简介：分离连体双胞胎有时候只是一项直接了当的手术而已；然而，在其它情况下却不可能进行。2003年，美国巴尔的摩约翰霍普金斯大学接手一个来自德国的案例，这是一个可想象到的最为复杂的案例之一：两个女婴头部发生联体，皮肤与骨骼都没有将二人的大脑分离开来。

简介：利用透视对应链的观点建立双目定位的非线性模型，该模型参数实际含义清楚明了，表达式直观准确，数据计算简单流畅，具有很强的创新性。

简介：海面波浪对光线的扰动以及海水对光的吸收和散射对水下对空成像有重大影响。建立了水下对空成像的光学计算模型，采用基于PM谱的海浪模型和基于小角度散射理论的水下辐射场传输模型，利用光线追迹分析波浪对光线的扰动，得到了像面照度的分布。仿真结果的分析表明，像面上的照度由视场中心向边缘递减，并随成像深度增加按指数衰减，海浪对图像的破坏程度在消光边界附近最大。

简介：以2017年全国大学生数学建模竞赛A题为背景,利用正弦函数曲线拟合标定CT系统的参数,将各组探测器接收到的衰减后的X射线能量转化为物体的实际密度分布信息,利用滤波反投影成像技术重构CT图像。首先,分析得到中心对称图形的点旋转呈简谐运动,可得图形中心与旋转中心的距离,进而得到旋转中心的坐标;然后,建立滤波反投影成像模型,由radon变换的理论得到投影成像图形及各点的吸收率。

简介：由于地表条件复杂和近地表速度变化显著给近地表速度模型的反演工作带来了很大的困难。层析成像方法可以较好地模拟介质横向和纵向的速度变化，能同时考虑直达波、透射波、回折波、折射波等初至波，为确定近地表速度结构提供了有效的工具。本文介绍了层析成像的方法原理，并应用此方法成功反演了合肥地区地震资料的近地表速度模型。

简介：对真实人体边界模型的电阻抗断层成像进行实现,研究其成像特点。提取CT（computerizedtomography）图片中先验信息,得到基于真实人体轮廓外形的模型,利用等位线反投影算法进行仿真研究。结果表明：可以较好地反映多种不同扰动的变化,具有一定程度的目标分辨率和识别率,并可以对扰动目标实现较好的定位。说明基于真实人体边界模型的电阻抗断层成像实现是可行的,结果是可靠的,这种重构模型使得重构结果更趋近于真实人体情况,为临床研究做出初步尝试。

简介：介绍了X射线CT系统和有关物理基础,综述了理想假设下的CT成像的连续数学模型和离散数学模型,以及相应的图像反演公式(重建算法),并对其基本思想及优缺点进行了分析。最后,分类阐述了实际X射线CT系统研制和应用需要研究的若干问题。

简介：X射线成像技术在医疗诊断和无损检测等领域有着广泛的应用。对于软组织等弱吸收物体,传统的吸收成像无法获得高对比度的图像。为了解决这个问题,产生了X射线相位衬度成像技术。本文介绍类同轴全息测量下的X射线相位衬度层析成像技术,重点讨论该成像技术的Bronnikov模型和基于Helmholtz方程的模型,及相应的重建方法。

