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中国心血管影像技术应用现状调查与医疗质量报告 被引量：41
1
作者 吕滨 任心爽 +6 位作者 安云强 赵迎新 李希 李静 卢光明 金征宇 无 《中国循环杂志》 CSCD 北大核心 2020年第7期625-633,共9页
无创心血管影像技术的应用,正逐渐成为稳定性冠心病诊断的主力军。然而,目前在我国缺乏诊断冠心病影像学技术应用情况的调研数据。“心血管影像质控专家工作组”于2018年开始,对全国二级以上医院进行随机抽样横断面调查,结果显示经导管... 无创心血管影像技术的应用,正逐渐成为稳定性冠心病诊断的主力军。然而,目前在我国缺乏诊断冠心病影像学技术应用情况的调研数据。“心血管影像质控专家工作组”于2018年开始,对全国二级以上医院进行随机抽样横断面调查,结果显示经导管冠状动脉造影的开展率为65.8%,冠状动脉CT血管成像(CTA)的开展率为64.5%,而负荷超声心动图(9.0%)、心脏磁共振成像(13.5%)及核素心肌灌注显像(12.9%)等检查技术均未得到广泛开展。本研究通过收集冠状动脉CTA操作规程及原始图像,对图像质量进行评估,结果显示三级医院冠状动脉CTA图像质量优良率为90.8%,二级医院为87.3%,检查失败率分别为3.7%和8.5%。无论三级医院(平均11.5 mSv)还是二级医院(平均12.7 mSv),给予患者的辐射剂量均过高。本次调查还包括放射影像工作人员现状,以及其它常见心血管病的影像检查现状。通过本次调查,得到以下初步结论:冠状动脉CTA检查成为我国冠心病早期诊断和筛查的主要技术工具,其普及使用率与经导管冠状动脉造影接近,而负荷超声心动图、心脏磁共振成像和核素心肌灌注显像技术的应用明显不足。冠状动脉CTA图像质量基本能够满足临床诊断要求,但是有进一步提高图像质量的空间,特别是低辐射剂量的规范化扫描技术亟待普及提高。 展开更多
关键词 心血管影像 横断面调查 应用现状 质量控制
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阴性颞叶癫痫患者静息态脑功能连接网络特征融合策略的分析 被引量：1
2
作者 王凯威 葛曼玲 +4 位作者 王丽娜 程浩 赵小虎 陈盛华 张其锐 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期27-38,共12页
静息态功能磁共振成像(rfMRI)的功能连接(FC)可为阴性颞叶癫痫提供脑功能异常指标,但冗余特征影响了精准性。为此,本研究提出结合特异性指数模型与判别相关分析(DCA)的特征融合策略以改善识别效果。将20位患者与20位健康人的rfMRI数据... 静息态功能磁共振成像(rfMRI)的功能连接(FC)可为阴性颞叶癫痫提供脑功能异常指标,但冗余特征影响了精准性。为此,本研究提出结合特异性指数模型与判别相关分析(DCA)的特征融合策略以改善识别效果。将20位患者与20位健康人的rfMRI数据预处理后,以健康人为对照组,构建两类特异性指数模型以量化FC和脑网络FC;采用最小冗余最大相关(mRMR)及独立样本t检验去除冗余特征,应用DCA融合2类FC特异性指标;将融合特征分别输入到K近邻、支持向量机和逻辑回归分类器中,并以嵌套10次10折交叉验证与嵌套10次5折分层交叉验证的平均分类精度来评估算法有效性。结果表明,融合特征识别率达到了91.25%~92.50%,高于非融合方案的识别水平。所提出的特征融合策略可有效地处理冗余信息,增强特征判别能力,为精准识别阴性颞叶癫痫提供了新思路。 展开更多
关键词 静息态功能磁共振成像 阴性颞叶癫痫 脑网络 判别相关分析 机器学习
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颞叶癫痫致痫侧静息态脑功能网络拓扑的特异性研究 被引量：3
3
作者 曹迎新 葛曼玲 +5 位作者 陈盛华 宋子博 谢冲 杨泽坤 王磊 张其锐 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期10-20,共11页
癫痫是世界常见的典型脑内异常神经放电导致中枢认知功能网络失调的神经疾病。作为当今先进技术的静息态功能磁共振成像(rfMRI),其功能连接(fMRI-FC)可为评估脑功能提供科学的检测指标。在此提出参照健康人的癫痫脑功能网络多节点指标... 癫痫是世界常见的典型脑内异常神经放电导致中枢认知功能网络失调的神经疾病。作为当今先进技术的静息态功能磁共振成像(rfMRI),其功能连接(fMRI-FC)可为评估脑功能提供科学的检测指标。在此提出参照健康人的癫痫脑功能网络多节点指标融合的特异性模型,提取致痫侧脑功能网络拓扑属性,试图在高阶计算fMRI-FC,以提高其检测精准性,并在机器学习中验证特异性模型的分类性能。首先,取20例结构像海马阳性的内侧颞叶癫痫患者(左、右致痫侧各10例)和139例健康人的rfMRI数据;其次,以FC为边搭建脑功能网络,分别计算患者和健康人的4个局部节点指标;再次,以健康人为参照,构建脑功能网络的特异性模型。通过差值统计和ROC曲线分析,提取4组对致痫侧敏感性高的单一节点指标和1组其指标融合作为特征,分别采用留一法和随机验证分析其分类效果;又基于脑功能网络多节点指标融合,构建非特异性模型同上述操作并比较,以强调特异性模型的优势。结果表明,脑功能网络特异性模型在多节点指标融合的特征向量上表现出更好的分类性能,留一法和随机验证平均分类精度达100%和95.0%±8.7%。脑功能网络多节点指标融合的特异性模型能有效地提取致痫侧脑功能网络特征,为机器学习方法辅助fMRI-FC定位癫痫脑致痫侧提供一种新思路。 展开更多
关键词 静息态功能磁共振成像 fMRI-FC 脑功能网络 多节点指标融合 特异性
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