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简介：摘要目的拟采用不同核磁共振图像、不同机器学习模型来建立胶质瘤术前分级的影像组学模型，探究影像组学模型在胶质瘤术前分级中的可行性。材料与方法回顾性分析术前行常规MRI检查的脑胶质瘤患者93例，分为低级别胶质瘤(LGG组）和高级别胶质瘤(HGG组）。将DICOM格式图像导入GE-AK软件，对T2WI和T1增强(T1CE）图像进行感兴趣区（region of interest，ROI）勾画，将提取得到的直方图特征和纹理特征导入R语言软件包进行特征预处理和降维，选择三种函数建立六种机器学习模型，将全部数据按照7︰3比例，分为训练集与测试集，利用10倍交叉验证对六种模型进行训练，然后通过测试集进行验证，并绘制ROC曲线，计算其分类LGG与HGG的敏感度、特异度、AUC。结果LGG组平均年龄低于HGG组，差异有统计学意义(P <0.01)。LGG组与HGG组性别组成差异无统计学意义(P>0.05)。六种影像组学模型的AUC值均大于0.8，基于T1CE图像的影像组学模型的AUC值均大于基于T2WI图像模型的AUC，其中基于T1CE图像的RF模型的AUC最高，达到0.97。结论影像组学诊断模型对胶质瘤的病理分级具有较好的诊断价值，六种影像组学模型的诊断效能均较高，其中基于T1CE图像的RF模型诊断效能最高。

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简介：摘要大数据环境下肿瘤病例为肿瘤的临床诊断提供了庞大的数据资源，同时人工智能技术的发展促进深度学习应用水平不断提升，推动肿瘤MRI图像的快速、精准分类进入深度学习时代。本文主要分为以下四个部分，第一部分针对目前主流的深度学习MRI图像分类模型：卷积神经网络、深度信念网络、深度残差网络、Vision Transformer展开综述。首先，阐述了各模型的历史沿袭、最初针对的问题及主要思想；其次，概括了模型的网络架构并探讨其在MRI图像分类上的最新应用；然后，分析了模型的特点、目前存在的局限及各自发展趋势。第二部分论述了一些影响分类性能的关键因素；第三部分提出了一些广泛使用的性能增强技术；文章最后讨论了深度学习分类MRI图像在临床实践中面临的主要限制，并对未来研究方向进行展望。本文的结果可为研究人员提供一个全面的比较，以及各种深度学习模型的有效性，有望促进脑肿瘤研究的进展。

简介：作为一个保边去噪的算法,各向异性扩散滤波（anisotropicdiffusionfilter,ADF）被广泛应用于磁共振成像（magneticresonanceimage,MRI）图像的预处理中,且对MRI图像中的莱斯噪声具有很好的去除效果.各向异性扩散滤波参数的选择对于其去噪性能影响很大,为找出滤波器的最佳参数,我们用改进的遗传算法对其进行参数优化,并且采用了一种新的精英选择策略,而且还在交叉和变异过程中采用了自适应的交叉和变异概率,再分别对各向异性扩散滤波的迭代次数t、扩散阈值k以及时间步长λ等三个参数进行选择优化.最后,从峰值信噪比（peaksignal-to-noiseratio,PSNR）、结构相似性指数（structuralsimilarityindexmetric,SSIM）、均方差（meansquarederror,MSE）三个方面,将经过参数优化的各向异性扩散滤波器对脑部MRI进行去噪处理,并与其它参数下的滤波结果进行对比.实验结果表明,经过参数优化的各向异性滤波器,无论是从视觉上还是相关评价指标上,均优于其它参数情况下的去噪效果.

简介：摘要目的探讨常规MRI中T2加权成像（T2-weighted imaging，T2WI）及频率选择饱和法（frequency-selective saturation，FS）脂肪抑制T2WI序列在评估骨质疏松中的价值。材料与方法收集重庆医科大学附属大学城医院行腰椎MRI及双能X线吸收法(dual-energy X-ray absorptiometry，DXA）骨密度测定的88例受检者资料，根据DXA骨密度结果分为正常组、骨质减少组及骨质疏松组，另外，骨质减少组与骨质疏松组又归为骨质异常组。分析腰1至腰4椎体矢状面T2WI及FS-T2WI的信号强度差值在各组间的差异及对骨质异常的诊断效能。结果各组信号差值分别为：正常组为103.95±34.08，骨质减少组为193.46±38.35，骨质疏松组为206.80±34.72，骨质异常组为202.65±35.99。正常组、骨质减少组、骨质疏松组三组间差异有统计学意义(F=88.19，P<0.01)，骨质减少组与正常组间差异有统计学意义(P<0.01)，骨质疏松组与正常组间差异有统计学意义(P<0.01)，骨质减少组与骨质疏松组间差异无统计学意义(P=0.24 ）；正常组与异常组间差异有统计学意义(P<0.01)。信号差值=156.15时，区分骨质正常与异常的ROC曲线下面积最大，为0.983，敏感度和特异度分别为93.3%、93.0%。结论常规MRI T2WI及FS-T2WI图像信号差值能通过检测骨髓脂肪组织含量间接反映骨质情况，对骨质疏松的诊断具有提示意义。

