运用CT三维重建测量重度先天性脊柱侧凸Cobb角的临床应用

目的:评价在CT三维重建上测量重度先天性脊柱侧凸Cobb角度的可重复性和可靠性。方法:收集在我院诊治的重度先天性脊柱侧凸病人的CT三维重建和脊柱全长X线片,共计67例。由五名不同测量者对CT三维重建脊柱畸形冠状面主弯Cobb角测量两次,两次间隔在三周以上,并测量脊柱全长X线片脊柱畸形冠状面主弯Cobb角一次,运用组内相关系数分析测量结果之间的可重复性和可靠性。结果:同一测量者两次测量结果之间的差值平均为4.5°。同一测量者两次测量结果之间的组内相关系数为0.969,不同测量者之间测量结果的组内相关系数为0.913。取五名测量者在CT三维重建上第一次测量的Cobb角度,其平均值为(110.5±23.5)°,五名测量者在X线片上测量结果的平均值为(103.1±22.0)°,对两组数据进行Mann-Whitney非参数检验差异有统计学意义(Z=-2.86,P=0.004)。结论:在CT三维重建上测量重度先天性脊柱侧凸的Cobb角,可以减小测量的误差,提高测量的可重复性和可靠性,是一种相对准确的测量方法。     

基于U-Net卷积神经网络的年轮图像分割算法

树木年轮学的研究需要统计树龄和测量轮宽,由此推算环境变换和树木生长信息,因此准确提取年轮特征信息至关重要。精准识别出年轮图像中的早材、晚材和树皮是实现自动化测量年轮参数的首要工作。树木年轮的生长过程中存在年轮的早材和晚材间边界过渡模糊、节疤和伪年轮等现象,且年轮圆盘在砍伐和采集过程中表面会存在毛刺和噪声点,使用传统的图像分割算法难以得到理想的效果。本文结合深度神经网络的特点,针对年轮图像的分割问题,构建了基于U-Net卷积神经网络的年轮图像语义分割模型。首先,对采集的100张年轮圆盘图像进行标注,并通过旋转、透视和图像变形等方式做数据增强,生成20000张数据集,随机选择其中16000张作为训练数据集,4000张作为测试数据集。其次,根据图像数据集的特征,利用Tensorflow深度学习框架,设计构建基于U-Net卷积神经网络的年轮圆盘图像分割网络。然后,将训练样本输送进网络,设置优化训练参数,对年轮图像分割网络进行迭代训练,直至评价指标和损失函数不再变化。最后,用训练好的模型对测试集样本进行分割,并进行分割指标评估。结果表明:该算法可有效避免毛刺、锯痕和节疤等因素的影响,完整地分割出年轮的晚材和树皮区域,在4000张测试数据集上分割的平均准确率达到96.51%,平均区域重合度达到82.30%。与传统图像处理算法相比,本文所采用的基于U-Net卷积神经网络的年轮图像分割算法,能够达到更好的分割效果,同时具有更强的泛化能力和鲁棒性。     

颅骨测量与X线头影测量方法的比较研究

本文对传统的颅骨测量法与口腔医学上使用的X线头影测量法在测量标志点的选取定位及测量结果的差异方面进行了对比研究。测量标志点重叠对比显示颅骨测量中的大多数标志点在X线片上可以较为准确地定位。方差分析表明两种测量方法测量结果差异不显著(P>0.05)。本文就如何准确地在X线片上确定标志点以及测量数据的放大误差问题进行了讨论并提出了将放大率划分为三个等级计算X线头影片测量值的标准。作者认为采用X线头影测量方法进行人类学研究有着良好的应用前景。     

