应用于临床实践的前景。 展开更多
关键词 磁共振图像 深度学习 图像生成 脊柱
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基于多模态磁共振图像特征选择的脑胶质瘤分割
9
作者 成娟 张楚雅 +3 位作者 刘羽 李畅 朱智勤 陈勋 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期513-526,共14页
脑胶质瘤分割通常需要将肿瘤区域细分为多个不同性质的子区域,往往需要使用多种不同模态的磁共振(MR)图像。近年来,基于深度学习的脑胶质瘤分割研究已成为主流。然而,大多数基于深度学习的方法只是将不同模态MR图像(或底层特征)进行通... 脑胶质瘤分割通常需要将肿瘤区域细分为多个不同性质的子区域,往往需要使用多种不同模态的磁共振(MR)图像。近年来,基于深度学习的脑胶质瘤分割研究已成为主流。然而,大多数基于深度学习的方法只是将不同模态MR图像(或底层特征)进行通道维度堆叠后输入到分割网络中,并且在特征提取阶段忽略不同性质子区域分割时所需模态特征的差异性,导致分割性能不够精良。本研究提出一种基于多模态MR图像特征选择的两阶段分割框架进行脑胶质瘤分割。一方面,设计多模态特征选择模块并嵌入到分割网络框架中,对当前分割任务所需多模态MR图像特征进行自动提取和有效选择;另一方面,将多个不同性质的病变组织子区域分为两阶段分割任务,利用第一阶段分割任务结果提供第二阶段分割目标的定位信息。本方法和对比方法分别在BraTS2018(训练集285个患者,验证集66个患者)、BraTS2019(训练集335个患者,验证集125个患者)和BraTS2020(训练集369个患者,验证集125个患者)公开数据集上进行了实验。在BraTS2018数据集上,本方法在完整肿瘤、肿瘤核心和增强肿瘤区域的Dice相似系数分别为0.898、0.854和0.818,Hausdorff距离分别为4.072、6.179和3.763;在BraTS2019数据集上,本方法在上述3个肿瘤区域的Dice相似系数分别为0.892、0.839和0.800,Hausdorff距离分别为6.168、7.077和3.807;在BraTS2020数据集上,本方法在上述3个肿瘤区域的Dice相似系数分别为0.896、0.837和0.803,Hausdorff距离分别为6.223、7.033和4.411。对比实验结果表明,所提方法在增强肿瘤区域和肿瘤核心区域的分割性能具有明显优势,特别是增强肿瘤区域分割性能在BraTS2020数据集上最佳。基于多模态特征选择模块的两阶段分割框架,针对每阶段分割目标实现了不同模态MR图像特征的自动和充分学习,取得了理想的分割结果,为计算机辅助肿瘤诊断提供了可能的解决方案。 展开更多
关键词 脑胶质瘤分割 多模态磁共振图像 特征选择 卷积神经网络 V-Net
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基于非对称UNet网络的磁共振图像胃肠道语义分割方法研究
10
作者 吕刚 吴漾 应明亮 《电子器件》 CAS 2024年第2期552-556,共5页
靶区和脏器的自动化标注是磁共振图像引导放疗的关键技术之一。研究了磁共振图像中胃肠道等空腔脏器语义分割的方法,在语义分割任务中,往往输入图象比输出图像复杂很多,假设网络的复杂度和输入输出的图像复杂度正相关,提出了一个12层的... 靶区和脏器的自动化标注是磁共振图像引导放疗的关键技术之一。研究了磁共振图像中胃肠道等空腔脏器语义分割的方法,在语义分割任务中,往往输入图象比输出图像复杂很多,假设网络的复杂度和输入输出的图像复杂度正相关,提出了一个12层的非对称UNet网络,把更多的网络参数放在编码器上,解码器的参数量只有编码器的三分之一。实验结果表明在UMWGI数据集上对胃、大肠、小肠的语义分割任务中,所提方法的DSC综合得分达到了0.856,Hausdorff_95得分达到了3.743,相同网络规模的条件下,优于对称结构的UNet网络和Transfomer网络,说明所提方法可以较好地完成磁共振图像中的胃肠道语义分割,边界分割也较为理想,为实现磁共振图像上胃肠道的自动化标注提供了可行方案。 展开更多