简介：[摘要 ] 目的 :探讨能够提示烟雾病的常规序列 MRI表现和临床表现。 方法:回顾性分析用磁共振颅内动脉成像（ MRA）确诊的烟雾病的常规序列 MRI表现和临床表现，共 23例，男 14 例，女 9例，年龄 4.5-52岁，平均（ 39.5±27.2 ）岁。颅脑常规 MRI序列是 T1WI、 T2WI、 DWI、 T2WI-Flair、增强 T1WI，颅内动脉成像序列为 3D-TOF法。 结果

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简介：肩关节疼痛常见于肩部创伤、炎症、退行性变、血管性病变或者头颈部疾病[1]。由于肩关节结构复杂,常规X线检查仅能较好地显示肩关节骨性结构[2];CT虽能较好地显示肩关节骨性结构及肌肉脂肪等,但无法清晰显示关节囊、盂唇及韧带等软组织结构[3];MRI以较高的软组织分辨力、多平面成像等优势成为肩关节病变的首选影像学检查方法,在肩关节病变的诊断中起着重要作用。

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简介：摘要人工智能（AI）在心脏MRI多序列的图像数据上有巨大的应用潜力。AI可辅助放射科医师和科研工作者对复杂心脏MRI图像进行快速精准的解读，为临床诊断和科学研究提供量化指标。笔者从技术角度回顾AI分析心脏MRI的发展历程，包括基于图像、基于模型和基于数据的3类算法的特点，并简要阐述现阶段MRI图像的AI研究所需要关注的问题。

简介：【摘要】目的：本研究旨在探究针对儿童患者在进行磁共振成像（MRI）检查时，如何调整扫描参数以优化图像质量，以期提高诊断的准确性和效率。方法：回顾性分析了过去两年内300例儿童患者的MRI检查数据。研究团队比较了不同参数设置下的图像质量，并使用统计方法评估这些参数变化对图像清晰度和诊断价值的影响。结果：研究发现，针对儿童体型和生理特点调整MRI扫描参数能显著提高图像的分辨率和对比度。特别是在调整扫描时间和对比剂使用方面，能有效降低模糊和伪影，从而提升图像的诊断价值。结论：儿童患者进行MRI检查时，适当调整扫描参数是必要的。通过优化扫描流程和参数设置，可以显著提高图像质量，进而提高儿童患者磁共振成像的诊断准确性和安全性。

简介：【摘要】目的：本研究旨在探究针对儿童患者在进行磁共振成像（MRI）检查时，如何调整扫描参数以优化图像质量，以期提高诊断的准确性和效率。方法：回顾性分析了过去两年内300例儿童患者的MRI检查数据。研究团队比较了不同参数设置下的图像质量，并使用统计方法评估这些参数变化对图像清晰度和诊断价值的影响。结果：研究发现，针对儿童体型和生理特点调整MRI扫描参数能显著提高图像的分辨率和对比度。特别是在调整扫描时间和对比剂使用方面，能有效降低模糊和伪影，从而提升图像的诊断价值。结论：儿童患者进行MRI检查时，适当调整扫描参数是必要的。通过优化扫描流程和参数设置，可以显著提高图像质量，进而提高儿童患者磁共振成像的诊断准确性和安全性。

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简介：摘要目的探讨颅咽管瘤侵袭脑组织的常规MRI特点。材料与方法回顾性分析138例经病理证实的颅咽管瘤患者的术前MR图像，明确有无梗阻性脑积水、测量并计算瘤体大小，比较这些影像指标及病理类型（造釉细胞型和非造釉细胞型）在64例成年组和74例未成年组的差别。根据术后病理证实的脑组织受侵与否进行分组，比较上述影像及病理指标、患者年龄及性别的组间差别。根据脑组织是否受侵，分别将成年和未成年组分为2个亚组，对上述影像、病理和临床指标进行比较。结果（1)以年龄分组：①肿瘤体积在成年组和未成年组分别为为8619.5 (5358.0~12568.8) mm3、11469.0(5367.4~26560.1) mm3，差别显著(P=0.008)；②造釉细胞型肿瘤所占比率在成年组和未成年组分别为56.3% (36/64)和83.8% (62/74)，差别显著(χ2=12.640，P<0.01)。(2)以侵袭分组：①脑积水率在侵袭组和无侵袭组分别为46% (22/48)和18% (16/90)，差别显著(χ2=12.349，P<0.01)；②造釉细胞型肿瘤的比率在侵袭组和无侵袭组分别为90% (43/48)、61% (55/90)，差别显著(χ2=12.329，P<0.01)。(3)成年组中，造釉细胞型肿瘤比率在侵袭亚组和非侵袭亚组中分别为78% (18/23)和44% (18/41)，差别显著(χ2=7.068，P=0.008)。(4)未成年组中，①造釉细胞型肿瘤比率在侵袭和无侵袭亚组分别为100% (25/25)、76% (37/49)，差别显著(χ2=5.616，P=0.018)；②梗阻性脑积水率在侵袭和无侵袭亚组分别为60% (15/25)、20% (10/49)，差别显著(χ2=11.600，P=0.001)。结论颅咽管瘤瘤体大小和病理类型有年龄差别，脑组织受侵多见于造釉细胞型肿瘤，且易出现梗阻性脑积水，这些特点在未成年患者更明显。