简介:摘要利用丽江新一代天气雷达回波资料、相关产品并结合Micaps常规观测资料,对2011年4月30日下午19时40分发生在丽江古城区的降雹过程进行了成功的预报预警。对此次过程进行分析得出冰雹云回波呈点状、线状排列,发展到强盛时期出现钩状回波的特征。冰雹云回波单体在VCS垂直剖面图上的特征主要有强回波核高度在6~10km之间,还出现了弱回波区、回波墙、悬垂体等结构特征。逆风区和辐合是本次冰雹云回波径向速度图上的主要特征。降雹前VIL值都有不同程度的跃增,跃增达到最大值后地面降雹,系统减弱后VIL值开始减小。高空偏北气流是丽江冰雹的引导气流,偏北气流越强,持续时间越长,受影响出现区域性冰雹的可能性极大。
简介:摘要睡眠对儿童发育成长是非常重要的,儿童的睡眠问题常出现在OSAS患者中。儿童与成年人相比其闭塞性睡眠无呼吸/低呼吸的症状时的脑波上的觉醒(Arousal)反映相对不是很明显。运用常规睡眠脑波分析方法R&K(Rechtschaffen&Kales)时未发现显著差异。本研究对以上两种方法的特点、相关性进行分析,探讨临床上如何合理运用。方法以2006年-2007年间由于睡眠阻塞性呼吸暂停症,鼾症而到大阪某大学附属医院A(18人)以及大阪某医院睡眠中心B(4人)就诊的22名小儿患者(男16人,女6人)为分析对象。首先,进行睡眠深度、长度、各睡眠阶段的比例等参数评价睡眠效率。其次,运用新方法CAP(Cyclicalternatingpattern)对睡眠的稳定性进行评价。最后,对两种方法的各项参数进行统计处理,分析其相关性、一致性、相异性、以及影响等。结果确认到CAP和R&K之间有数项参数具有相关性。但主要是ASDA标准中提到的A3(不稳定)与A1(稳定)相关参数。从分析结果得知仅依靠CAPrate来评价睡眠的稳定性是不充分的,需要更详细的评价参数。虽然两种方法独立,但由于确认到一些重要的相关性及相异性,因此,在分析睡眠状态时需合理结合两种方法提高对睡眠评价的准确性及精确度。
简介:摘要目的探讨三维超短回波时间(three-dimensions ultra short echo time,3D UTE)序列和三维梯度回波(three-dimensions gradient echo,3D GRE)序列对早产儿肺部磁共振成像的可行性,优化磁共振序列扫描参数。材料与方法前瞻性纳入于2021年3月至7月在我院行肺部MR检查的早产儿95例,男婴50例,女婴45例,年龄1天~1岁10个月,中位年龄5个月。所有志愿者均在联影3.0 T儿科专用磁共振设备(UIH uMR Alpha)上进行肺部磁共振检查,扫描序列包括3D UTE和3D GRE序列。各序列分别采用不同扫描参数进行序列调试。采用随机分配的方法将3D UTE序列按照不同扫描参数组别将所有受试者分为组一(18例)、组二(17例)、组三(19例)、组四(21例)和组五(20例)等五个组别。3D GRE序列按照不同扫描参数组别将所有受试者分为组Ⅰ (24例)、组Ⅱ (22例)、组Ⅲ (23例)和组Ⅳ (26例)等四个组别。两名放射科医师采用客观评价法对不同扫描参数时图像质量进行评价,客观评价指标包括信噪比(signal noise ratio,SNR)和对比噪声比(contrast noise ratio,CNR),并进一步对不同组间扫描时间进行比较。结果3D UTE和3D GRE序列不同扫描参数时肺部图像SNR和CNR差异有统计学意义(P<0.05)。在3D UTE序列中,组一、二、三分别与组四和组五图像的SNR和CNR差异有统计学意义(P<0.05),而组四和组五图像质量差异无统计学意义(P>0.05)。同时,组四较组一、二、三扫描时间分别减少77.95%、75.55%和6.67%,组五较组一、二扫描时间分别减少76.06%和73.45%。在3D GRE序列中,组Ⅰ、Ⅱ分别与组Ⅲ、Ⅳ图像的SNR和CNR差异有统计学意义(P<0.05),而组Ⅲ与组Ⅳ图像质量差异无统计学意义(P>0.05)。同时,组Ⅲ较组Ⅰ、Ⅱ扫描时间分别减少70.80%和24.24%,组Ⅳ较组Ⅰ扫描时间减少40.71%,而图像质量却显著提高。结论3D UTE和3D GRE序列对早产儿肺部进行磁共振成像是可行的,3D UTE序列推荐扫描参数为组四和组五,3D GRE推荐扫描参数为组Ⅲ和组Ⅳ。其在保证较高图像质量的同时,大大缩短临床扫描时间,提高检查成功率。
