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      2. 華西醫學期刊出版社
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        找到 作者 包含"伍兵" 29條結果
        • 小腸克羅恩病的CT和MRI研究進展

          【摘要】伴隨多層螺旋CT和MRI檢查技術的發展,多層螺旋CT和MRI在小腸克羅恩病的影像學研究和臨床應用中日益增多,在評價小腸克羅恩病腸壁炎癥程度、腸周情況、腸系膜異常及周圍淋巴結腫大方面明顯優于傳統X線小腸氣鋇雙重造影。多層螺旋CT和MRI被廣泛應用于小腸克羅恩病的臨床診斷及治療后評價。

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        • 胃癌影像學的研究進展

          目的 綜合評述胃癌的各種影像檢查方法的應用價值及進展。 方法 采用文獻回顧的方法,對近年來國內、外有關胃癌的影像檢查方法加以綜述并分析。 結果 鋇餐造影、超聲內鏡、計算機斷層掃描(CT)、磁共振成像、正電子發射型計算機斷層顯像-CT 等影像檢查方法都被用于評估胃癌,但都具有一定局限性;雙能量 CT、影像組學等新方法已成為臨床研究熱點。各影像技術在胃癌術前、腹膜轉移、放化療及新輔助化療后的評估方面具有重大意義。 結論 用于評估胃癌的影像檢查方法多樣,且在胃癌的臨床運用方面具有重要的作用;雙能量 CT、影像組學等則在胃癌評估方面具有廣闊的臨床應用前景。

          發表時間:2018-09-11 11:11 導出 下載 收藏 掃碼
        • 直腸癌新輔助治療后的 MR 評估

          發表時間:2018-11-16 01:55 導出 下載 收藏 掃碼
        • USPIO 增強 MRI 應用于結直腸癌小淋巴結轉移的研究進展

          目的總結超小超順磁性氧化鐵(USPIO)增強 MRI 在結直腸癌小淋巴結轉移中的研究進展。方法對近年來有關 USPIO 增強 MRI 在結直腸癌小淋巴結轉移領域中應用的相關文獻進行綜述。結果USPIO 作為一種淋巴結靶向磁共振對比劑,可用來評價惡性腫瘤的淋巴結轉移。與常規 MRI 比較,USPIO 增強 MRI 能夠有效提高對結直腸癌小淋巴結轉移的檢出率,提供了比常規增強 MRI 更高的診斷性能。此外,USPIO 增強 MRI 還能較好地鑒別常規 MRI 難以鑒別的炎性與轉移淋巴結。結論USPIO 增強 MRI 對檢出結直腸癌小淋巴結轉移展現出一定的臨床應用潛力,但我國尚未普及。

          發表時間:2020-10-21 03:05 導出 下載 收藏 掃碼
        • 一例疑似小腸梗阻患者的循證CT診斷

          目的 針對急診收治的一例疑似小腸梗阻(SBO)患者,檢索當前最佳證據,為臨床合理診斷提供依據。方法 計算機檢索MEDLINE/PubMed(1978~2006.4)、SUMsearch(1978~2006.4)、CNKI(1978~2006.4),查找有關計算機體層攝影術(CT)診斷小腸梗阻的系統評價、橫斷面研究等,并對所獲證據進行評價。結果 臨床證據表明,與參考標準小腸造影及外科手術診斷相比較,CT診斷小腸梗阻的敏感度和特異度均較高,并能在早期明確梗阻的類型及病因,提高臨床醫師正確處理小腸梗阻的能力。據此臨床證據,結合患者意愿,對患者進行CT檢查,CT結果提示絞窄性小腸梗阻,需立即進行手術治療。結論 CT是診斷小腸梗阻敏感性及特異性均較高的影像學檢查方法。

          發表時間:2016-09-07 02:15 導出 下載 收藏 掃碼
        • 胰腺實性假乳頭狀瘤的CT表現與病理對照分析

          為了分析胰腺實性假乳頭狀瘤(SPTP)的CT表現,并與病理結果對照,提高對該病的診斷率,回顧性分析23例經手術病理證實的SPTP患者的臨床、CT及病理資料。23例患者中,女21例(91.3%),男2例(8.7%)。最常見癥狀為腹部不適伴鈍痛12例(52.2%),其他包括體檢發現胰腺包塊9例(39.1%),惡心嘔吐2例(8.7%)。1例女性患者共有2處病灶,24例腫瘤中,位于胰頭6例(25.0%),胰頸3例(12.5%),胰體8例(33.3%),胰尾7例(29.2%);腫瘤最長徑2.1~20.1 cm,平均6.4 cm;9例以實性成分為主(37.5%),10例囊、實性成分比例相仿(41.7%),5例以囊性成分為主(20.8%)。9例患者的病灶伴鈣化(39.1%)。2例患者的病灶伴出血(8.7%)。1例患者伴肝內膽管擴張(4.3%)。1例患者出現肝轉移(4.3%)。CT增強掃描24例腫瘤實性成分動脈期輕度強化,門脈期持續強化,其強化程度不及正常胰腺組織,囊性成分各期均未見強化。24例鏡下見假乳頭狀結構以及出血、壞死或囊性變。總之,SPTP的CT表現具有一定的特征性,反映其病理特征,結合臨床表現有助于做出正確的診斷及鑒別診斷。

