freeroi 在功能磁共振roi分析中的应用

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磁共振波谱在诊断颅内肿瘤中的应用

Department of Neurosurgery Peking University People’s Hospital
二各种代谢物
目前在大多数颅内肿瘤1H-MRS表现为以下多种代谢物的局部脑组织中的浓度变化
N-乙酰天门冬氨酸(N-aminosuccinic acid，NAA) 胆碱(choline，Cho) 肌酸(creatine，Cr) 乳酸(lactic acid，Lac) 脂质(lipid，Lip) 丙氨酸(alanine，Ala) 肌醇(myo-inosito，MI) 谷氨酸复合物(glutamine，Glk)
Department of Neurosurgery Peking University People’s Hospital
一基础理论
Department of Neurosurgery Peking University People’s Hospital
磁共振波谱(Magnetic resonance spectroscopy，MRS)概念
Department of Neurosurgery Peking University People’s Hospital
胆碱(Cho)变化意义Biblioteka Baidu
Cho在肿瘤边缘增加比中心高，实体部分比囊性部分高 Cho与胶质瘤级别有很好相关性。肿瘤的恶性程度越高，生长越快，细胞分裂增殖越活跃，具有越高的Cho值 Tedeschi等在随访的脑胶质瘤患者中，病情进展病例的Cho升高率>45%，而病情稳定病例Cho升高率<35%，无一例Cho无改变或下降

基于FSL的DTI数据预处理流程

基于FSL（FMRIB Software Library）的DTI（Diffusion Tensor Imaging）数据预处理流程是一种常用的方法，用于处理DTI数据并提取有价值的信息。以下是基于FSL的DTI数据预处理流程的详细介绍，包括数据质量控制、图像配准、矫正校准、脑组织分割、扩散度量量化、Fiber tracking、ROI分析等步骤。

1.数据质量控制：

首先，进行数据质量控制，检查DTI数据是否通过，包括检查图像是否完整、是否有运动伪影等问题。

2.图像配准：

DTI数据通常需要将其与结构磁共振（T1加权）影像进行配准以获取更准确的分析结果。这一步骤使用了FSL中的FLIRT（FMRIB's Linear Image Registration Tool）工具，通过寻找最佳线性变换方式将DTI图像与T1加权影像配准。

3.矫正校准：

由于DTI数据容易受到头部运动和磁场不均匀性等因素的影响，所以需要通过校正来降低这些影响。这一步骤使用了FSL中的eddy_correct 工具，对DTI数据进行运动校正。

4.脑组织分割：

使用FSL中的BET（Brain Extraction Tool）工具，对T1加权影像进行脑组织分割，去除非脑组织部分，获得更准确的分析结果。

5.扩散度量量化：

使用FSL中的DTIFit工具，对矫正校准之后的DTI数据进行扩散度

量计算。这一步骤可以得到各向异性（FA）、各向异性饱和度（MD）、立

体各向异性（AD）等扩散度量值。

6. Fiber tracking：

统计学在医学影像分析中的应用

统计学在医学影像分析中的应用近年来，随着医学影像技术的快速发展，如计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）等，医学影像分析成为了一项重要的研究领域。