简介：摘要目的研制基于深度卷积神经网络的放大蓝激光成像(ME-BLI)和放大窄带成像(ME-NBI)模式下早期胃癌识别系统，比较2种模式下模型的性能差异，并探讨模型训练方式对准确度的影响。方法回顾性收集ME-BLI和ME-NBI下的胃良性病灶和早期胃癌的内镜图像，共收集5个数据集和3个测试集：数据集1包括2 024张非癌和452张早期胃癌ME-BLI图片，数据集2包括2 024张非癌和452张早期胃癌ME-NBI图片，数据集3是数据集1和2的合集(共4 048张非癌、904张早期胃癌ME-BLI和ME-NBI图片)，数据集4在数据集2的基础上增加62张非癌和2 305张早期胃癌ME-NBI图片(共2 086张非癌和2 757张早期胃癌ME-NBI图片)，数据集5在数据集3的基础上增加62张非癌和2 305张早期胃癌ME-NBI图片(共4 110张非癌、3 209张早期胃癌ME-BLI和ME-NBI图片)；测试集A包括422张非癌和197张早期胃癌ME-BLI图片，测试集B包括422张非癌和197张早期胃癌ME-NBI图片，测试集C是测试集A和测试集B的合集(共844张非癌、394张早期胃癌ME-BLI和ME-NBI图片)。根据5个数据集分别构建5个模型，分别评估其在3个测试集中的表现。通过以病灶为单位的视频测试，比较ME-NBI和ME-BLI模式下早期胃癌识别模型在临床环境下的性能差异，并与4名资深内镜医师进行比较。主要终点指标为早期胃癌的诊断准确度、灵敏度和特异度。采用卡方检验进行统计学分析。结果模型1在测试集A的表现最佳，准确度、灵敏度、特异度分别为76.90%(476/619)、63.96%(126/197)、82.94%(350/422)；模型2在测试集B的表现最佳，准确度、灵敏度和特异度分别为86.75%(537/619)、92.89%(183/197)、83.89%(354/422)；模型3在测试集B中的表现最佳，准确度、灵敏度和特异度分别为86.91%(538/619)、84.26%(166/197)、88.15%(372/422)；模型4在测试集B的表现最佳，准确度、灵敏度和特异度分别为85.46%(529/619)、95.43%(188/197)、80.81%(341/422)；模型5在测试集B的表现最佳，准确度、灵敏度和特异度分别为83.52%(517/619)、96.95%(191/197)、77.25%(326/422)。根据图片识别早期胃癌，模型2~5的准确度均高于模型1，差异均有统计学意义(χ2＝147.90、149.67、134.20、115.30，P均<0.01)；模型2和3的灵敏度和特异度均高于模型1，模型2的特异度低于模型3，差异均有统计学意义(χ2＝131.65、64.15、207.60、262.03、96.73，P均<0.01)；模型4和5的灵敏度均高于模型1~3，模型4和5的特异度均低于模型1~3，差异均有统计学意义(χ2＝151.16、165.49、71.35、112.47、132.62、153.14，176.93、74.62、14.09、15.47、6.02、5.80，P均<0.05)。以病灶为单位的视频测试结果显示，医师1~4的平均准确度为68.16%；模型1~5的准确度分别为69.47%(66/95)、69.47%(66/95)、70.53%(67/95)、76.84%(73/95)和80.00%(76/95)。模型1~5之间、模型1~5与医师1~4之间的准确度比较差异均无统计学意义(P均>0.05)。结论基于深度学习的ME-BLI早期胃癌识别模型具有较好的准确度，但诊断效果略差于ME-NBI模型；ME-NBI联合ME-BLI早期胃癌识别模型的诊断效果优于单独模式下的模型；增加ME-NBI图片数量，尤其是早期胃癌图片，可以提高ME-NBI模型的灵敏度，但特异度有所下降。

简介：摘要目的探讨小鼠生理性老化过程中心肌内外膜力学参数的改变。方法选择月龄从3周到24月的C57BL/6的小鼠50只，常规超声和分层斑点追踪技术(LS-STE)评估不同月龄(每组10只)小鼠的心肌力学改变；应用HE和Masson三色法评估小鼠生理性老化过程中的心肌病理学改变。结果不同月龄小鼠常规超声所测参数表现为明显的增龄性改变(均P<0.05)；LS-STE所测指标提示在生理性老化过程中，小鼠左室径向应变及内膜下、外膜下纵向应变、环向应变值逐渐减低(均P<0.05)；与3周组相比，14月龄组小鼠的内膜下纵向应变值显著减低[(－23.49±2.32)比(－17.19±2.28)，P<0.05]；与3周组相比，24月龄组小鼠的径向应变值[(32.90±5.01)比(21.80±5.54)]、内膜下纵向应变值[(－23.49±2.32)比(－15.44±2.27)]、外膜下纵向应变值[(－13.23±3.19)比(－7.59±2.21)]、内膜下环向应变值[(－25.93±4.09)比(－20.31±4.08)]和外膜下环向应变值[(－9.30±1.92)比(－6.01±1.04)]减低(均P<0.05)。HE及Masson三色法提示老化过程中小鼠心肌组织光镜下表现为心肌横截面积增大，纤维组织增生。结论LS-STE可以精确地评估小鼠模型老化过程中的心功能变化及心肌病理学改变，为评估抗心肌老化提供了新的工具。