关键词 语义分割 磁共振图像 胃肠道 深度学习 UNet网络
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基于复数卷积和注意力机制的并行磁共振成像重建
11
作者 段继忠 肖琛 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第1期85-93,共9页
针对并行磁共振成像的重建,提出深度复数注意力网络(DCANet)模型。根据磁共振成像数据的复数性质,该模型使用复数卷积替换常规实数卷积;由于并行磁共振成像的数据中每个线圈获取到的数据有所不同,该模型还使用逐通道的注意力机制来重点... 针对并行磁共振成像的重建,提出深度复数注意力网络(DCANet)模型。根据磁共振成像数据的复数性质,该模型使用复数卷积替换常规实数卷积;由于并行磁共振成像的数据中每个线圈获取到的数据有所不同,该模型还使用逐通道的注意力机制来重点关注有效特征较多的通道;该模型使用数据一致性层保留采样过程中的原始数据,最终形成级联网络。使用3个不同的采样模式对2个不同磁共振成像数据序列进行实验,实验结果表明:DCANet模型具有较好的重建效果,能够获得更高的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM),以及更低的高频误差范数(HFEN),其中,PSNR相比磁共振成像级联通道注意力网络(MICCAN)、Deepcomplex、双倍频网络(DONet)这3种模型平均分别提高了4.52 dB、2.30 dB和1.21 dB。 展开更多
关键词 并行磁共振成像 图像重建 深度学习 复数卷积网络 注意力机制
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多模态磁共振成像对局部进展期直肠癌新辅助放化疗反应的评估
12
作者 周燕飞 李雪萌 +4 位作者 凡健 王璜 孙秋艳 高飞 董江宁 《安徽医学》 2024年第6期680-686,共7页
目的探讨基于多模态MRI的术前磁共振肿瘤退缩分级(mrTRG)联合基线MRI形态学参数评估局部进展期直肠癌新辅助放化疗(NCRT)反应的诊断能效。方法收集2019年5月至2023年9月在中国科学院合肥肿瘤医院、中国科学技术大学附属第一医院西区(安... 目的探讨基于多模态MRI的术前磁共振肿瘤退缩分级(mrTRG)联合基线MRI形态学参数评估局部进展期直肠癌新辅助放化疗(NCRT)反应的诊断能效。方法收集2019年5月至2023年9月在中国科学院合肥肿瘤医院、中国科学技术大学附属第一医院西区(安徽省肿瘤医院)接受NCRT后进行手术治疗的48例局部进展期直肠癌(T3~T4期)患者临床资料,根据术后肿瘤病理退缩分级(pTRG)分为反应好组(n=19)和反应差组(n=29)。所有患者在NCRT前后均进行多模态高分辨直肠磁共振检查(MRI),以pTRG为金标准,采用Kappa检验分析mrTRG的诊断效能,比较两组患者基线MRI形态学参数,采用受试者工作特征(ROC)曲线确定mrTRG联合MRI形态学参数评估NCRT反应的诊断效能。结果采用改良的二分法肿瘤退缩分级方案,mrTRG与pTRG诊断一致性提高,Kappa值为0.698(95%CI:0.492~0.904,P<0.05)。单因素分析显示,影响NCRT反应的形态学参数包括基线T3a期及环周切缘(CRM)(P<0.05)。mrTRG、基线T3a期、CRM评估NCRT反应的曲线下面积(AUC)分别为0.842、0.693、0.721,联合评估的灵敏度为89.5%,特异度为82.8%,AUC为0.907,显著优于基线形态学参数(P<0.05),但与mrTRG的诊断效能差异无统计学意义(P>0.05)。结论术前mrTRG联合基线形态学参数对评估直肠癌NCRT反应具有较高的诊断效能,可为临床制定个体化治疗方案提供影像学依据。 展开更多
关键词 多模态磁共振成像 直肠癌 新辅助放化疗 磁共振肿瘤退缩分级