而统计学在医学影像分析中的应用也愈加受到重视。本文将探讨统计

学在医学影像分析中的应用，从而深入了解其在临床诊断和治疗中的

潜力。

首先，统计学在医学影像分析中的应用可以提供精确的量化分析。

在医学影像学中，医生通常需要获取到图像中感兴趣区域（ROI）的特

征参数。而统计学方法可以通过对ROI中像素值的统计分析，获得精

确的数值描述。例如，在肿瘤检测中，医生可以利用统计学方法计算

出肿瘤区域的体积、形状等参数，从而更准确地评估肿瘤的恶性程度。

其次，统计学在医学影像分析中的应用可以帮助发现潜在的疾病风

险因素。通过分析大量的医学影像数据，统计学可以发现与某种疾病

相关的影像特征。例如，在心脏病的研究中，研究人员利用统计学方

法分析多个心脏病患者的MRI数据，发现某些特定的心脏形态特征与

心脏病发生的关联性。这种关联性可以帮助医生在早期阶段识别并干

预患者的疾病风险。

同时，统计学在医学影像分析中的应用也可用于疾病的预测和诊断。通过利用大量的医学影像数据和临床信息，统计学方法可以建立预测

模型，用于评估个体患病的风险。临床医生可以利用这些模型，结合

患者的个人信息和影像特征，进行早期的疾病预测和诊断。例如，在

乳腺癌的诊断中，统计学方法可以分析乳腺钼靶和乳腺超声等影像数据，帮助医生准确判断病灶的恶性程度，从而提供更有效的治疗策略。

此外，统计学在医学影像分析中的应用还包括了疗效评估和治疗计

财务指标中英文简写

财务指标（Financial Indicators）是一组用于衡量和分析企业财务

状况和经营绩效的关键指标。这些指标涵盖了企业的财务数据，包括资产、负债、股东权益、收入、成本、利润等方面。在国际财务标准（International Financial Reporting Standards，IFRS）下，许多财

务指标都有相应的英文简写。以下是一些常用的财务指标的英文简写及其

解释：

1. ROA - Return on Assets 活动资产回报率：衡量企业利用其资产

创造利润的能力。

2. ROE - Return on Equity 股东权益回报率：衡量企业利用其股东

权益创造利润的能力。

3. ROI - Return on Investment 投资回报率：衡量企业从投资中获

得的回报百分比。

4. EPS - Earnings per Share 每股收益：衡量每股普通股票的收益。

5. P/E - Price-to-Earnings Ratio 市盈率：衡量股票价格与每股

收益之间的比率。

6. DPS - Dividends per Share 每股派息：衡量每股股票的派息金额。

7. FCF - Free Cash Flow 自由现金流：衡量企业从经营活动中所产

生的自由现金流量。

8. EBITDA - Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation, and Amortization 税息折旧及摊销前利润：衡量企业在计算税息折旧及

dpabi使用手册

DPABI（DPARSF & REST & GRETNA）是一个功能强大的脑成像

数据处理工具包，主要包括DPARSF、REST、GRETNA三个主要模块。本篇文章将介绍DPABI的安装与配置、功能特点、数据处理流程以及

常用功能的具体操作方法。

一、安装与配置

1. 系统要求

DPABI适用于Windows和Mac操作系统，建议使用64位系统。此外，还需要安装MATLAB和SPM（Statistical Parametric Mapping）软件。

2. 安装DPABI

下载最新版本的DPABI工具包，并解压到指定文件夹。确保解压

路径不包含特殊字符或汉字，否则可能导致程序无法正常运行。

3. 配置MATLAB环境

打开MATLAB软件，将DPABI工具包所在路径添加到MATLAB

搜索路径中。具体方法是在MATLAB命令框中输入以下命令：addpath(genpath('DPABI路径'))

二、功能特点

1. 综合数据处理

DPABI集成了多种脑成像数据预处理和分析方法，包括静息态功能

磁共振成像（Resting-State fMRI）、任务态功能磁共振成像（Task-State fMRI）和结构磁共振成像（Structural MRI）。

2. 自动化处理流程

DPABI提供了一套完整的自动化处理流程，可自动进行数据预处理、功能连接性分析和统计分析，大大简化了数据处理的复杂性。

3. 多种统计分析方法

DPABI支持多种经典的功能连接性分析方法，如静息态功能连接性

分析、脑区间功能连接性分析和动态功能连接性分析等，能够全面揭

MRIcro中文说明书

MRIcro 使用说明（人工翻译版）

MRIcro

系统win95或者随后的Linux系统

需求x86,或SUN微系统的x86 （我觉得这不是问题，支持32位的就行）

硬件支持16或24位色的

当前版本 1.40 build 1（这说明书有点老叻）

费用免费

作者Chris Rorden

描述：

把医疗图像转化为SPM友好分析格式。（SPM，即Scanning Probe Microscopy，扫描探针显微）。

可以逐次分析查看分析格式的图像。

创建分析格式的头文件。

创建3D兴趣区域（通过计算容量和密度）

兴趣区域的多层叠加。

旋转图像来符合SPM的模版图像。

输出图像格式包括BMP，JPEG，PNG，TIF。

结合图像：多个图像的相关查看。（观察相同坐标的PET或MRI扫描）

介绍

MRIcro允许在装有windows和Linux系统的电脑上浏览医疗图像。这是一个单机运行的程序，这他包裹郑重补充SPM的工具。MRIcro可以有效率的浏览和输出脑图像。除此之外，它还能使神经生理学家鉴定有意义的区域。MRIcro可以创建给其他平台输出脑图像的分析格式的头文件。

