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新型冠状病毒感染相关急性黄斑神经视网膜病变临床及多模式影像特征观察 被引量：1
1
作者 张黎 刘宇奇 袁容娣 《中华眼底病杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期208-213,共6页
目的观察新型冠状病毒感染(COVID-19)相关急性黄斑神经视网膜病变(AMN)患者的临床表现及多模式影像特征。方法回顾性临床研究。2022年12月至2023年1月于陆军军医大学第二附属医院眼科检查确诊的COVID-19相关AMN患者12例24只眼纳入研究... 目的观察新型冠状病毒感染(COVID-19)相关急性黄斑神经视网膜病变(AMN)患者的临床表现及多模式影像特征。方法回顾性临床研究。2022年12月至2023年1月于陆军军医大学第二附属医院眼科检查确诊的COVID-19相关AMN患者12例24只眼纳入研究。患眼均行最佳矫正视力(BCVA)、眼底彩色照相、红外眼底照相(IR)、光相干断层扫描(OCT)、OCT血管成像(OCTA)、视野检查以及全身肺部CT、实验室相关检查。明确诊断后均给予口服甲钴胺、银杏叶提取物治疗;给予静脉滴注地塞米松治疗6例。随访时间4周。回顾分析患眼临床表现和多模式影像特征及治疗结果。结果12例24只眼中,男性1例2只眼,女性11例22只眼;年龄(29.00±5.17)岁。出现流感症状并确诊COVID-19至出现双眼视力下降的时间为1~2d。急性期(COVID-19后出现眼部症状至就诊时的病程1~5d)、进展期(病程>5d)分别为5例10只眼和7例14只眼。患眼BCVA0.02~0.9。肺部CT和实验室检查结果未见明显异常。眼底彩色照相检查,患眼黄斑区均可见片状深红色病灶;IR表现为黄斑区弱反射灶;OCTA表现为视网膜深层毛细血管丛血流密度降低16只眼。OCT检查,急性期可见外核层(ONL)和(或)外丛状层(OPL)强反射带伴其下椭圆体带(EZ)、嵌合体带(IZ)弱反射;进展期部分ONL变薄,EZ、IZ连续性中断。横断面(en-face)OCT检查,急性期ONL/EZ可见边界清晰的强反射区域;进展期ONL/EZ无强反射区域,仅见EZ/IZ与IR所示大小形状一致的弱反射区域。随访期间,急性期5例患者均主诉视力提高、暗点缩小;进展期7例患者视力及视野变化不明显。急性期10只眼,OCTB扫描1周内ONL、OPL强反射带逐渐消失;en-face OCT可见ONL/EZ强反射灶在1~2周内逐渐缩小消退,始终可见EZ/IZ大小形态基本不变的弱反射区。结论COVID-19相关AMN特征性表现为IR弱反射病灶;OCT急性期ONL、OPL强反射带,进展期EZ、IZ连续性中断;en-fac 展开更多
关键词 新型冠状病毒感染 急性黄斑神经视网膜病变 疾病特征 多模式影像
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DTI定量参数对脑肿瘤病理分级的研究 被引量：2
2
作者 罗婷 陶玲 +2 位作者 俞宙 王坤生 姚柳叶 《生物医学工程研究》 北大核心 2015年第3期144-147,共4页
探讨DTI在脑肿瘤分级中的应用价值,通过对FA值和ADC值的测量分析,发现DTI定量参数与脑肿瘤级别的关系,为临床应用提供信息。对19例经病理证实的不同等级脑肿瘤患者按肿瘤等级分组,对肿瘤实质区与对侧区正常脑组织的FA值和ADC值行配对t检... 探讨DTI在脑肿瘤分级中的应用价值,通过对FA值和ADC值的测量分析,发现DTI定量参数与脑肿瘤级别的关系,为临床应用提供信息。对19例经病理证实的不同等级脑肿瘤患者按肿瘤等级分组,对肿瘤实质区与对侧区正常脑组织的FA值和ADC值行配对t检验,比较肿瘤实质区与对侧区正常脑组织的差异;另就高、低级别脑肿瘤FA值和ADC值做独立样本t检验,分析差异。脑肿瘤患者组内肿瘤实质区较对侧正常脑组织FA值及ADC值均具有显著差异。低级别脑肿瘤较高级别脑肿瘤ADC值更低,且差异显著。脑肿瘤实质区FA值和ADC值可以帮助脑肿瘤区域与正常脑组织的界定,但对于脑肿瘤分级的应用价值尚有待考究。多模态图像的联合分析方法将成为脑肿瘤级别无创划分的新热点。 展开更多
关键词 弥散张量成像 部分各向异性指数 表观扩散系数 脑肿瘤分级 多模态图像联合
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医学图像融合方法综述 被引量：5
3
作者 黄渝萍 李伟生 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期118-143,共26页
多模态医学图像能够为医疗诊断、治疗规划和手术导航等临床应用提供更为全面和准确的医学图像描述。由于疾病的类型多样且复杂,无法通过单一模态的医学图像进行疾病类型诊断和病灶定位,而多模态医学图像融合方法可以解决这一问题。融合... 多模态医学图像能够为医疗诊断、治疗规划和手术导航等临床应用提供更为全面和准确的医学图像描述。由于疾病的类型多样且复杂,无法通过单一模态的医学图像进行疾病类型诊断和病灶定位,而多模态医学图像融合方法可以解决这一问题。融合方法获得的融合图像具有更丰富全面的信息,可以辅助医学影像更好地服务于临床应用。为了对医学图像融合方法的现状进行全面研究,本文对近年国内外发表的相关文献进行综述。对医学图像融合技术进行分类,将融合方法分为传统方法和深度学习方法两类并总结其优缺点。结合多模态医学图像成像原理和各类疾病的图像表征,分析不同部位、不同疾病的融合方法的相关技术并进行定性比较。总结现有多模态医学图像数据库,并按分类对25项常见的医学图像融合质量评价指标进行概述。总结22种基于传统方法和深度学习领域的多模态医学图像融合算法。此外,本文进行实验,比较基于深度学习与传统的医学图像融合方法的性能,通过对3组多模态医学图像融合结果的定性和定量分析,总结各技术领域医学图像融合算法的优缺点。最后,对医学图像融合技术的现状、重难点和未来展望进行讨论。 展开更多
关键词 多模态医学图像 医学图像融合 深度学习 医学图像数据库 质量评价指标
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