简介:目的:分别采用MRI单次激发平面回波(singleshortechoplanarimaging,ss-EPI)扩散加权成像(diffusionweightedimaging,DWI)序列和快速自旋回波(turbospinecho,TSE)DWI序列,对受检者行头颅MRI检查,比较2种序列的图像质量及对脑组织表观扩散系数(apparentdiffusioncoefficient,ADC)测量的影响。方法:选取53例因头痛或头晕接受头颅MRI检查的患者,除常规检查序列外,分别采集ss-EPIDWI和TSEDWI图像,并对2组序列的图像质量进行主观和客观评估。主观评估,主要评判图像的磁敏感伪影;而客观评估,则包括测量脑组织的信噪比(signaltonoiseratio,SNR)和脑灰白质ADC值。将2组所测得的结果进行比较,采用配对Wilcoxon符号秩和检验比较2组间的SNR及ADC差异。结果:主观评估方面,TSEDWI序列的图像磁敏感伪影明显少于ss-EPIDWI序列,差异有统计学意义(P=0.0001);在客观评估方面,TSEDWI序列的脑白质SNR(15.25±1.49)有略低于ss-EPIDWI序列SNR(15.53±1.44)的趋势,但差异尚无统计学意义(P=0.331)。TSEDWI序列的脑灰质SNR(28.14±4.13)低于ss-EPIDWI序列SNR(30.43±3.68),差异有统计学意义(P=0.000083);TSEDWI序列的脑白质ADC[(0.795±0.056)×10~(-3)mm~2/s]低于ss-EPIDWI序列[(0.820±0.058)×10~(-3)mm~2/s],差异亦有统计学意义(P=0.000002)。TSEDWI序列的脑灰质ADC值[(0.939±0.103)×10-3mm~2/s]高于ss-EPIDWI序列[(0.885±0.053)×10-3mm~2/s],差异有统计学意义(P=0.001)。结论:采用TSEDWI序列检查有助于减少磁敏感伪影,改善图像质量,具有较高的临床应用价值。
简介:摘要:随着医疗事业的发展及深度学习技术的快速成熟,图像处理在生物医学图像分析领域得到了广泛深入应用。小波分析的多尺度分析特性为医学图像处理研究者提供了更灵活的处理方法。它使用时域和频域两种处理方法,可以选择任意的分解层数,用较少的计算量获得满意的效果。图像经过小波变换之后,其轮廓由低频成分表达,而高频成分表示图像的细节内容,将低频成分的系数加强,而将高频成分的系数抑制可达到对图像的增强。以医学图像的同步去噪和反差增强为目标,探讨了将分段线性拉伸函数作为格子波尔兹曼方程的外力项,达到了预期的效果,解决了医学图像反差低且含有噪声污染的情况,研究了基于小波变换的图像超分辨率增强模型,通过估计高分辨率小波系数,经插值逆变换可得到重构的高分辨率图像。针对CR成像过程中分辨率差的情况,利用小波变换的超分辨率增强方法克服图像分辨率不高的探讨和研究。通过小波变换方法把图像分解为各种尺度和多方向的高、低频成分,抑制掉高频噪声,增强图像的边缘信息,经小波重构恢复图像。这种利用得到的小波系数和尺度系数进行小波逆变换处理的方法,提高了图像增强效率。在许多研究中,目前医学图像图像增强的钝化和锐化两种方法对图像增强处理并不理想,对医学图像图像增强的应用研究也不多。本文研究了基于小波分析算法的数学模型,通过医学图像增强的钝化和锐化方法以及医学图像图像的钝化、锐化增强的算法实现设计,模拟了钝化和锐化增强方法的处理结果。