对其他Windows程序熟悉的使用者将发现这个软件非常简单好用。把鼠标停在按钮上

一段时间将在这个按钮上出现一个文字暗示。万不得已，我们还揍了一个简要的使用手册来描述基本的功能。

加载图像和主信息面板

MRIcro可以浏览各种各样的图像格式，包括SPM分析格式。分析格式的图像包括两个部分：一个是包括原始图像资料的img格式文件和一个描述图像维度的hdr格式的文件。MRIcor的住信息面板显示了头文件的信息和一系列的按钮这样你就可以打开浏览头文件。

磁共振alff 值提取

磁共振阿尔法频率（ALFF）值提取指南

简介

磁共振阿尔法频率（ALFF）反映了大脑特定区域的自发性脑活动程度。提取 ALFF 值是研究神经功能和疾病的关键步骤。本文提供了一个详细指南，介绍如何从磁共振成像 (MRI) 数据中提取ALFF 值。

数据准备

数据采集：使用功能性磁共振成像 (fMRI) 采集 BOLD 信号数据。

预处理：对数据进行运动校正、时间归整和空间标准化。

脑提取：去除非脑组织，如头皮和颅骨。

ALFF 计算

时域过滤：应用巴特沃斯滤波器，提取阿尔法频带（8-12 Hz）的 BOLD 信号。

平方取平均值：计算滤波后信号的平方值的平均值。

平方根取平均值：计算平方取平均值的平方根，得到 ALFF 值。

校正和归一化

生理噪声校正：使用心率和呼吸信号进行回溯校正，去除生理

噪声的影响。

灰质分割：使用灰质模板对大脑体素进行分割，仅提取灰质区

域的 ALFF 值。

归一化：对 ALFF 值进行归一化，以减少个体差异和扫描仪偏

倚的影响。

输出结果

ALFF 图像：生成一个三维 ALFF 图像，显示大脑不同区域的

ALFF 值。

统计图：可以生成组间或条件间的 ALFF 图，以比较不同组或条件之间的差异。

脑区分析：使用区域感兴趣区 (ROI) 分析，可以提取特定脑区的 ALFF 值。

注意事项

ALFF 值受多种因素影响，包括扫描仪参数、运动伪影和生理噪声。

不同年龄、性别和诊断组之间的 ALFF 值可能会存在差异。

仔细考虑过滤参数和校正方法至关重要，以确保可靠和准确的ALFF 值。

结论

通过遵循本指南，研究人员可以从磁共振成像数据中准确可靠

Zoomit-DWI序列和常规DWI序列在肾上腺MR小视野平扫的对比研究

Zoomit-DWI序列和常规DWI序列在肾上腺

MR小视野平扫的对比研究

李铭1,2李燕燕1,2林恒山1潘星朵1周小燕1刘建忠3

1.福建中医药大学附属康复医院影像科,福建福州350000;

2.福建省康复技术重点实验室,福建福州350000;

