简介:目的:探讨磁共振(MR)脑脊液时空动态分析技术对症状性蛛网膜囊肿患者定性诊断的应用价值。方法:选取30例经临床确诊的症状性蛛网膜囊肿患者,应用3.0T磁共振扫描仪及16通道头颈联合线圈,进行MR头颅平扫及时间-空间标记反转脉冲(T-SLIP)动态MR技术检查,获取影像数据。评价图像质量,记录病灶大小和信号强度,评估邻近脑组织及骨质受压情况。分别判断T2加权像(T2WI)序列、液体衰减反转恢复(FLAIR)序列及T-SLIP图像上病灶与周围脑脊液流通腔隙的交通情况,评价蛛网膜囊肿与外界沟通情况。结果:30例患者图像质量均较好,达到评估及诊断标准。T2WI序列及FLAIR序列无法显示囊肿与邻近蛛网膜下腔的交通情况;T-SLIP图像于所有病例均能清晰显示蛛网膜囊肿与邻近蛛网膜下腔交界处的脑脊液动态变化,其中22例为非交通性囊肿,8例为交通性囊肿。结论:T-SLIP技术是一种无创有效的鉴别交通性与非交通性蛛网膜囊肿的方法,可为蛛网膜囊肿患者术前评价提供重要的影像学依据。
简介:摘要:在智能医学工程领域,人工智能驱动的医学影像处理技术迅速发展,成为现代医疗的重要组成部分。本文重点研究了人工智能在医学影像处理中的应用,包括图像识别、分类和分割等关键技术的最新进展。深度学习算法的实际应用、多模态影像融合技术的创新成果,以及模型优化与性能提升的研究,本文展示了这些技术在医学工程中的具体应用。我们通过实际案例分析,探讨了这些技术在疾病诊断、治疗方案制定和康复评估中的作用和效果。本文还讨论了数据质量、隐私保护、模型泛化能力及其伦理和法律挑战,并提出了相应的解决策略。最本文总结了研究成果,并对未来的发展趋势进行了展望,希望为智能医学工程领域的研究和应用提供有价值的参考。
简介:目的:分析人工智能(AI)医学技术研究与开发的聚焦领域与趋势。方法:以多检索词组合、多重检索策略对中国知网、万方数据平台及维普期刊整合平台进行文献检索(2008-2017年);运用文献计量学、书目信息共现分析系统(BICOMB)进行文献计量,构建高频关键词词篇矩阵,用图形聚类工具包(gCluto)进行双聚类可视化分析。结果:检索共获得样本文献505篇,文献量在2015年开始攀升,在2017年达到128篇,是2008年的2倍;截取高频关键词97个,聚类分析得5类:(1)基于医学图像的AI影像学、病理学辅助诊断与放疗图像配准和靶区勾画;(2)医疗机器人与计算机辅助外科;(3)AI算法、模式的知识体系与在生理信号分析、脑神经科学等方面的应用研究;(4)AI技术与慢病管理、健康管理和医院管理;(5)数据挖掘等AI技术在临床决策系统、医学专家系统构建及药物发掘上的应用。结论:AI医学技术文献在近3年中呈攀升趋势,表明处于一个非常活跃的AI医学技术研发时期,聚焦在5个技术热点。建议应从加强支撑体系建设、规范数据采集、有效利用大数据及开展基于卫生健康需求的卫生技术评估入手,促进AI产业发展,提高医疗健康服务水平。