简介:【摘要】 目的 探讨64层螺旋CT在肺部结节病影像学诊断中的效果。 方法 本院于2018年至2020年期间共收治的1万例肺部结节病患者,随机抽取50例患者为研究对象。分别行64层螺旋CT影像学检查、活检检查。 观察肺部结节病的诊断准确率及CT影像学表现。结果 以活检结果为标准,参与的50例患者中,64层螺旋CT诊断全部符合标准,无误诊或漏诊发生;所有参与的患者中均见明显淋巴结肿大,平均淋巴结短径为(15.32±3.46)mm;其中,所有患者均伴有明显隆突下间隙淋巴结肿大,该区域平均淋巴结短径(16.98±2.81)mm;单肺门淋巴结肿大合并纵膈淋巴结肿大患者11例,双肺门淋巴结肿大合并纵膈淋巴结肿大患者39例。 结论 64层螺旋CT诊断用于肺部结节病诊断,诊断准确率较高,操作便捷,可为临床治疗提供可靠的诊断依据。
简介:摘要:目的:分析护理干预应用于冠状动脉CT血管成像检查的实际价值。方法:基于2020年1月-2020年12月,纳入100例接受冠状动脉CT血管成像检查患者作为观察对象,以护理模式差异性分组,50例设置为对比组(常规护理)、50例设置为研究组(精细化护理),比较护理价值。结果:配合精细化护理的50例研究组,图像质量优良率98.00%较实施常规护理的50例对比组86.00%更高(P<0.05);研究组护理满意度评分较对比组更高(P<0.05)。结论:在冠状动脉CT血管成像检查过程中,配合精细化护理干预,有助明显提升图像质量、患者对护理服务的满意度。
简介:【摘要】目的:分析CT诊断用于胸腹部巨大淋巴结增生症患者中的诊断价值。方法:针对我院收治的疑似胸腹部巨大淋巴结增生症患者22例作为本次观察对象,针对22例疑似胸腹部巨大淋巴结增生症患者实施CT诊断的检测,将其诊断结果与手术病理结果进行对比,分析CT诊断对于胸腹部巨大淋巴结增生症的诊断价值。结果:CT诊断胸腹部巨大淋巴结增生症的敏感度为94.12%,特异度为80.00%,准确性为90.91%,与手术病理学诊断结果无显著差异(P>0.05),统计学无意义。结论:在对胸腹部巨大淋巴结增生症患者实施诊断中给予CT诊断的有效性较高,能提供相应的影像学诊断表现和特点,方便临床中制定个性化的手术方案,促进患者预后。
简介:【摘要】目的:观察分析原发性肺淋巴上皮瘤样癌的病理特征以及CT表现。方法:回顾性分析本院于2014年1月-2016年2月纳入的11例原发性肺淋巴上皮瘤样癌患者临床资料,均通过病理证实,收集其CT资料,分析病理特点。结果:单发,病灶大小2.1-8.9cm,平均(4.8±0.6)cm;6例周围型、5例中央型;CT平扫发现钙化2例、空洞性病变1例、坏死区1例、7例密度均匀;CT加强扫描发现3例轻中度强化、8例显著强化;1边界模糊、10例边界清晰;3例血管与病灶界限分明、5例血管受病灶挤压、3例病灶内血管包埋。肿瘤切除术8例,其中2例淋巴结转移。结论:CT检查可见原发性肺淋巴上皮瘤样癌肿块边界多清晰、均可见强化、体积偏大,以单发为主,周围型常见于胸膜下部位,中央型特征表现为“血管包埋征”。
简介:【摘要】目的:探究下肢全长CT参数分析对全膝关节置换术的效果影响。方法:纳入我院2020年6月~2021年6月收治的100例全膝关节置换术患者为例,随机分组法分为研究组(n=50,术前参考下肢全长CT参数)、对照组(n=50,术前未参考下肢全长CT参数),统计记录两组患者的手术时间、术中出血量、术后引流量以及手术前后下肢力线冠状位影像学指标变化。结果:研究组患者手术时间、术中出血量、术后引流量好于对照组(P<0.05)且手术前后下肢力线冠状位影像学指标变化不存在统计学意义(P>0.05)。结论:全膝关节置换术术前使用下肢全长CT参数分析可以进一步保证手术安全性同时对下肢机械力线重建指导有积极意义。
简介:摘要:目的:实验将针对颈椎病患者使用X线平片以及CT影像诊断方式,对疾病作出进一步分析,对比临床诊断效果。方法:将本院收治确的颈椎病患者作为本次研究对象来源,在其中随机抽取80例,诊疗时间范围在2020年1月-2020年12月,分别开展两种检查。对照组患者采用X线平片检查,观察组则为以及CT影像诊断方式,对比诊断结果。结果:从诊断上看,观察组的诊断方式在颈椎曲度异常,颈椎间隙狭窄的检出率上更高,对比具有统计学意义(P<0.05)。但是从特异性分析上,对照组的诊断价值则优于观察组,差异具有统计学意义。结论:采用 CT影像和X线平面诊断颈椎病均具有各自的优势,可在临床中将两种方式联合在一起,发挥最大的效用。
简介:【摘要】目的:观察分析高血压脑出血早期扩大预测过程中以基线CT平扫为基础的放射组学方法的应用价值。方法:2020年3月-2021年2月对本院100例高血压脑出血患者进行观察分析,以患者入院内24h初次头颅CT检查结果为主,将其分为阴性组(血肿体积基线CT平扫30%)。通过放射组学软件分析基线CT平扫获得的纹理特点,然后降维处理数据,计算不同模型AUC曲线下面积。结果:总共获得纹理特征752个,随机森林模型AUC为0.853、Adaboost模型ACU为0.910、支持向量机模型AUC为0.499。结论:以基线CT平扫为基础的放射组学方法能够有效预测高血压脑出血早期扩大情况。