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        • 脾臟病變CT/MRI診斷進展

          隨著影像技術的發展,脾臟的變異與病變越來越受到臨床醫生以及放射科醫生關注。因此,該文通過CT和MRI 對脾臟的先天變異、脾臟良性占位病變、惡性病變、門脈系統高壓等病變的診斷進展進行簡要概述,以指導臨床及放射科醫生對脾臟病變進行早期、準確的診斷。

          發表時間:2017-10-27 11:09 導出 下載 收藏 掃碼
        • 肝上皮樣血管內皮細胞瘤的影像學表現

          目的 探討肝上皮樣血管內皮細胞瘤的影像學表現。 方法 回顧性分析 2012 年 7 月至 2016 年8 月期間于四川大學華西醫院接受手術并經術后病理學檢查證實的 15 例肝上皮樣血管內皮細胞瘤患者的影像學資料,分析腫瘤的位置、邊界、密度/信號、強化等征象。 結果 15 例患者中,單發型 4 例,多發型 5 例,融合型6 例。13 例以肝包膜下分布為主,均伴“肝包膜回縮征”。14 例見“棒棒糖征”,7 例見“核心模式”。CT 平掃表現為肝內稍低密度的結節、團塊影;MRI 平掃表現為 T1 稍低信號,T2 稍高信號。增強掃描可表現為輕度強化、邊緣環形強化及漸進向心性強化。 結論 肝上皮樣血管內皮細胞瘤的 CT 和 MRI 影像學表現差異大,“肝包膜回縮征”、“棒棒糖征”及“核心模式”有一定特征性。

          發表時間:2018-02-05 01:53 導出 下載 收藏 掃碼
        • CT 圖像紋理分析鑒別肝上皮樣血管內皮瘤與結腸癌肝轉移瘤的初步研究

          目的 探討采用 CT 圖像紋理分析鑒別肝上皮樣血管內皮瘤(HEHE)和結腸癌肝轉移瘤的可行性。 方法 回顧性分析四川大學華西醫院于 2012 年 7 月至 2016 年 8 月期間收治的經病理學檢查證實的 9 例 HEHE(共計 19 個病灶)和 18 例結腸癌肝轉移患者(共計 38 個病灶)的 CT 資料。 結果 利用 MaZda 軟件中費希爾參數法(Fisher)+最小分類誤差與最小平均相關系數法(PA)+相關信息測度法(MI)聯合法自動選擇出 30 個最佳紋理特征,在動脈期的頻率分布為:共生矩陣 22 個,游程矩陣 1 個,灰度直方圖 4 個,絕對梯度 1 個,自回歸模型 2 個;在門靜脈期的頻率分布為:共生矩陣 18 個,游程矩陣 2 個,灰度直方圖 7 個,絕對梯度 2 個,自回歸模型 1 個。在動脈期,原始數據分析(RDA)/K 鄰近分類(KNN)法、主成分分析(PCA)/KNN 法、線性判別分析(LDA)/KNN 法和非線性判別分析(NDA)/人工神經網絡(ANN)法的錯判率分別為 38.60%(22/57)、42.11%(24/57)、8.77%(5/57)及 7.02%(4/57);在門靜脈期,RDA/KNN、PCA/KNN、LDA/KNN 及 NDA/ANN 法的錯判率分別為 26.32%(15/57)、28.07%(16/57)、15.79%(9/57)及 10.53%(6/57)。動脈期和門靜脈期 4 種方法的錯判率比較差異均無統計學意義(P>0.05)。 結論 應用 CT 圖像紋理分析鑒別 HEHE 和結腸癌肝轉移瘤是可行的。

          發表時間:2018-04-11 02:55 導出 下載 收藏 掃碼
        • 計算機斷層掃描紋理分析在預測聯合靶向化療后的結直腸癌肝轉移灶治療反應的價值研究

          本研究旨在探討治療前計算機斷層掃描(CT)紋理分析在預測聯合靶向化療后結直腸癌肝轉移治療療效的價值。回顧性分析 2011 年 3 月–2017 年 10 月在四川大學華西醫院接受西妥昔單抗治療且有完整資料的結直腸癌肝轉移患者 82 例。參照 RECIST1.1 標準,將患者分為治療有反應組和治療無反應組。采用 CT 紋理分析軟件,在門脈期對標記病灶進行 3D 紋理分析。對比治療有反應組和治療無反應組間的紋理參數差異,并對差異有統計學意義的參數行受試者工作曲線分析,得出其診斷效能參數。結果顯示,治療前病灶熵(Entropy)、能量(Energy)、方差(Variance)、標準差(std. Deviation)、95th 分位數(Quantile95)以及熵和(sumEntropy)在治療有反應組(n = 44)和無反應組之間(n = 38)有顯著差異(P < 0.05);較高的熵、熵和、方差、標準差以及較低的能量似乎預示著較好的治療反應。當熵和 > 0.867 時,能夠取得較好的診斷效能,敏感度和特異度分別為 60.5%、79.5%。因此,CT 紋理分析在預測聯合靶向化療的結直腸癌肝轉移患者的治療反應方面具有一定的價值,可作為潛在的療效預測的生物學標志。

          發表時間:2019-02-18 02:31 導出 下載 收藏 掃碼
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