简介：摘要目的基于功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging，fMRI）数据构建深度学习分类模型，以辅助诊断双相障碍患者，并分析双相障碍关键影像学特征，提高双相障碍识别率。方法收集符合 DSM-Ⅳ诊断标准的双相障碍患者146例（患者组）以及健康对照者234名（对照组），进行fMRI扫描。采用局部一致性（regional homogeneity，ReHo）和低频振幅2种方法分析fMRI数据。基于ReHo和低频振幅指标分别采用深度神经网络（deep neural networks，DNN）和双通道卷积神经网络（dual-channel convolution neural networks，DCNN）构建分类模型，并通过比较分类准确率、受试者工作特征曲线曲线下面积获得最佳分类模型；采用准确率较高的影像指标对基于自动解剖标记图谱（anatomical automatic labeling，AAL）的90个大脑区域使用支持向量机（support vector machine，SVM）算法构建基于单个脑区的分类模型，并通过比较准确率指标，识别双相障碍的关键影像学特征。结果基于ReHo和低频振幅指标构建的DCNN分类模型的准确率分别为75.3%和72.6%，优于同指标下准确率分别为67.1%和65.1%的DNN分类模型，且使用ReHo指标构建的分类模型准确率相对优于低频振幅指标；同时基于SVM分类模型使用ReHo指标显示枕叶（枕中回、枕上回、舌回）、海马、丘脑等为识别双相障碍的关键脑区，且准确率均高于65.0%。结论基于ReHo指标的DCNN分类模型可用于双相障碍的辅助诊断；同时枕叶、海马、丘脑可能是辅助识别双相障碍的关键影像学特征脑区。

简介：成像侦察卫星系统内部关系复杂、任务需求种类较多，利用基于町执行模型架构的系统工程对其进行建模研究，可以有效地实现从模型到仿真的综合集成．通过研究可执行模型架构理论，集成UPDM与成像侦察卫星系统功能模型，对成像侦察卫星系统进行了建模与仿真，验证了可执行模型架构的有效性与实用性．

简介：目的:建立可用于活体成像的小鼠大肠癌肝转移移植瘤模型。方法:利用慢病毒将荧光素酶表达载体转染至人肠癌L〇V〇细胞株，经嘌呤嘧啶筛选获得稳定表达荧光素酶的细胞克隆。进行裸鼠脾脏注射，采用脾脏注射切脾法和保脾法两种方法制造结肠癌肝转移模型，比较小鼠肝转移情况，并对肝脏组织进行HE染色，分析肿瘤细胞的生长分布特点。结果:建立了肠癌细胞株的荧光素酶基因稳定表达的亚克隆,两组经脾注射方法肝转移率均为65%以上，具有可操作性，切脾组具备更多的肝脏转移数及更高的肝脏成瘤率。结论:成功构建了可用于活体成像的小鼠肠癌肝转移移植瘤模型，确定了脾脏注射切脾法制造小鼠结肠癌肝转移模型是较好的造模方法。

简介：摘要目的基于扩散峰度成像（diffusion kurtosis imaging, DKI）直方图的影像组学特征构建低级别胶质瘤（low-grade glioma, LGG）患者预后的列线图模型。材料与方法回顾性分析2018年1月至2020年6月在南京市第一医院就诊的88例LGG患者的DKI资料。经DKE软件处理获得直方图参数特征，并经最低绝对收缩和选择算子筛选最佳影像特征后计算DKI评分。采用单因素Cox回归及多因素Cox回归分析筛选与LGG预后密切相关独立危险因素，并依此建立预测LGG预后的列线图。应用Delong检验比较临床变量模型和列线图模型差异，采用决策曲线分析（decision curve analysis, DCA）和校准曲线评估模型效能。结果年龄、WHO分级、脑叶位置、肿瘤部位、术后放疗与否、DKI评分是LGG预后的关键危险因素（均P＜0.05）。基于以上危险因素构建列线图模型，一致性指数为0.838（95% CI：0.816～0.860），预测LGG预后的曲线下面积为0.953，明显大于基于临床变量的模型的0.745（Z=-3.42, P=0.005）。DCA显示列线图模型的净收益优于临床变量模型。校准曲线提示在观察值与预测值之间有良好的一致性。结论基于DKI直方图的列线图模型可直观全面地预测LGG患者预后，为临床个性化评估患者生存预后提供有力工具。

