简介：摘要目的评估基于小波变换的肿瘤全域T1加权像（T1WI）、T2WI与表观扩散系数（ADC）序列的特征参数对于鉴别儿童颅后窝三种常见脑肿瘤的价值。方法回顾性分析2014年1月至2019年2月在南京医科大学附属儿童医院就诊经病理证实的59例髓母细胞瘤、13例室管膜瘤与27例星形细胞瘤患者的术前MRI图像以及年龄、性别、症状等临床资料，进行不同序列间的配准，获得T1WI、T2WI、ADC三个序列感兴趣区的小波特征参数，得到对分类贡献排名前十的特征参数，并利用随机森林分类器进行特征训练和测试。结果对分类器贡献排名前十的小波特征均来自ADC序列，随机森林分类器在训练集中准确度100%，测试集中由排名第一和第三的小波特征构建的模型对三种脑肿瘤鉴别的准确度最优为86.8%，室管膜瘤、髓母细胞瘤和星形细胞瘤三种脑肿瘤的敏感度分别为100%、94.8%、76.9%；特异度分别为97.6%、88.0%、98.8%。结论基于肿瘤全域ADC序列感兴趣区的小波特征能提供更多量化信息，帮助鉴别儿童三种常见颅后窝脑肿瘤，诊断效能最高的是ADC序列的第6及第12个小波特征的组合。

简介：摘要目的探讨表观扩散系数（ADC）直方图在量化中重度新生儿缺氧缺血性脑病（HIE）中的诊断价值。方法回顾性分析2015年7月至2018年9月南京医科大学附属儿童医院中重度HIE患儿49例及同期就诊的无神经系统症状体征的足月新生儿为对照组31例的头颅磁共振成像（MRI）资料。采用ImgJ软件勾画丘脑/基底节层面全脑区域作为感兴趣区，用MRIcron软件获得ADC直方图及参数。比较HIE组和对照组之间各ADC直方图参数的差异。分析HIE组ADC直方图参数与新生儿神经行为（NBNA）评分的相关性。采用ROC曲线评价各参数的诊断效能。结果HIE组的ADC平均值、ADC最小值、ADC最大值、众数值（mode-value）、方差、异质性、10%~90%百分比ADC值分别为634±65、310±36、1 683±18、711±87、66 928±921、5 907±204、477±50、513±53、542±56、568±59、591±61、625±92、661±97、709±105、811±119，均高于对照组（均P<0.05），HIE组模态密度（mode-count）小于对照组（272±22比395±83，t=2.996，P<0.05）。差异有统计学意义的参数（平均ADC值、ADC最小值、ADC最大值、mode-count、mode-value、方差、异质性、10%~90%百分比ADC值）均与NBNA评分有相关性，其中mode-count与NBNA评分呈负相关（r=-0.369，P<0.05），其余呈正相关（均P<0.05）。方差的曲线下面积（AUC）最大（0.881），诊断效能其次为90%ADC值和ADC最大值。结论ADC直方图有助于诊断HIE，能够客观且量化反映脑组织的弥散信息，可评价HIE的严重程度。

简介：本文介绍了紫外线吸收剂近年在新产品开发及合成技术上的进展