【摘 要】
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目的 本研究通过分析有序子集最大期望值(Ordered-Subset Expectation Maximum,OSEM)迭代重建参数和99mTcO4-SPECT/CT定量准确性之间的关系,以优化SPECT图像重建参数设置.方法 采用NEMA/IEC图像质量模型,6个热球和本底分别灌注126.54 KBq/mL和7.03 KBq/mL 99mTcO4-(热球-本底比为18:1),通过SPECT进行断层图像采集,并通过Q.Metrix软件对断层图像进行后处理和定量分析.所有断层图像采用OSEM算法进行重建(迭
【机 构】
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西安交通大学第一附属医院 核医学科,陕西 西安 710061
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目的 本研究通过分析有序子集最大期望值(Ordered-Subset Expectation Maximum,OSEM)迭代重建参数和99mTcO4-SPECT/CT定量准确性之间的关系,以优化SPECT图像重建参数设置.方法 采用NEMA/IEC图像质量模型,6个热球和本底分别灌注126.54 KBq/mL和7.03 KBq/mL 99mTcO4-(热球-本底比为18:1),通过SPECT进行断层图像采集,并通过Q.Metrix软件对断层图像进行后处理和定量分析.所有断层图像采用OSEM算法进行重建(迭代次数分别为2、10、20、30、40、50、60和70;子集数分别为5、10、15、20和25).通过计算热球靶区的平均恢复系数(Mean Recovery Coefficients,RCmean)评估不同重建参数设置的SPECT/CT定量准确性.结果 所有热球的RCmean随着迭代次数的增加而增加,尤其对于13、17、22 mm热球变化明显,迭代50次后RCmean达到平稳状态,当迭代次数由2增加到10时,RCmean增加的幅度最大.但不同的子集数对于RCmean无明显影响.曲线回归分析热球RCmean值与热球体积之间存在非线性变化,函数关系为对数函数形式,预估曲线模型为y=0.167ln(x)+0.486,R2=0.93(P<0.05).结论 在OSEM迭代次数方面,SPECT/CT图像的定量准确性随着迭代次数的递增而得到明显提升,尤其对于小病灶,当迭代50次时,可达到最大收敛.而子集数对定量准确性无明显影响.RC与热球体积之间存在确定对数函数关系,为不同大小病灶的99mTcO4-SPECT/CT定量参数的校正提供可靠的理论依据.
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目的 构建一个肿瘤随访系统,以规范肿瘤患者出院后随访流程,提高医务人员的工作效率及患者诊疗依从性,提高患者满意度.方法 随访系统采用B/S结构,以面向服务的架构思想设计,将线上网页系统和手机客户端数据同步,运用多个系统相互交互的模式,采集患者住院期间相关数据,制定肿瘤单病模型,定期随访,构建良好肿瘤随访管理模式.本研究收集了系统上线前后肿瘤患者各100例,随机分为观察组和对照组,两组患者年龄、性别无显著差异(均P>0.05),对比两组患者是否按时服药、是否按时返院治疗、是否按时复查及患者满意度等指标.结果
目的视网膜光学相干断层成像(Optical Coherence Tomography,OCT)图像黄斑水肿(Macular Edema,ME)区域的自动分割可辅助临床诊断和决策。以提高OCT图像中ME区域分割精度和效率为目的,本文提出了一种联合Dilated U-net网络和全连接条件随机场(Conditional Random Field,CRF)的ME区域全自动分割模型。方法该模型包括两个方面
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