简介：摘要目的探讨基于常规磁共振成像（MRI）影像组学模型预测垂体大腺瘤质地价值。方法回顾性分析2014年12月至2019年12月皖南医学院弋矶山医院经手术病理证实的101例垂体大腺瘤患者完整资料，根据术中垂体瘤质地分为质软组（n=58）与质硬组（n=43），按照7∶3比例随机将患者分为训练组（n=72）和验证组（n=29）。所有患者均行垂体常规MRI扫描。使用ITK-SNAP软件逐层手动勾画T1加权像（T1WI）、T2加权像（T2WI）和T1WI增强图像上肿瘤感兴趣区（ROI）并进行三维融合，然后导入AK软件提取纹理特征；利用最小冗余最大相关（mRMR）和最小绝对值收敛和选择算子（LASSO）回归分析进行特征选择和建立影像组学标签，并用100次留组交叉验证（LGOCV）验证模型的可靠性，绘制受试者工作特征（ROC）曲线评价模型的预测能力；应用决策曲线分析（DCA）评估模型的临床应用价值。结果T1WI、T2WI、T1WI增强和联合序列模型在训练组和验证组中预测垂体大腺瘤质地曲线下面积（AUC）（95%CI）分别为0.91(0.84~0.98）和0.90(0.78~1.00)、0.86(0.78~0.95）和0.83(0.64~1.00)、0.90(0.83~0.97）和0.89(0.77~1.00）以及0.92(0.85~0.98）和0.91(0.79~1.00)。DCA表明T1WI、T2WI、T1WI增强和联合序列模型均具有较好净获益。结论常规MRI的T1WI、T2WI、T1WI增强和联合序列模型均具有很高预测垂体大腺瘤质地的效能，为探索预测垂体大腺瘤质地提供了一种新的定量分析方法。

简介：摘要目的建立基于二维剪切波弹性成像(2D-SWE)技术的肝细胞癌(HCC)切除术后肝衰竭(PHLF)预测模型。方法纳入2018年8月至2019年7月于中山大学附属第一医院肝胆外科行肝切除术的HCC患者101例。所有患者术前均行实验室检验、肝剪切波弹性成像检查及上腹部增强CT或MRI检查，以获取肝功能、肝脏硬度(LS)值及肝内肿瘤相关指标。根据国际肝脏外科研究小组(ISGLS)定义判断PHLF，二元Logistic回归分析构建PHLF预测模型，利用ROC曲线分析及Hosmer-Lemeshow检验评估并比较预测模型、ALBI评分、MELD评分及Child-Pugh评分预测PHLF的效能。结果101例患者中39例发生PHLF(38.9%)。Logistic回归分析显示国际标准化比值(OR＝1.09，P＝0.026)、LS(OR＝1.297，P＝0.004)及肿瘤最大径(OR＝1.191，P＝0.015)是PHLF发生的独立风险因素。基于上述因素构建的模型预测PHLF的ROC曲线下面积为0.842(95%CI＝0.763～0.921)，显著大于ALBI评分、MELD评分及Child-Pugh评分预测PHLF的ROC曲线下面积(0.626～0.688，P<0.05)；Hosmer-Lemeshow检验提示模型具有良好的校准度(P＝0.498)。结论基于剪切波弹性成像技术构建的PHLF预测模型具有良好的预测效能，有助于外科医师筛选适合手术的HCC患者。

简介：摘要目的建立简单、易行、成功率高的偏侧帕金森病大鼠模型。方法SD大鼠80只，注射同等剂量的6-羟基多巴胺（6-OHDA）于内侧前脑束不同部位。位点1前囟后1.8mm、右侧2mm、硬膜下8.5mm；位点2前囟后1.8mm、右侧2mm、硬膜下7.5mm，制作黑质完全损伤型PD大鼠模型，运用阿朴吗啡诱发旋转试验及免疫组化检验模型是否成功。磁共振活体检测PD大鼠黑质、纹状体的毁损情况。结果注射6-OHDA后第4周内有54只大鼠诱发明显的旋转行为，且旋转次数>7转/min，模型成功率为75％。MRI显示模型大鼠第1周后毁损侧黑质较对侧出现了明显的MRI低信号区，且随着时间的延长低信号区逐渐减小，至第3周已基本消失。结论应用6-OHDA小剂量两点毁损内侧前脑束制备的偏侧帕金森病大鼠模型具有较高的成功率，是帕金森病研究较为理想的模型。MRI扫描可以活体连续观察帕金森病大鼠模型的毁损情况，是客观评价和检测帕金森病大鼠模型的一种有效工具。

