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扩散磁共振成像

扩散磁共振成像的相关文献在2009年到2022年内共计265篇,主要集中在临床医学、肿瘤学、神经病学与精神病学 等领域,其中期刊论文247篇、会议论文1篇、专利文献139362篇;相关期刊23种,包括生物化学与生物物理进展、医疗卫生装备、中国生物医学工程学报等; 相关会议1种,包括2016生物电子学与生物光子学联合学术论坛等;扩散磁共振成像的相关文献由1098位作者贡献,包括王霄英、程敬亮、刘爱连等。

扩散磁共振成像—发文量

期刊论文>

论文:247 占比:0.18%

会议论文>

论文:1 占比:0.00%

专利文献>

论文:139362 占比:99.82%

总计:139610篇

扩散磁共振成像—发文趋势图

扩散磁共振成像

-研究学者

  • 王霄英
  • 程敬亮
  • 刘爱连
  • 张伟
  • 张勇
  • 金国宏
  • 魏璇
  • 刘怀军
  • 周纯武
  • 宋清伟

扩散磁共振成像

-相关会议

  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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    • 肖宁; 王红
    • 摘要: 帕金森病(PD)是一种常见的神经系统变性疾病,多见于老年人,临床表现包括运动症状和非运动症状。认知功能障碍(CI)是帕金森病患者最常见的非运动症状之一,早期诊断和治疗帕金森病认知功能障碍(PD-CI)对帕金森病的预后非常重要。扩散磁共振成像(dMRI)能够检测脑组织内水分子运动状况,从而反映组织结构改变,为帕金森病的诊断提供重要参考依据。近年来的研究发现,海马的改变与帕金森病患者非运动症状有关。本文现就dMRI技术在帕金森病认知功能障碍患者海马微观结构的应用研究进行综述。
    • 廖宗慧; 袁艺; 蒲红; 李杭
    • 摘要: 目的探讨体素内不相干运动成像(IVIM)兴趣区(ROI)的选择评估直肠癌微血管密度(MVD)、血管内皮生长因子(VEGF)表达和淋巴血管侵犯(LVI)的应用价值。方法54例直肠癌患者术前均行直肠MRI和IVIM序列检查。采用3种ROI法(容积ROI、最大层面面积ROI、小ROI)分别测量病灶的纯扩散系数(D)、灌注相关假扩散系数(D*)、灌注分数(f)。采用免疫组化检测MVD、VEGF、LVI的表达。通过比较受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC),评估各参数对MVD、VEGF、LVI的诊断效能。结果2位医生采用3种ROI法检测各参数值中,容积ROI测得D值、D*值、f值的一致性最好,而IVIM的3个参数中D值诊断的一致性普遍更有优势。MVD低、高表达者中仅容积ROI测量的D值差异有统计学意义(P<0.05)。VEGF阴、阳性患者中仅容积ROI和小ROI测量的D值差异有统计学意义(P<0.05)。LVI阴性和阳性患者中仅容积ROI测量的D值差异有统计学意义(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,容积ROI的D值判断MVD、VEGF及LVI效果较好,尤其判断MVD高表达的敏感度有优势;小ROI的D值诊断VEGF阴性表达的特异度较高。结论D值可在一定程度上反映直肠癌血管生成情况,尤其是容积ROI法测得的D值能更客观准确地评估直肠癌术前MVD、VEGF和LVI的状态。
    • 叶伟红; 王远军
    • 摘要: 扩散磁共振成像是目前唯一非侵入性研究脑神经纤维束微结构的技术,神经纤维追踪技术是显示神经纤维的关键步骤.本文综述了两大类的神经纤维追踪算法的研究进展,即:局部型追踪方法和全局型追踪方法,阐明各个追踪算法的优点以及存在的局限性,然后在此基础上介绍了在神经纤维追踪过程中能做出优化的具体方面,包括局部纤维方向建模、张量插值、种子点的选取、传播方向以及终止准则等,最后对神经纤维追踪算法的未来发展趋势进行展望.