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布加综合征肝脏磁共振弹性成像图像质量影响因素分析 被引量：1
13
作者 徐鹏 葛海涛 +1 位作者 单翔 徐凯 《医学影像学杂志》 2024年第2期61-64,共4页
目的 探讨影响布加综合征(BCS)患者肝脏磁共振弹性成像(MRE)图像质量的主要因素。方法 选取59例经DSA确诊的布加综合征患者。所有患者均行MRE检查,由2位放射科医师独立分析MRE图像质量,并将其分为高质量组和低质量组。纳入分析的影响因... 目的 探讨影响布加综合征(BCS)患者肝脏磁共振弹性成像(MRE)图像质量的主要因素。方法 选取59例经DSA确诊的布加综合征患者。所有患者均行MRE检查,由2位放射科医师独立分析MRE图像质量,并将其分为高质量组和低质量组。纳入分析的影响因素包括性别、体重、体重指数(BMI)、肝脏脂肪含量、肝脏铁含量、腹水、腹壁侧支循环。利用Kappa检验分析2位医师对MRE图像质量评价的一致性,利用单因素分析及logistic回归分析明确影响BCS肝脏磁MRE的决定性因素。结果 观察者之间对MRE图像质量评价具有高度的一致性(Kappa=0.872)。单因素分析结果表明BMI、肝脏脂肪分数、肝脏铁沉积、腹水和腹壁静脉曲张组间比较具有差异性。多因素logistic回归分析提示BMI(P=0.015,OR=1.888)、腹水(P=0.001,OR=7.100)和腹壁静脉曲张(P=0.005,OR=4.409)为影响成像质量的有意义指标。结论 BMI、腹水和腹壁静脉曲张为影响布加综合征患者肝脏MRE图像质量的主要因素。 展开更多
关键词 布加氏综合征 磁共振成像 图像质量
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多模态磁共振序列对肛瘘的诊断效能
14
作者 刘绪纶 邹语嫣 +2 位作者 缴春悦 付芳琴 田荣华 《中国医学工程》 2024年第3期69-73,共5页
目的探讨多模态下磁共振对肛瘘的诊断效能。方法选取2018年1月至2022年8月武汉科技大学附属孝感医院收治的73例肛瘘患者进行回顾性分析。肛瘘患者术前均行磁共振平扫+增强检查。以手术结果为参照,分析不同序列之间对肛瘘的诊断效能。结... 目的探讨多模态下磁共振对肛瘘的诊断效能。方法选取2018年1月至2022年8月武汉科技大学附属孝感医院收治的73例肛瘘患者进行回顾性分析。肛瘘患者术前均行磁共振平扫+增强检查。以手术结果为参照,分析不同序列之间对肛瘘的诊断效能。结果临床分型与Parks分型和手术结果相比,Kappa值分别为0.815、0.856,具有较好一致性;在瘘口与分支中,手术结果为内口98个,准确率93.33%,瘘管126条,准确率94.74%。在多模态序列下,较单个序列对肛瘘的内口与瘘管显示方面诊断差异有统计学意义(P<0.05)。结论多模态下磁共振对肛瘘的诊断效能更佳,尤其是对细小内口及瘘管的细小分支显示更好,能为术前评估提供可靠依据,能较好帮助临床为肛瘘患者解决病灶。 展开更多
关键词 肛瘘 多模态 磁共振 诊断效能
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基于GAN与轴向区块注意力的心脏磁共振图像分割
15
作者 王博 胡怀飞 《现代信息科技》 2024年第13期46-51,共6页
心脏磁共振图像分割对心功能分析和心脏疾病诊断具有十分重要的意义。针对传统心脏分割方法对心脏MR图像特征提取不全面,以及基于注意力机制的深度学习方法参数量过大的问题,设计一种基于GAN与轴向区块注意力的心脏磁共振图像分割模型,... 心脏磁共振图像分割对心功能分析和心脏疾病诊断具有十分重要的意义。针对传统心脏分割方法对心脏MR图像特征提取不全面,以及基于注意力机制的深度学习方法参数量过大的问题,设计一种基于GAN与轴向区块注意力的心脏磁共振图像分割模型,对图像特征进行多尺度、全方面地提取,结合GAN策略提升模型性能。实验结果表明,模型实现了图像的有效分割并提高了分割结果与真实标签之间的一致性。 展开更多
关键词 图像分割 GAN网络 注意力机制 磁共振图像