联合U-Net和分水岭算法的高郁闭度杉木纯林树冠信息提取

作为我国重要的用材树种，杉木广泛分布于我国南方地区，其株数和树冠信息对于森林资源的精准监测有重要作用，为此准确掌握杉木林分株数及单木树冠信息尤为重要。对于高郁闭度林分，株数和单木树冠信息正确提取的关键是能够准确分割相互遮挡和粘连的树冠。本研究以福建将乐国有林场为研究区，将无人机影像作为数据源，提出一种基于深度学习方法和分水岭算法的树冠信息提取方法：首先采用深度学习神经网络模型U-Net对杉木树冠覆盖区域进行分割，然后利用传统图像分割算法标记控制分水岭算法进行单木分割得到单木树冠；在保持相同训练集、验证集和测试集的情况下，首先对比U-Net模型与传统机器学习方法[随机森林模型(RF)和支持向量机模型(SVM)]在分割树冠覆盖区域上的表现，接着对比了U-Net模型结合标记控制分水岭算法和只使用标记控制分水岭算法进行单木分割的精度。结果表明：U-Net模型在分割精度、精确率、交互比、精确率与召回率的调和均值4个指标上均高于RF和SVM,与RF相比，4项指标分别提升4.6%、14.9%、7.6%、0.05,与SVM相比，4项指标分别提升3.3%、8.5%、8.1%、0.05。在提取单木株数方面...     

盂肱关节骨性结构测量的研究进展

与现代人工肩关节假体设计有关的各项解剖参数测量方法很多,包括标本解剖学测量、X线平片测量、CT测量等。由于测量方法及定义线的不一致,导致较多参数测值差别太大,给肩关节假体设计及手术带来不便。本文就盂肱关节骨性结构解剖参数的测量进行综述,提出测量方法应统一到CT或MRI三维重建测量上来,以满足现代肩关节假体设计解剖与解剖关系重建的核心理念。     

先天性脊柱侧弯采用后路半椎体切除短节段融合疗效分析

目的:探讨先天性脊柱侧弯采用后路半椎体切除短节段融合治疗的临床疗效。方法:选取2011年1月~2014年1月经我院治疗的120份先天性脊柱侧弯患者,采用后路半椎体切除短节段融合治疗法进行治疗,比较手术前后、最后一次随访的脊柱全长正侧位X线片,测量并记录治疗前后及随访期间脊柱侧弯程度及后凸的Cobb's角。结果:通过治疗患者脊柱侧弯得到明显改善,半椎体节段侧弯Cobb's角术前平均44.2°,术后平均15.1°,平均矫正率为65.8%,末次随访平均14.3°,矫正率64.2%;全主弯Cobb's角术后平均矫正率60.7%,末次随访平均矫正率65.6%;半椎体节段后凸Cobb's角术前平均15.3°,术后为正常范围值;术后和末次随访的头侧、尾侧代偿弯改善明显,5项指标手术前后对比差异有统计学意义(P0.05)。结论:先天性脊柱侧弯采用后路半椎体切除短节段融合治疗可以达到显著矫正先天性脊柱侧弯的效果。     

DR全脊柱摄影技术在脊柱侧弯中的应用与优势

目的:探讨数字化X线摄影(DR)全脊柱摄像技术在脊柱侧弯中的应用和优势。方法:收集2012年2月至2013年6月于本院进行治疗的脊柱侧弯病例88例,应用数字化X线摄影(DR)技术对脊柱由上至下进行正位和侧位的扫描,均进行3次曝光,每两次曝光间隔均为9秒,曝光后通过图像拼接技术将患者脊柱图像进行拼接和重叠,形成全景图像,对全部患者的图像质量进行观察和评估。结果:所有入选病例中有84例患者图像清晰显示了脊柱侧弯的方向和角度、椎体和椎间隙、对称的椎弓根、根间距及对脏器的影响程度。其中1例因运动不合作出现伪影,3例曝光不足。全脊柱图像质量正位优秀率为92.43%,侧位优秀率为85.92%;全脊柱图像拼接正位优秀率为83.44%,侧位优秀率为86.58%。结论:数字化X线摄影(DR)技术应用上方便快捷,患者配合时间较短,图像质量较好,能够满足临床医生进行诊断和治疗,有助于患者预后康复情况的评估,值得在临床诊断中推广应用。     

脊柱侧弯患者下颌骨的三维形态分析

目的:通过锥形束CT对脊柱侧弯患者下颌骨三维重建模型进行测量,分析下颌骨对称性,为进一步揭示脊柱侧弯与错牙合畸形的相互关系提供参考依据。方法:对73例脊柱侧弯患者(其中特发性38例,先天性35例)及40例身体姿势无异常志愿者拍摄锥形束CT并经三维重建后,对下颌骨左右侧结构进行测量分析,对比不对称指数。结果:(1)先天性脊柱侧弯患者脊柱畸形及身体姿势失平衡程度较特发性脊柱侧弯患者严重。(2)脊柱侧弯患者下颌骨体长度、下颌升支长度、下颌骨总长度不对称指数均较对照组无明显差异(P0.05)。(3)脊柱侧弯组中下颌角点成角不对称指数均较对照组高(P0.05),先天性脊柱侧弯组髁突顶点成角也明显高于对照组(P0.05)。结论:脊柱侧弯患者下颌骨结构偏斜,提示脊柱形态及身体姿势对下颌骨发育可能存在一定影响。     

