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超声造影在颅内血管性疾病中的应用
1984年微泡造影剂出现,超声造影技术开始应用于临床[1],现已广泛用于心肌、肝、肾等实质性器官的病变检出.近几年脑血管疾病呈上升趋势,虽然数字减影血管造影(digital subtraction angiography,DSA)一直被认为是诊断脑血管疾病的金标准,然而DSA 具有一定的风险发生率,造影并发症时有发生,有的还较为严重.
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胃肠肿瘤超声内镜诊断
1 内镜检查对病变的定性诊断及评估进展的局限性 由于内镜检查只能观察粘膜病变的表面形态,不能观察恶性病变的浸润情况,因此,电子内镜图像清晰度的改进,只能改善对诸如糜烂、溃疡、肿物等病变表面微细形态的观察,提高对病变检出能力.但其对病变本质的判断均有一定的局限性,恶性肿瘤是以癌细胞浸润转移为特征,这种变化有时并不能从粘膜表面的病变形态反应出来.内镜检查并不适合对恶性肿瘤进展情况的观察,内镜检查只能观察病变的表面,而肿瘤表面形态的改变与肿瘤进展程度并无必然的联系.虽然内镜下肿瘤的形态学变化如病变范围、Borrmann分型和活检组织学分型与病变程度有一定的相关性,但对预估肿瘤分期的作用十分有限.
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甲状腺病变的多层螺旋CT诊断及鉴别诊断
甲状腺病变在临床颇为常见,且病变种类繁杂,目前,CT检查是甲状腺病变检出及诊断常用的影像学方法之一.本文回顾性分析32例经手术病理证实的甲状腺病变的CT图像资料,并结合文献对其诊断及鉴别诊进行探讨,旨在提高其诊断准确率.
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基于特征向量统计图谱的颅脑CT图像中病变检出的初步研究
该文介绍了一种用于描述图像多种特征的特征向量统计图谱(SAAV),并通过将待检测数据与SAAV的比较分析实现颅脑CT图像中病变的自动化检出.实验表明,该方法能较敏感地检出主要的颅脑CT病变区域.
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一种基于小波特征向量的颅脑病变自动检出方法
提出一种基于CT图像的颅脑病变计算机自动检出方法.从正常人颅脑CT图片中手动分割出脑灰质、脑白质和脑脊液样本图片作为训练样本,然后采用模糊C均值聚类(FCM)算法进行模式分类,得到各聚类中心.对于待检测的CT图片,首先采用计算机自动分割算法进行分割,在尽量保证分割准确的前提下允许一定的过分割,将分割后的子图进行延拓和特征提取后与聚类中心进行距离计算,判断其是否属于三类正常样本,否则属于病变.通过实验验证了该算法的有效性.