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胶质母细胞瘤多模态磁共振图像自动分割 被引量：1
16
作者 赖小波 张学群 许茂盛 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期355-363,共9页
针对大多数传统胶质母细胞瘤(GBM)多模态磁共振(MR)图像分割算法未能将整个肿瘤细分为不同子区域的问题,提出基于混合特征和先验知识的GBM多模态MR图像自动分割算法.配准GBM多模态MR图像,将头部区域方位调整到近似未旋转位置,并利用N4IT... 针对大多数传统胶质母细胞瘤(GBM)多模态磁共振(MR)图像分割算法未能将整个肿瘤细分为不同子区域的问题,提出基于混合特征和先验知识的GBM多模态MR图像自动分割算法.配准GBM多模态MR图像,将头部区域方位调整到近似未旋转位置,并利用N4ITK法进行偏置场校正.在提取GBM多模态MR图像局部位置特征、强度特征、纹理特征、对称特征和上下文特征后,应用随机森林分类器初步分割GBM多模态MR图像.考虑GBM肿瘤解剖结构先验知识,移除小区域和中值滤波后得到最终分割结果.以Dice相似性系数作为评价指标,利用所提出的算法对TCGA-GBM和CH-GBM数据库中整个肿瘤进行分割,获得的平均Dice相似性系数分别为0.871、0.882.结果表明,该算法能以较高的准确率分割GBM多模态MR图像,适用于临床GBM多模态MR图像分割任务. 展开更多
关键词 胶质母细胞瘤(GBM) 多模态磁共振(MR)图像 自动分割 混合特征 先验知识
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磁共振T2加权图像的纹理分析对直肠癌化疗患者治疗效果分析
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作者 苑乐添 《中国医药科学》 2024年第5期153-156,160,共5页
目的探析在直肠癌化疗患者中磁共振T2加权图像纹理分析的应用情况。方法本研究选取山东省立医院2019年6月至2022年10月收治的116例经过手术治疗的直肠癌患者作为研究对象,所有患者均接受病理学检查和临床检查,以确定其诊断结果。根据缓... 目的探析在直肠癌化疗患者中磁共振T2加权图像纹理分析的应用情况。方法本研究选取山东省立医院2019年6月至2022年10月收治的116例经过手术治疗的直肠癌患者作为研究对象,所有患者均接受病理学检查和临床检查,以确定其诊断结果。根据缓解与否分为非完全缓解组(n=75)、完全缓解组(n=41)。治疗前后对患者开展磁共振扫描;应用Omni Kineitics软件对患者纹理特征提取并计算能量参数和方差、峰度和熵。利用ROC曲线对磁共振T2加权图像纹理分析,对直肠癌化疗后病理完全缓解情况进行评估。结果治疗后,非完全缓解组的能量参数为(0.03±0.01)、峰度为(3.71±0.50),均低于完全缓解组的(0.05±0.01)、(4.84±0.67)(P<0.05);非完全缓解组的方差为(2311.00±587.00)、熵为(6.41±0.30),均高于完全缓解组的(1533.00±313.00)、(5.42±0.42)(P<0.05)。完全缓解组中,磁共振扫描纹理分析方差与熵的关系呈负相关(P<0.05),和峰度、能量的关系呈正相关(P<0.05)。磁共振扫描纹理的能量参数、方法、峰度和熵的特异度、敏感度均≥85%,AUC均≥0.85。结论通过使用磁共振T2加权图像纹理分析,临床可以更准确地评估直肠癌患者接受化疗治疗后的病理状态,从而更好地预测其完全缓解情况。 展开更多
关键词 直肠癌 T2加权图像 磁共振 纹理分析 病理完全缓解
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基于迁移学习的脑部磁共振图像的阿兹海默病分类的应用研究
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作者 吕姝瑶 《现代信息科技》 2024年第16期39-43,48,共6页
