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基于因子分析的高級別腦膠質瘤MR灌注定量分析

發(fā)布時間:2018-05-08 06:27

  本文選題:膠質瘤 + 。 參考:《中國醫(yī)學影像技術》2017年01期


【摘要】:目的采用動態(tài)結構因子分析法(FADS)對5例高級別腦膠質瘤MR灌注圖像進行定量分析,以準確提取腦膠質瘤MR灌注圖像ROI的時間信號曲線(TISCs)。方法采用替代-近似算法對FADS模型求解,并分析從膠質瘤和正常組織區(qū)域提取的時間信號曲線(TISCs)和因子圖的特點。分別計算和比較膠質瘤與正常組織及病例間TISCs的相關系數。結果采用FADS法從膠質瘤和正常組織中均提取到1條波峰向上的曲線(即升峰曲線)和2條波峰向下的曲線(分別為降峰曲線a和b)。膠質瘤與正常組織升峰曲線的相關系數平均值為0.75±0.10,明顯低于膠質瘤患者間升峰曲線相關系數平均值0.84±0.05(P0.05)。膠質瘤降峰曲線a與正常組織降峰曲線相關系數最大均值和膠質瘤降峰曲線b與正常組織降峰曲線相關系數最大均值差異有統計學意義(P0.05)。膠質瘤患者因子圖中瘤周區(qū)域主要對應升峰曲線,而膠質瘤區(qū)域主要對應兩條降峰曲線。結論采用FADS能自動提取到膠質瘤的TISCs,初步證明利用曲線的生理參數進行膠質瘤分級診斷具有可行性。
[Abstract]:Objective to quantitatively analyze Mr perfusion images of 5 cases of high grade gliomas by using dynamic structural factor analysis (FADS), and to extract the time signal curve of Mr perfusion images of gliomas accurately. Methods the FADS model was solved by substitution approximation algorithm, and the characteristics of time signal curves and factor diagrams extracted from glioma and normal tissue were analyzed. The correlation coefficients of TISCs between gliomas and normal tissues and cases were calculated and compared. Results FADS method was used to extract one peak upward curve (i.e. peak rising curve) and two downward peak curves (A and B) from gliomas and normal tissues respectively. The average correlation coefficient of peak rising curve between glioma and normal tissue was 0.75 鹵0.10, which was significantly lower than that between glioma patients and normal tissue. There was significant difference between the maximum mean value of the correlation coefficient between the glioma peak reduction curve a and the normal tissue peak lowering curve and the maximum correlation coefficient between the glioma falling peak curve b and the normal tissue drop peak curve (P 0.05). In the factor map of glioma patients, the region around the tumor mainly corresponds to the peak rising curve, while the glioma region mainly corresponds to two curves of descending peak. Conclusion\\\
【作者單位】: 武漢大學中南醫(yī)院醫(yī)學影像科;中國人民解放軍武漢總醫(yī)院放射科;中國人民解放軍武漢總醫(yī)院醫(yī)學工程科;
【基金】:國家自然科學基金(81401474) 湖北省自然基金項目(2012FFB06809)
【分類號】:R739.41;R445.2

【相似文獻】

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本文編號:1860317

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