3.福建中医药大学附属康复医院睡眠医学科,福建福州350000

[摘要]目的研究肾上腺MR小视野扫描序列Zoomit-DWI和常规DWI的对比,探讨在肾上腺小视野弥散成像技术中二者优劣。方法回顾性选择2017年5月~2019年8月在医院行3.0T MR肾上腺扫描患者48例。分别同时扫描Zoomit-DWI和常规DWI。在参数相同的情况下,作为定量分析,在Zoomit-DWI和常规DWI上以各自b=50的图像作为基准,通过b值400和800以及ADC图,选取病变及正常组织的ADC值对比评估了肾上腺的表观弥散系数(ADC)。作为定性分析,两名主治医师独立评审包含不同b值加权图像的两个图像序列,再对图像质量进行主观评分及一致性检验,分析两个序列对肾上腺扫描的诊断价值。结果48例患者中,恶性肿瘤12例,良性肿瘤17例,正常肾上腺19例。在定量分析中,Zoomit-DWI对良恶性肿瘤及正常肾上腺的ADC值分别为(1.522±0.218)×10-3mm2/s、(1.124±0.158)×10-3mm2/s、(2.021±0.239)×10-3mm2/s。常规DWI对良恶性肿瘤及正常肾上腺的ADC值分别为(1.519±0.184)×10-3mm2/s、(1.107±0.133)×10-3mm2/s、(2.013±0.220)×10-3mm2/s(P>0.05)。在定性分析中,两位主治医师对Zoomit-DWI组的评分平均值均显著高于常规DWI组(P<0.05)。Kappa检验显示,两位医师的评分具有良好的一致性。结论Zoomit-DWI和常规DWI对于肾上腺弥散扫描的结果没有统计学差异,但Zoomit-DWI在主观评价显示有较高的图像分辨率和组织清晰度,对比常规DWI序列有一定的技术优势。

dpabi使用手册

DPABI（Data processing & Analysis for Brain Imaging）是一款功能强大的脑成像数据处理和分析工具，主要应用于静息态功能磁共振成像（Resting-state fMRI）数据的预处理和后续分析。本手册将为您介绍DPABI的基本使用方法，并帮助您快速上手使用该软件。

一、安装DPABI

您可以从DPABI的官方网站上下载最新版本的软件安装包。安装包提供了适用于不同操作系统的安装文件，您只需根据自己的系统选择相应的文件进行安装即可。

二、数据预处理

1. 选择功能磁共振成像数据

在DPABI中，您可以通过“Select subject”功能选择将要处理的功能磁共振成像数据，支持的数据格式包括.nii和.img/.hdr等常见格式。

2. 预处理步骤

DPABI提供了丰富的预处理选项，您可以根据需要选择合适的预处理步骤。一般情况下，预处理步骤包括切头、切首、去除非神经元信号、空间标准化等操作。

3. 设置参数

在进行数据预处理之前，您可以根据自己的需求设置一些参数。例如，选择切头切首的比例、设置滤波频带范围等。这些参数设置将直接影响数据的处理效果，应根据实际情况进行调整。

4. 运行预处理

参数设置完成后，您可以点击“Run”按钮开始进行数据的预处理。DPABI将根据您的选择和设置完成相应的数据处理操作，处理结果将保存在您指定的文件夹中。

三、静息态功能连接分析

1. 启动连接分析

在DPABI的主界面上，您可以选择“Functional Connectivity”选项进入静息态功能连接分析模块。

报告中的ROI分析与效益评估技巧

一、ROI分析的概念及意义

1.1 什么是ROI分析

1.2 ROI分析的重要性

1.3 ROI分析的适用范围与限制

二、ROI分析的计算方法

2.1 ROI分析的基本公式

2.2 ROI分析的具体计算步骤

2.3 ROI分析中的几个常见指标及解读

三、ROI分析中的难点与解决方案

3.1 ROI分析中的数据收集与整理

3.2 ROI分析中的不确定性与风险评估

3.3 ROI分析中的时间价值调整技巧

四、效益评估的方法与工具

4.1 效益评估的意义与目的

4.2 效益评估的常用方法

4.3 效益评估的工具与软件介绍

五、ROI分析与效益评估的应用实例

5.1 企业投资决策中的ROI分析与效益评估

5.2 政府项目管理中的ROI分析与效益评估

5.3 个人理财规划中的ROI分析与效益评估

六、提升ROI分析与效益评估的技巧

6.1 制定明确的目标与评估指标

6.2 引入科学的数据分析方法

6.3 定期监控与评估效益

6.4 引入专业的咨询与评估机构

一、ROI分析的概念及意义

1.1 什么是ROI分析

ROI是Return on Investment的缩写，意为投资回报率。ROI分析是指通过计算投资获得的回报与投资成本之间的比例关系，评估投资项目的经济效益。

1.2 ROI分析的重要性

通过ROI分析，可以帮助决策者全面了解投资项目的经济效益，判断项目的可行性和优先级，从而做出明智的决策。同时，ROI分析也可以帮助企业进行资源的合理配置，提高资金利用效率。