现代口腔医学中人体头面部测量方法

本文对现代口腔医学中所使用的人体头面部测量方法,包括三维坐标测量、立体摄影测量、云纹影象测量,X线头影测量等原理和应用予以简介。这些近年来随计算机技术发展而出现的新的测量方法,使传统的颅测量和面部测量大大改观。     

X片上推测蝶窦侧面积的研究——多元回归方程式与评价

蝶窦的感染、肿瘤都会危及垂体,波及视神经孔和眶上裂引起眶尖综合征,以及球后神经炎(黄选兆1993)。蝶窦壁及其侧面积也势必在X片上出现改变。蝶窦面积有多大,目前报道甚少。为了临床医学、人类学、法医学的应用,为积累国人资料,健全国人正常值,我们用放射测量和电子计算机对正常成人蝶窦侧面积进行了研究,并建立了推算国人正常蝶窦侧面积的多元回归方程式。1　资料和方法按照常规X线拍片要求和X线测量方法(吴恩惠1987),对18—76岁102例(男67,女35)正常人颅五官侧位片进行了蝶窦前后径、高径和侧面积的测量。1)前后径,为蝶窦前后壁的最大…     

多枝柽柳年轮生长速率测量及TRGR指标优势分析

灌木对生境和气候变化具有高度敏感性,其年轮资料在认识区域环境演变过程、全球气候变化和环境保护中具有重要作用。灌木植株在生长过程中受遗传和极端环境的影响,年轮常出现偏心和不规则生长,这使得专业年轮分析软件测量的年轮宽度数据难以准确反映其整体径向生长信息。为探讨适合于寒旱区灌木年轮学研究的年轮测量指标和测量方法,研究以该区域荒漠常见植物多枝柽柳(Tamarix ramosissima Ledeb.)为研究对象,通过U-net深度学习方法,获得年轮提取训练模型,自动获取扫描轮盘各年早材区域。轮盘扫描及语义分割后的图像经GIS配准赋坐标、ENVI图像处理后,借助GIS编辑和测量工具,完成多枝柽柳各年年轮生长速率(Tree-ring growth rate, TRGR)、年轮宽度(Tree-ring width, TRW)和树木基部断面积生长增量(Basal area increment, BAI)的测量;研究基于Timesat Savitzky-Golay(S-G)滤波时间序列拟合,获取点样尺度归一化植被指数(Normalized difference vegetation index, ND...     

CT 与X线诊断肠梗阻的临床价值探讨

目的：探讨腹部X 线与CT 扫描鉴别急性肠梗阻的准确性,为临床诊断提供参考。方法：选取2011年8 月-2013 年8 月我院 收治的66 例急性肠梗阻患者的临床资料进行回顾分析。所有患者均经手术活检或病理诊断证实为急性肠梗阻。术后患者均行腹 部X 线及CT扫描检查,对两种方法判断肠梗阻的发生、梗阻部位、类型及病因与手术病理结果进行比较,评价并分析两种检查 方法的准确率。结果：66 例肠梗阻患者中,X线检出率为89.39%,CT 检出率为95.45%。X 线诊断小肠梗阻准确率为72.10%,CT 为86.05%;X线诊断结肠梗阻准确率为69.57%,CT 为86.96%。X线诊断肿瘤准确率为69.57%,CT 为86.96%;X线诊断肠粘连 准确率为67.86%,CT 为82.14%;X 线诊断肠套叠准确率为60.00%,CT 为80.00%;X线诊断单纯性机械性肠梗阻准确率为78.72%,CT为82.98%;X线诊断绞窄性肠梗准确率为73.68%,CT 为78.95 %。CT 对肠梗阻部位、病因及类型的诊断准确率高于腹部X 线片,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论：腹部X 线与CT 用于诊断急性肠梗阻具有较高的准确率,但CT 对于肠梗阻部位、梗阻类型及梗阻病因的诊断优于X线片。     