    • 邓岚; 王远军
    • 摘要: 在获取被试的张量数据后通常对其进行多通道线性平均以得到张量模板.但线性平均不仅会忽略张量中的向量信息,还会使灰质和白质的交界处过于平滑,降低模板的分辨率.为了解决以上问题,本文引入了四元数及高斯加权平均来构建高斯扩散张量成像(Diffusion Tensor Imaging,DTI)脑模板.本文首先对55个健康被试的DTI数据进行预处理,使得数据伪影最小化;再通过扩散张量成像工具包(Diffusion Tensor Imaging ToolKit,DTI-TK)将预处理后的数据进行初步空间标准化;然后将张量通过特征分解得到特征向量和特征值;最后,将由特征向量转化的四元数标量和特征值分别进行高斯加权平均得到平均后的特征向量和特征值,并对其进行重建得到张量模板.实验结果表明相比于线性DTI模板,高斯DTI模板在DTED、COH、DVED、OVL、corrFA评估指标上表现更优,而IA指标较差,说明本文提出的高斯DTI模板在整体信息保留方面有所优化,但方向信息有所丢失.
    • 叶梅; 陈昆涛
    • 摘要: 急性梗阻肾损伤是由尿路梗阻引起的肾功能下降,早期大部分患者除肾绞痛外,缺乏特定的体征或症状,而临床常用的实验室指标血清肌酐早期评价肾功能缺乏敏感性,且无法测量单肾功能改变,但治疗延迟会导致不可逆的肾损伤.随着磁共振成像技术不断发展,MRI不仅能明确泌尿系梗阻点,梗阻原因及梗阻程度,同时对梗阻后继发的早期病理生理变化非常敏感,且能定量准确评估单肾功能改变,使大多数病例通过早期诊断,早期干预得以纠正.解剖及功能的一站式扫描使MRI成为代替各种有创评估梗阻肾脏功能的非侵入性方法.
    • 王月波; 廖宗慧; 李杭
    • 摘要: 目的 评价磁共振扩散加权成像兴趣区(ROI)不同测得的表观扩散系数(ADC)值在宫颈癌术前分化程度、淋巴结转移及脉管受侵中的应用价值.方法 收集在我院经病理组织学证实为宫颈癌患者40例.所有患者均使用AVANTO1.5 T磁共振设备行常规检查及扩散加权成像(DWI)序列检查.按肿瘤分化程度分为高中分化及低分化组;根据淋巴结是否转移分为转移组与非转移组;根据脉管是否受侵分为阴性与阳性组.2名医师在宫颈癌DWI影像上采用3种ROI法(最大面积ROI、容积ROI、小ROI)独立测量病灶的ADC值.比较各组间指标的差异;运用受试者工作特征(ROC)曲线对差异有统计学意义的参数进行分析,获得相应的曲线下面积(AUC)、最佳临界值和诊断性能.结果 3种ROI法测得不同ADC值的一致性均较好,其中容积ROI法测得的ADC值的一致性最好.高中分化组、低分化宫颈癌组最大面积ROI法和容积ROI法的平均ADC值差异有统计学意义(P<0.01),容积ROI法平均ADC值区分高中分化及低分化宫颈癌AUC值最大,为0.854,最佳临界值为0.602×10-3 mm2/s.淋巴结非转移组、转移组容积ROI法测得的平均ADC值及小ROI法大-小值差异有统计学意义(P<0.05),容积ROI法平均ADC值的AUC值最大,为0.788,最佳临界值为0.594×10-3 mm2/s.有、无脉管癌栓组最大面积ROI法测得的最小值,容积ROI法测得的平均ADC值、最小值,小ROI法测得的平均ADC值、最小值差异有统计学意义(P<0.05),容积ROI法的最小值所得AUC值最大,为0.910,最佳临界值为0.439×10-3 mm2/s.结论 3种ROI法中容积ROI法测得宫颈癌的ADC值重复性最好.容积ROI法的平均ADC值对宫颈癌分化程度、淋巴结转移预测价值较高,容积ROI法的最小ADC值对脉管受累预测价值较高.
    • 张斌; 薛彩强; 林晓强; 景梦园; 邓靓娜; 韩涛; 周俊林