1.3 ROI分析的适用范围与限制

ROI分析适用于任何类型的投资项目，包括企业内部投资、政府投资、个人投资等。然而，ROI分析的适用范围也有一定限制，如无法考虑非经济因素、不适用于长期投资项目等。

fMRI处理步骤

fMRI（功能性磁共振成像）是一种用于研究人脑功能和结构的非侵入式技术。它通过测量脑血流变化来揭示不同脑区在不同任务或刺激下的激活情况。fMRI的数据处理是一项重要的步骤，确保研究结果的准确性和可靠性。下面将介绍fMRI数据处理的基本步骤。

1. 数据获取

首先，需要在磁共振设备中为被试者进行扫描，获取fMRI原始数据。扫描通常包括静息态扫描和激活态扫描，以获得脑的静息态和特定任务下的激活态。

2. 修正图像畸变

在fMRI扫描过程中，由于磁场不均匀性和磁共振设备的非线性，图像可能会出现畸变。因此，需要对原始图像进行畸变校正，以提高后续分析的准确性。

3. 时序校正

由于被试者在扫描过程中可能存在微小的头部运动，这会对脑图像的分析产生干扰。为了纠正这种干扰，需要对每一帧图像进行时序校正，使其对齐并消除由于运动引起的失真。

4. 配准和空间标准化

为了将不同被试者的fMRI数据进行比较，需要将它们的图像配准到同一参考空间。这通常涉及到将fMRI图像与结构性MRI图像进行配准，并将其转换到标准大脑模板上，以进行后续的群体统计分析。

5. 数据平滑

为了增强脑图像的信噪比和减少空间噪声，通常需要对fMRI数据进行平滑处理。平滑可以使用高斯滤波器来实现，平均邻近数据点的值以减少局部噪声。

6. fMRI信号提取

在数据预处理后，需要对脑图像进行信号提取。通常使用脑区感兴趣（ROI）分析或基于整个脑的体素分析进行信号提取。这可以通过计算脑血氧水平依赖（BOLD）信号的平均值或百分比信号变化来实现。

7. 统计分析

磁共振显微线圈在甲下血管球瘤中的应用价值

汪荣;张琦;韩志江;钟剑波

【摘要】目的探讨MRI显微线圈(MC)在甲下血管球瘤应用中的优势.方法使用MC对30例甲下球瘤患者进行脂肪抑制快速自旋回波(FS-TSE)T1WI和TSET2WI 扫描,测量所得图像信噪比(SNR)、对比信噪比(CNR)及评级图像质量,并与相同参数下膝关节线圈(KC)扫描的图像进行比较.结果使用KC及MC扫描时,FS-TSE-T1WI 和TSE-T2WI横断位图像的质量评级差异均有统计学意义(均P＜0.05).在FS-TSE-T1WI、TSE-T2WI图像中,与KC组图像比较,MC组病灶中心层面图像的SNR及CNR均显著提高,差异均有统计学意义(均P＜0.05).结论与KC比较,MC在SNR、CNR及图像质量评级方面明显占优势,值得推广应用.

【期刊名称】《现代实用医学》

【年(卷),期】2017(029)011

【总页数】4页(P1528-1529,1537,封3)

【关键词】磁共振;甲下球瘤;显微线圈;膝关节线圈

【作者】汪荣;张琦;韩志江;钟剑波

【作者单位】310006杭州,杭州市第一人民医院;杭州市江干区九堡街道社区卫生服务中心;310006杭州,杭州市第一人民医院;310006杭州,杭州市第一人民医院【正文语种】中文

【中图分类】R816.2

血管球瘤为血管球增生所致，多位于指甲下[1]，其临床表现为冷敏感、阵发性剧

痛及点触痛，手术切除肿瘤是目前治疗甲下血管球瘤唯一有效的方法[2-3]。由于

瘤体较小，在X线平片、超声、CT和非显微线圈MRI均不能理想的显示，易漏诊，而明确瘤体大小、位置及与周围组织关系的术前评估又是必不可少的。因此，新的影像评估方法是临床及影像科医师面临的重要课题。随着 MRI成像技术的发展，新型表面线圈－显微线圈（MC）在临床和科研方面的应用日趋广泛，以往的研究证实MC能更好地展示细微解剖结构，利于获得小视野（FOV）及高分辨率