基于高光谱成像和主成分分析的水稻茎叶分割

在单株水稻表型测量研究中,为了实现绿叶面积和茎叶相关表型参数的准确计算提供技术保障,茎叶的分割是非常重要的一步。传统的人工测量方法费时费力,且主观性较强,而基于普通相机拍摄的彩色图像进行分割效果很差。本研究介绍了一种使用可见光-近红外高光谱成像系统自动区分单株盆栽水稻茎叶的方法。首先将各波长下的图像从原始二进制数据中提取出来,接着使用主成分分析所有波长下的图像,并提取出主要的主成分图像,再基于数字图像处理技术将茎叶区分开。实验结果表明,本系统以及文中所用方法对分蘖盛期的水稻茎叶有很好的分割效果,这为后续水稻茎叶表型性状高通量、数字化、无损准确提取提供了重要的技术保障,并进一步促进植物表型组学的发展。     

多层螺旋CT检查与腹部X线平片对急性肠梗阻的诊断价值比较研究

目的:研究比较多层螺旋CT(MSCT)检查与腹部X线平片对急性肠梗阻(AIO)的诊断价值。方法:选择2016年1月到2018年4月间在蚌埠医学院附属阜阳医院接受手术治疗的200例AIO患者作为研究对象,对所有患者先常规予以腹部X线平片诊断,12h后再通过MSCT为患者实施诊断,对比两种方法的诊断结果、诊断体验效果以及漏诊率和误诊率。结果:MSCT的肠梗阻检出率为94.50%,明显较腹部X线平片的69.00%更高(P0.05)。MSCT所诊断的肠梗阻中,梗阻类型为绞窄型及梗阻病因为肠肿瘤者均占100.00%,较腹部X线平片的36.21%和54.26%明显更高(P0.05)。MSCT的诊断舒适度评分、图像清晰度评分较腹部X线平片明显更高,而操作复杂度评分较腹部X线平片明显更低(P0.05)。MSCT的漏诊率、误诊率分别为4.00%、1.50%,较腹部X线平片的22.00%、9.00%明显降低(P0.05)。结论:对于AIO患者,MSCT较腹部X线平片具有更高的诊断价值,诊断体验效果更好,漏诊率和误诊率偏低。     

基于X线图像的膝关节周围原发性骨肿瘤辅助诊断的机器学习模型研究

摘要 目的：开发机器学习模型,并评估其在膝关节周围原发性骨肿瘤诊断方面的准确性。方法：本文将深度卷积神经网络（DCNN）这一深度学习方法应用于膝关节X线图像的影像组学分析,探讨其辅助诊断膝关节周围原发性骨肿瘤的临床价值。结果：该深度学习模型在区分正常与肿瘤影像方面展现出优异的诊断准确性,使用DCNN模型进行5轮测试的总体准确性为（99.8±0.4）%,而阳性预测值和阴性预测值分别为（100.0±0.0）%和（99.6±0.8）%,各个数据集的曲线下面积（AUC）分别为0.99、1.00、1.00、1.0和1.0,平均AUC为（0.998±0.004）;进一步使用DCNN模型进行了10轮测试显示其在区分良性与恶性骨肿瘤方面的总体准确性为（71.2±1.6）%,且达到了强阳性预测值（91.9±8.5）%,各个数据集的AUC分别为0.63、0.63、0.58、0.69、0.55、0.63、0.54、0.57、0.73、0.63,平均AUC为（0.62±0.06）。结论：本文是首个将人工智能技术应用于骨肿瘤诊断的X线图像影像组学分析方面的研究,人工智能影像组学模型能够帮助医生自动地快速筛查骨肿瘤,确定良性或恶性肿瘤时,阳性预测值较高。     

