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基于超声弹性成像的女性盆底肌肉定量评估方法 被引量:20
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作者 黄帅 李灵 +5 位作者 练莉 郭娟 陶子 朱超超 王慧芳 陆敏华 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期401-409,共9页
女性盆底功能障碍性疾病是中老年女性的常见疾病,现已成为威胁女性健康的5种常见慢性疾病之一。盆底支撑结构中,盆底肌肉群的支撑作用至关重要,因此盆底肌肉评估对于女性盆底功能障碍性疾病的诊疗具有重要的临床价值。提出一种无创客观... 女性盆底功能障碍性疾病是中老年女性的常见疾病,现已成为威胁女性健康的5种常见慢性疾病之一。盆底支撑结构中,盆底肌肉群的支撑作用至关重要,因此盆底肌肉评估对于女性盆底功能障碍性疾病的诊疗具有重要的临床价值。提出一种无创客观的肌肉运动分析方法,基于经会阴超声检测手段,同步获取50例具有不同脱垂程度女性主动收缩肌肉时的超声视频数据及阴道内压数据,应用二维弹性成像算法追踪盆底肌位移场,提取特征点的位移曲线,对比分析能有效完成指定动作的37例不同脱垂程度患者的位移结果,发现提取接近耻骨处特征点的切向位移参数(M_(Pu))与临床脱垂测量参数(L_(BP))具有相关性(r=-0.93),同时通过在指定的肌肉慢缩运动中的肌力维持时间均值和最大厚度均值对盆底肌的持续控制能力进行评估,结果与被试临床脱垂分级表现具有显著相关性。结果表明,这种方法可实现对盆底肌肉自身生物力学特性的客观定量评估,为临床脱垂诊断提供重要的参考价值。 展开更多
关键词 盆腔器官脱垂 肛提肌 弹性成像 肌肉评估
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B型超声在婴幼儿视网膜母细胞瘤诊断及治疗跟踪中的应用 被引量:5
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作者 梅军 李乔亮 +3 位作者 汪瑞娟 王林丽 甘润 王希振 《临床眼科杂志》 2020年第5期442-444,共3页
目的研究婴幼儿视网膜母细胞瘤(RB)的超声影像学特点及B型超声在RB治疗跟踪中的应用。方法对临床检查、广域眼底成像术(RetCam)、B型超声、CT、核磁共振检查确诊为RB的患儿,对其超声图片的超声影像学特征进行分析,并应用B型超声对治疗... 目的研究婴幼儿视网膜母细胞瘤(RB)的超声影像学特点及B型超声在RB治疗跟踪中的应用。方法对临床检查、广域眼底成像术(RetCam)、B型超声、CT、核磁共振检查确诊为RB的患儿,对其超声图片的超声影像学特征进行分析,并应用B型超声对治疗过程中肿瘤的变化进行跟踪监测以观察疗效。结果小的RB肿瘤表现为玻璃体腔内轻度隆起的中强回声病灶,较大肿瘤表现为后极部丘状、类圆形隆起的占位病灶,病灶内部或表面常可见钙化点或钙化斑。肿瘤进一步增大时瘤体无规则形状,甚至充满整个玻璃体腔。常可见到散在的斑点状或斑片状强回声钙化灶,后伴声衰减,少见视网膜脱离表现。RB经过综合治疗后,瘤体缩小钙化,回声明显增强。结论RB是一种危害患儿生命的严重眼病,常规B型超声因为其普及性、便利性、无需患儿麻醉等优点,在临床诊断及疾病治疗随访过程中起着重要作用。 展开更多
关键词 视网膜母细胞瘤 B型超声
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声辐射力脉冲弹性成像技术对大鼠肝脏脂肪变性的诊断研究
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作者 郭燕荣 董常峰 +6 位作者 林浩铭 张新宇 沈圆圆 汪天富 陈思平 刘映霞 陈昕 《声学技术》 CSCD 北大核心 2017年第5期450-454,共5页
研究目的是利用声辐射力脉冲弹性成像技术(Acoustic Radiation Force Impulse,ARFI)评估大鼠肝脏的脂肪变性程度。实验通过对大鼠喂养不同时间高脂食物从而诱导成肝脏脂肪变性不同阶段,进而利用ARFI技术离体测量大鼠肝脏的剪切波速度值(... 研究目的是利用声辐射力脉冲弹性成像技术(Acoustic Radiation Force Impulse,ARFI)评估大鼠肝脏的脂肪变性程度。实验通过对大鼠喂养不同时间高脂食物从而诱导成肝脏脂肪变性不同阶段,进而利用ARFI技术离体测量大鼠肝脏的剪切波速度值(Shear Wave Velocity,SWV)。研究结果显示,对照组[(2.25±0.52)m/s)]与脂肪变性组[(2.83±0.37)m/s]之间存在着显著性差异(P<0.05),而脂肪变性不同阶段之间差异却不明显。早期炎症等级与SWV值之间没有显著性相关。因此,ARFI弹性成像技术可以有效地区分大鼠肝脏正常组和脂肪变性组,但是对不同脂肪变性程度之间无法做出有效区分。同时,轻微的炎症活动并不影响ARFI测量。 展开更多
关键词 声辐射力脉冲弹性成像 脂肪变性 剪切波速度 炎症
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基于Fisher向量和混合描述符的胎盘成熟度分级 被引量:4
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作者 姜峰 倪东 +3 位作者 陈思平 姚远 汪天富 雷柏英 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期521-528,共8页
胎盘成熟度分级(PMG)对于评估胎儿生长和孕妇健康来说至关重要。目前,PMG主要依赖于临床医生的主观判断,不仅十分耗时,而且由于工作的重复性和冗余性,常会产生误判。传统机器学习中使用的手工特征提取方法,不能很好解决PMG的分级问题,... 胎盘成熟度分级(PMG)对于评估胎儿生长和孕妇健康来说至关重要。目前,PMG主要依赖于临床医生的主观判断,不仅十分耗时,而且由于工作的重复性和冗余性,常会产生误判。传统机器学习中使用的手工特征提取方法,不能很好解决PMG的分级问题,因此提出从B超图像和彩色多普勒能量图像中提取深度混合描述符进行胎盘成熟度自动分级的方法。从深度卷积神经网络中提取卷积特征,并将其与手工特征结合形成混合描述符来提高模型性能。首先,将多个特征层的不同模型进行融合,从图像中获取混合描述符。同时,考虑到深度表达特征,使用迁移学习策略来增强分级性能。然后,用Fisher向量(FV)对提取的描述符进行编码。最后,使用支持向量机(SVM)分类器对胎盘成熟度进行分级。用医生标注好的数据进行测试,在基于19层网络的混合特征模型获得高达94.15%的精确度,比单一使用手工特征模型提升3.01%,比CNN特征模型提升7.35%。实验结果证明,所提方法能够有效应用于胎盘成熟度自动分级。 展开更多
关键词 胎盘成熟度分级 超声图像 深度卷积网络 混合描述符 Fisher向量
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