    • 摘要: 目的 探讨最小表观扩散系数(minimum ADC,ADCmin)值鉴别诊断颅内胶质母细胞瘤与巨细胞型胶质母细胞瘤的价值.材料与方法 回顾性分析经手术及病理证实的11例巨细胞型胶质母细胞瘤与19例经典型胶质母细胞瘤的MRI资料,所有患者术前均接受MR平扫、增强和DWI检查.测量肿瘤实质部分ADCmin值,比较两者之间的差异,并以ROC曲线分析其诊断效能.结果 巨细胞胶质母细胞瘤ADCmin值为(0.989±0.104)×10-3 mm2/s,胶质细胞瘤ADCmin值为(0.837±0.111)×10-3 mm2/s,差异有统计学意义(t=3.671,P=0.001).ROC曲线结果 显示,AUC为0.852(P=0.002),以0.880×10-3 mm2/s为临界值,鉴别诊断两种肿瘤的敏感度为90.9%,特异度为68.4%.结论 ADCmin在巨细胞型胶质母细胞瘤与经典型胶质母细胞瘤的鉴别诊断中具有较高的临床应用价值,可作为常规MR检查的有效补充.
    • 王睿; 景璟
    • 摘要: cqvip:磁共振弥散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)在显示神经纤维束走行方面具有较好的效果[1]。本研究通过对健康人群和经保守治疗前后腰椎间盘突出症神经受压患者行DTI获得的各向异性分数(fractional anisotropy,FA)值以及表观扩散系数(apparent dispersion coefficient,ADC)值的变化,分析磁共振DTI成像对腰椎间盘突出症患者神经损伤的诊断价值,从而为临床诊断提供参考。
    • 徐永红; 丁玲
    • 摘要: 微结构成像是为了改善传统扩散磁共振成像的一些缺点而发展的一种新技术.微结构成像范式旨在建立组织结构特性与体素级磁共振信号相联系的模型,以此来估计并绘制微结构属性.目前该技术正在实现从实验室研究到临床应用研究的转变.首先介绍扩散磁共振成像并分析传统技术存在的主要问题,然后阐述微结构成像原理;随后,对受阻与受限制复合扩散模型、神经突起方向离散度与密度成像等微结构成像中常用的多隔室模型研究现状展开综述,包括模型组成、模型优化和临床应用等方面,重点在于深度学习算法应用于微结构成像参数拟合的研究现状.最后,对微结构成像技术发展趋势进行展望.
    • 徐朴; 郭莉; 冯衍秋; 张鑫媛
    • 摘要: 目的 研究一种新颖的基于高阶奇异值分解(HOSVD)的扩散加权图像去噪算法,用以提高扩散加权(DW)图像的信噪比以及后续量化参数的准确性.方法 我们提出一种基于HOSVD稀疏约束和Rician噪声校正模型的去噪方法,将Rician噪声信号期望融合到传统的HOSVD去噪框架中,从而能够直接对带有Rician噪声的DW图像进行去噪.此外,考虑到对相似块组成的高维数组进行HOSVD去噪处理,容易引入条形伪影,因此本文直接对每个局部DW图像块进行HOSVD去噪,从而解决了条形伪影问题.为了验证所提方法的有效性,我们将本方法与低秩+边缘约束(LR+Edge)、基于全局指导下的局部高阶奇异值分解(GL-HOSVD)、基于块匹配的三维滤波(BM3D)和非局部均值(NLM)4种去噪算法进行了实验对比.结果 实验结果表明,所提方法能够有效降低DW图像噪声,同时较好的保留图像细节以及边缘结构信息.无论是从DW图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)以及各向异性分数均方根误差定量指标,还是从去噪图像和各向异性分数图的视觉效果来看,本算法都要明显优于LR+Edge,BM3D和NLM.此外,GL-HOSVD虽然可以得到较好的去噪结果,但是在高噪声水平下,会引入条形伪影,而本文方法不但可以得到较好的去噪结果,并且不存在伪影问题.结论 本文提出了一种新颖的HOSVD去噪方法,可以直接处理带有Rician噪声的DW图像,并且解决了同类算法中伪影问题,去噪效果明显,能够为临床提供更准确的量化参数结果,更好服务于临床影像诊断.
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