随着社会人口老龄化问题的加剧,阿兹海默病,越来越影响人们的生活质量和家庭幸福,也造成了巨大的社会负担。利用人工智能技术对AD进行早期诊断有助于预防或减缓AD病程,减轻家庭和社会负担。现有文献表明,基于磁共振图像的AI分类算法可用... 随着社会人口老龄化问题的加剧,阿兹海默病,越来越影响人们的生活质量和家庭幸福,也造成了巨大的社会负担。利用人工智能技术对AD进行早期诊断有助于预防或减缓AD病程,减轻家庭和社会负担。现有文献表明,基于磁共振图像的AI分类算法可用于AD早期诊断。针对基于磁共振图像的AD分类问题,设计实现了两种分类迁移学习方法,分别是微调方法和时域视觉提示方法,并通过在公开数据集上验证,证实这些方法的分类精度得到提升。 展开更多
关键词 阿兹海默病 磁共振图像 医学图像分类 迁移学习
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模糊神经网络在颅脑磁共振图像分割中的应用研究 被引量：13
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作者 黄永锋 岑康 +3 位作者 司京玉 陈瑛 顾顺德 章鲁 《中国生物医学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期508-512,共5页
由于颅脑磁共振图像分割的效果受制于解剖结构和成像过程引起的边缘模糊和噪声 ,本研究结合神经网络和模糊逻辑技术 ,提出一种基于模糊神经网络的颅脑磁共振图像的半自动分割算法。分割实验的结果表明 ,在同等条件下 ,模糊神经网络分割... 由于颅脑磁共振图像分割的效果受制于解剖结构和成像过程引起的边缘模糊和噪声 ,本研究结合神经网络和模糊逻辑技术 ,提出一种基于模糊神经网络的颅脑磁共振图像的半自动分割算法。分割实验的结果表明 ,在同等条件下 ,模糊神经网络分割算法的收敛速度比BP神经网络分割算法快三倍以上 ;与最大似然法、模糊c均值聚类和BP神经网络分割算法相比 ,FNN分割算法的抗噪声和抗模糊能力更强。 展开更多
关键词 颅脑 磁共振图像 图像分割 模糊神经网络
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多模态磁共振成像在乳腺癌诊断中的应用价值 被引量：22
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作者 吴津民 王海宝 +4 位作者 徐丽艳 李仁民 刘灿 马宁 鲁学婷 《安徽医学》 2017年第8期963-965,共3页
目的应用多模态MRI包括弥散加权成像和动态增强扫描(DCE-MRI)对乳腺癌患者的检测,分析其MRI相关影像特征,探讨其对该病诊断的准确性。方法回顾分析2012年1月至2016年8月于安徽医科大学第一附属医院术前行MRI检查和术后病理或穿刺活检证... 目的应用多模态MRI包括弥散加权成像和动态增强扫描(DCE-MRI)对乳腺癌患者的检测,分析其MRI相关影像特征,探讨其对该病诊断的准确性。方法回顾分析2012年1月至2016年8月于安徽医科大学第一附属医院术前行MRI检查和术后病理或穿刺活检证实的16例乳腺癌女性患者多模态MRI数据资料,统计分析表观弥散系数(ADC)、相对表观弥散系数(r ADC)值及动态时间信号强度曲线图像(TIC)。结果 16例患者MRI显示病灶多见分叶(75.00%)、毛刺(75.00%),边界不清(81.25%)。ADC值为(0.92±0.19)×10^(-3)mm^2/s,r ADC为(0.56±0.13)×10^(-3)mm^2/s。TIC:Ⅱ型4例(25.00%),Ⅲ型12例(75.00%),无符合Ⅰ型的病例。结论多模态MRI用于乳腺癌的检查,结合病变形态学改变、DCE-MRI的TIC曲线形态和ADC值,可以提高乳腺癌的诊断正确率。 展开更多
关键词 乳腺癌 弥散加权成像 动态增强磁共振 多模态磁共振成像
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