简介：摘要目的探讨动态CT心肌灌注成像（CT-MPI）定量指标评价猪冠状动脉微循环障碍（CMD）模型的价值。方法10只实验中华小型猪，麻醉后经股动脉选择性插管，通过导丝缓慢注入左前降支远段1 ml微球混合液（含微球0.5×105/0.5 ml），建立CMD模型。分别于建模前60 min及建模后10 min行CT-MPI静息态和负荷态扫描。测量CT-MPI的定量指标，包括心肌血流量（MBF）、心肌血容量（MBV）。以实验猪建模前后CT-MPI指标的变化为自身参照标准，采用配对样本t检验比较建模前后静息和负荷状态下MBF、MBV的差异。之后处死动物并行病理检查证实CMD心肌节段。结果8只猪完成实验（2只猪于建模时死亡）。CMD区静息MBF、MBV分别为（98.6±20.9）ml·100 ml-1·min-1、（9.0±2.8）ml/100 ml；负荷MBF、MBV分别为（87.6±14.6）ml·100 ml-1·min-1、（8.0±1.8）ml/100 ml。CMD区静息和负荷MBF及MBV与非CMD区比较均减低（P<0.001）。HE染色低倍镜下显示损伤心肌与正常心肌并存，高倍镜下显示心肌细胞质黏附，嗜酸性粒细胞增多，心肌细胞排列疏松，细胞核部分出现皱缩以及心肌细胞间质水肿。结论本研究通过动态CT-MPI评价CMD动物模型，表明CMD心肌节段在静息和负荷状态下的MBF值和MBV值均较造模前明显减低，MBF、MBV变化值可作为动态CT-MPI评价CMD的定量指标。

简介：目的探讨体素内不一致运动磁共振成像在乳腺良恶性病变鉴别当中的价值。方法收集温州医科大学附属第二医院经病理证实的50例乳腺良、恶性病变（其中良性20例，恶性35例）患者的相关资料，所有患者均行多b值DWI检查（b=0-2000s／mm2）；使用IVIM模型和单指数模型获得病变的灌注不相关扩散系数（D）、灌注相关扩散系数（D＊）和灌注分数（f）及标准化表观扩散系数（ADCstandard），并采用两独立样本t检验分析，通过受试者工作特性曲线（receiveroperatingcharacteristiccurve,ROC）评估各项参数的诊断效能。结果乳腺良性病变组D值、D％值、f值及ADC值分别为（1．31±0．47）×10^-3mm2／s、（26．47±13．81）×10^-3mm2／s、（17．35±3．78）％、（1．37±0．37）×10^-3mm2／s。乳腺恶性肿瘤组上述各参数值分别为（O．95±0．28）×10^-3mm2／s、（24．58±14．62）×10^-3mm2/s、（23．69±4．35）％、（1．03±0．14）×10^-3mm2/s，2组间D值、f值及ADC值差异均有统计学意义（t值分别为3．203、-5．139、3．991，P均〈0．05）；D＊值差异无统计学意义（t=0．441，P〉0．05）。ROC曲线分析得出D值的诊断效能最大（AUC=0．866），而联合D值和f值的AUC可达到0．934。结论IVIM模型获得的相关参数有助于乳腺良恶性病变的鉴别，以IVIM模型中D值的诊断敏感性和特异性最高，联合D值和f值的诊断效能最高。

简介：摘要目的探讨基于扩散加权成像（diffusion weighted imaging, DWI）的单指数、分数微积分（fractional order calculus, FROC）模型和氟代脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描（18F-fluorodeoxyglucose-positron emission tomography, 18F-FDG PET）在评估肺腺癌增殖状态中的价值。材料与方法选取经我院病理证实的64例肺腺癌患者，以Ki-67表达25%为界，＞25%为高Ki-67组，≤25%为低Ki-67组。所有患者在治疗前均行肺部18F-FDG PET/MR检查，其中DWI采取10个b值（0～1000 s/mm2）扫描。比较两组间表观扩散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）、空间变量（a microstructural quantity, μ）、扩散系数（diffusion coefficient, D）、分数空间导数（fractional order parameter, β）、最大标准摄取值（maximum standardized uptake value, SUVmax）有无显著差异。通过多因素logistic回归分析Ki-67增殖状态的独立预测因素，采用受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve, ROC）评估鉴别效能，并分析各参数与Ki-67之间的相关性。结果低Ki-67组的ADC、D、β显著大于高Ki-67组（P＜0.05），高Ki-67组的μ、SUVmax显著大于低Ki-67组（P＜0.05）。参数D和SUVmax曲线下面积分别为0.873和0.727，且多因素logistic回归显示D值（OR：0.421，95% CI：0.245～0.723，P=0.002）和SUVmax值（OR：1.022，95% CI：1.002～1.042，P=0.031）是Ki-67高表达的独立危险因素。ADC值和D值与Ki-67呈负相关（r=-0.361，r=-0.420），μ和SUVmax值与Ki-67呈正相关（r=0.369，r=0.527）。结论单指数、FROC模型和18F-FDG PET均是评估肺腺癌增殖状态的有效手段，其中FROC模型的D值具有最高的诊断效能。FROC模型为探索肿瘤组织微环境信息提供了新的视角，在无创评估肺腺癌增殖状态方面具有很大潜力，其临床应用前景广阔。