基于F3Net显著性目标检测的蝴蝶图像前背景自动分割

【目的】具有复杂背景的蝴蝶图像前背景分割难度大。本研究旨在探索基于深度学习显著性目标检测的蝴蝶图像自动分割方法。【方法】应用DUTS-TR数据集训练F³Net显著性目标检测算法构建前背景预测模型,然后将模型用于具有复杂背景的蝴蝶图像数据集实现蝴蝶前背景自动分割。在此基础上,采用迁移学习方法,保持ResNet骨架不变,利用蝴蝶图像及其前景蒙板数据,使用交叉特征模块、级联反馈解码器和像素感知损失方法重新训练优化模型参数,得到更优的自动分割模型。同时,将其他5种基于深度学习显著性检测算法也用于自动分割,并比较了这些算法和F³Net算法的性能。【结果】所有算法均获得了很好的蝴蝶图像前背景分割效果,其中,F³Net是更优的算法,其7个指标S测度、E测度、F测度、平均绝对误差(MAE)、精度、召回率和平均IoU值分别为0.940, 0.945, 0.938, 0.024, 0.929,0.978和0.909。迁移学习则进一步提升了F³Net的上述指标值,分别为0.961, 0.964, 0.963, 0.013, 0.965, 0.967和0.938。【结论】研究结果证明结合迁移学习的F³Net算法是其中最优的分割方法。本研究提出的方法可用于野外调查中拍摄的昆虫图像的自动分割,并拓展了显著性目标检测方法的应用范围。     

新型X线胶片自动冲洗机

由泰兴轻工机械厂研制成功的X380型X线胶片冲洗机最近由江苏省轻工业所主持下,在南京通过技术鉴定。中华医学会放射学会副主任委员范焱主任技师等主持了鉴定工作。 X线胶片自动冲洗机能快速处理X线胶片,短时间内即可提供处理完毕的干燥X线照片,使X线片的冲洗工作摆脱作坊式的手工操作,能大幅度减轻劳动强度及提高工作效率。另外,由于自动化操作保证了冲洗参数的一致性,排除了因显影时间过长或显影温度过高、     

椎体成形术治疗脊柱压缩骨折的临床疗效

目的:探讨脊柱压缩骨折患者的椎体成形术应用方法与效果。方法:脊柱压缩骨折患者150例根据随机抽签法分为治疗组与对照组各75例,对照组给予传统开放性手术,治疗组给予椎体成形术。通过比较两组手术时间,术中出血量,术后住院时间,术后疼痛评分,术后局部Cobb角的差异评价治疗效果,其中,疼痛评分采用VAS量表,局部Cobb角通过脊椎侧围X片测定。结果:所有患者都顺利完成手术,无严重并发症发生,治疗组的术中出血量与术后住院时间明显少于对照组(P0.05)。两组术前疼痛评分对比差异无统计学意义,术后疼痛评分都呈现明显下降的趋势(P0.05),同时术后治疗组的疼痛评分明显低于对照组(P0.05)。两组术前局部Cobb角对比差异无统计学意义,术后局部Cobb角都明显下降(P0.05),同时术后治疗组的局部Cobb角都明显低于对照组(P0.05)。结论:脊柱压缩骨折患者的椎体成形术应用能有效缓解疼痛程度,改善椎体前中部高度脊柱后凸情况,对于患者的创伤比较少,有很好的推广应用价值。     

一种新的医学成像技术——电阻抗体层成像

目前,许多技术都可应用于人体组织的图像产生。其中X线放射成像是应用最古老且最广泛的技术,它根据人体吸收的X线的分布情况产生图像。测量X线吸收系数的X线计算机体层成像术(CT扫描)是一项可产生更多信息量的较新技术。其它技术有测量人体组织声阻抗变化的超声显像技术、放射性同位素显像技术、磁共振显像技术(MRI)和自动热摄影成像技术。电阻抗显像利用了电阻率作为测量参数,它通常称作电阻抗体层成像术(EIT)。 EIT(Electrical Impedance Imaging)是将组织的电阻作为测量参数,通过测量外     

国人距骨的测量及其性别判别分析

距骨在传导体重和运动中起承上启下的重要作用,然而对距骨的研究尚嫌不足。纵观国内外文献,国内仅有对成年距骨长、宽和高的测量(任光金,1983)和对3—17岁X线片距骨长和宽的测量(张福金,1984)。对该骨的性别判别分析检索国内外资料,竟是空白。为此,为积累国人资料和探讨距骨的性别判别分析,特进行此研究。1　材料和方法本文所用材料为青岛医学院人类学研究室专供科研用的东北出土成套的成年距骨94副(男51,女43)。按人类学测量方法(吴汝康等,1984;贾兰坡,1954;邵象清,1985),对距骨进行了8项测量,即最大长(X1)、最大宽(X2)、最大高(X3)、距…