简介:目的:总结外伤性肾上腺血肿的CT表现,探讨MSCT对外伤性肾上腺的诊断价值,提高诊断水平。方法:回顾性分析18例经临床确诊并治疗的外伤性肾上腺血肿患者的CT及临床资料。重点分析CT对血肿的检出率、血肿的形态、大小、密度及随时间推移血肿的变化特点。结果:18例均为单侧肾上腺血肿,其中左侧3例(16.67%),右侧15例(83.33%);18例均合并其他多部位挫裂伤或骨折。平扫下随血肿大小不同,其形态发生改变,边界多光整,平扫CT值等或略高于同侧肾实质。增强扫描后无强化,随时间推移,血肿密度发生变化,其CT值逐渐减低,体积变小,趋于椭圆形改变。结论:外伤性肾上腺血肿具有较为特征性的CT表现,外伤病史结合CT增强扫描有助于。肾上腺血肿的定性诊断。
简介:目的:探讨髋关节撞击综合征(femoroacetabularimpingement,FAI)的影像特征。方法:对24例FAI的影像学资料进行回顾性分析,患者均行髋关节X线、CT及MRI检查。结果:FAI表现为股骨头颈解剖学异常,其中24例X线片示股骨头颈交界处骨性突起,呈"枪柄样"改变;5例有非圆形股骨头;3例髋臼后倾、髋臼过深,呈"8字征"改变;15例髋臼边缘软骨下囊性变;5例股骨头颈交界处皮质下囊性变。MRI显示24例髋臼盂唇、软骨损伤及关节骨质改变。CT示α角增大。结论:股骨头颈解剖学异常及髋臼形态异常是诊断FAI的主要征象,结合MRI显示髋臼盂唇及关节软骨损伤,综合评价可明确诊断FAI。
简介:且的:探讨MSCT对空回肠常见原发恶性肿瘤的诊断价值,并总结常见恶性肿瘤的临床病理特点。方法:回顾性分析我院36例空回肠常见原发恶性肿瘤的临床资料、病理特点及CT诊断情况。结果:36例中,小肠腺癌18例,位于回肠3例,空肠15例,CT扫描表现为不均匀密度的肿块,病变边界不清,增强扫描显示动脉期及门脉期中度强化,其中14例伴有肠梗阻。小肠恶性胃肠道间质瘤14例,CT扫描显示为圆形或类圆形的肿块,边界较清,增强扫描可见病灶周边部分明显强化。小肠原发淋巴瘤4例,CT扫描显示为结节状或环状肠壁增厚,密度均匀,增强扫描呈轻度强化。结论:通过回顾性分析得出空回肠常见的恶性肿瘤有3种类型:小肠腺癌、恶性胃肠道间质瘤和淋巴瘤。应用CT增强扫描有利于空回肠常见恶性肿瘤的定性诊断,并可以发现病变向外浸润及淋巴结转移征象,为临床手术治疗提供帮助。
简介:摘 要:目的 分析影响 ivf-et 术后妊娠结局的因素。方法 回顾性分析我院收治的 100 例不孕妇女的临床资料。结果 妊娠结局理想患者和妊娠结局不良患者的不孕年龄相比具有统计学差异( P<0.05 );但是两组患者的不孕年限、受精方式、促排卵方案、 ET 数目、既往妊娠史、胚胎移植周期类别相比不具有统计学差异( P>0.05 )。结论 影响 ivf-et 术后妊娠结局的可能因素包括不孕年限、不孕年龄、受精方式、促排卵方案、 ET 数目、既往妊娠史、胚胎移植周期类别等,其中年龄因素对妊娠结局的影响最为显著。
简介:目的使用影像组学方法构建一个影像组学标签分类模型,对肺肿瘤良恶性进行分类预测。方法分析四川大学华西医院80例怖肿瘤患者的CT影像学数据,分割肿瘤区域,提取肿瘤形状、大小、强化程度、纹理和小波变换共485个影像组学特征。利用Lasso算法筛选出与肿瘤良恶性鉴别最密切的组学特征,并使用Logistic回归构建诊断肿瘤良恶性的预测模型。采用受试者工作特征(receiveroperatingcharacteristic.ROC)曲线及其曲线下面积(areaundercurve,AUC)来评估该影像组学标签在训练集和验证集中的效能。结果选取3个影像组学特征构建出影像组学标签,具有很好的预测分类效果。训练集的AUC为0870(95%CI:0760-0978J,灵敏度为0.870,特异度为0.818;验证集的AUC为0.853(95%CI:0.717-0.989),灵敏度为0.882,特异度为0.778。结论随着CT在临床诊断中的广泛使用,真有望成为辅助检测肿瘤良恶性的非侵入手段。
简介:【摘要】医院卫生系统的人力资源管理是医院运营的重要组成部分,人力成本的控制对于我国医疗体系的完善具有重要影响。本文分析了医院人力资源成本管理的特点,探讨了影响医院卫生人力成本控制的有关因素,并结合相关因素分析了医院卫生人力成本控制的途径,得出相关结论。
简介:【摘要】癫痫疾病是一种由于人体的颅内神经元出现同步异常放电的情况引起的疾病,当异常程度提升,患者的脑功能就会出现损伤的情况。核磁共振检验方式是较之脑电图而言更为具有先进性的检验方法,在癫痫疾病的诊断中选取应用率也相对较高。本文重点针对基于核磁共振技术实施癫痫病治疗的研究进行综合阐述。
简介:目的:探讨基于影像组学的肺结节恶性程度预测。方法:对肺部图像影像数据库(TheLungImageDatabaseConsortium,LIDC)-IDRI(ImageDatabaseResourceInitiative)中604例肺结节患者的CT图像进行分析,其中含肺结节的CT图像共2803幅,医师手工勾画肺结节轮廓。根据肺结节诊断标准,共提取96个灰度、形态和纹理高通量特征,输入基于随机森林的多类分类器进行恶性程度预测。恶性程度分为5级,以数字1~5表示。随机选取1000幅CT图像作为训练样本,剩余的1803幅CT图像作为测试样本,实验重复10次。结果:对于单个肺结节,5类恶性程度的平均预测准确率为77.85%。对于每一类预测,曲线下面积(areaundercurve,AUC)均在0.94以上。对于每例患者,肺结节恶性程度的预测准确率为75.16%。结论:该研究提出的基于影像组学的方法对肺结节恶性程度的预测性能良好,可为临床诊断提供可靠的辅助信息,以利于早期发现病灶。