失语症复述功能恢复病例报告

李淑青;王红;陈卓铭;戴燕红

【摘要】目的：探讨失语症患者复述功能恢复与脑功能连接改变的相关性。方法：收集失语症患者1例,采用言语康复治疗,每天40 min,每周5次,共计治疗4个月。治疗前后完成汉语失语成套检查评估及静息态功能磁共振检查,选择左侧Broca区、顶下角回、Wernicke区作为感兴趣区,观察治疗前后语言功能的改变及3个脑区

间功能连接改变。结果：治疗4个月后,患者复述功能明显改善,其中词复述改善程度较大,而句子复述不明显,左侧Broca区与Wernicke区功能连接系数明显增

加,Wernicke区与顶下角回连接系数则是从负相关到正相关转变。结论：失语症患者词复述的恢复可能与左侧大脑半球Broca区与Wernicke区、顶下角回与Wernicke区的功能连接增强相关。

【期刊名称】《康复学报》

【年(卷),期】2017(027)002

【总页数】4页(P49-52)

【关键词】失语症;复述功能;静息态功能磁共振;脑功能连接

【作者】李淑青;王红;陈卓铭;戴燕红

【作者单位】暨南大学附属第一医院,广东广州510630

【正文语种】中文

【中图分类】R743.3

复述障碍，在失语症患者中十分常见，词复述及句子复述所介导的神经通路并不完全一样，过去复述障碍的认知心理学的研究指出，复述的语言加工模型主要通过语义通路、词汇通路及非词汇通路这3条通路来实现［1］，但是目前对于失语症复述功能的脑神经机制尚没有明确结论。静息态功能磁共振能从大脑本质的功能活动角度探讨失语症的复述功能恢复机制，并为制定治疗方案提供理论依据。

抑郁症的静息态功能磁共振成像研究进展

郭斌;曲姗姗;黄泳

【摘要】功能磁共振成像是近年来广泛运用于抑郁症研究的一项功能成像技术,能够对脑组织进行实时功能显影.静息态时大脑存在着有序的脑活动,通过对此活动的监测,能够为抑郁症病理生理机制等研究提供丰富的信息.本文就静息态功能磁共振成像的常用分析方法及其在抑郁症研究中的应用进展进行了文献综述,以期为抑郁症的研究提供依据.

【期刊名称】《中国全科医学》

【年(卷),期】2014(017)005

【总页数】4页(P597-600)

【关键词】抑郁症;静息态;磁共振成像,功能性

【作者】郭斌;曲姗姗;黄泳

【作者单位】510515,广东省广州市,南方医科大学第一临床医学院;南方医科大学中医药学院;南方医科大学中医药学院

【正文语种】中文

【中图分类】R749.42

抑郁症是一种常见的严重损害人类健康的慢性疾病，Gu等[1]通过对2001—2010年在我国进行的抑郁症区域性流行病学调查资料的研究，推测我国抑郁症终身患病率为3.3%。目前抑郁症的正确诊断难度较大，加上缺少全国范围内的流行病学调

查研究，我国抑郁症的真实终身患病率很可能要比3.3%高出许多。随着人类居住环境的恶化以及社会竞争的日益加剧，抑郁症的患病率呈逐年增高趋势，给人们的生活带来沉重的负担。据WHO预测，至2020年，抑郁症将升至全球疾病负担的第2位[2]。为了能够有效地防治抑郁症，各国学者开展了许多研究，但其病理生理机制仍不明确。功能磁共振成像(fMRI)技术于20世纪90年代得以发展，为抑郁症机制的研究提供了新思路及新手段，在抑郁症的研究中主要采用的是任务态研究和静息态研究。静息态功能磁共振成像(resting-state functional magnetic resonance imaging,Rs-fMRI)能够反映脑功能区的基础状态，实现从脑的能量代谢与活性的关系来研究脑功能神经环路的异常改变。相比任务态研究，它能够有效地消除受试个体执行任务的情况差异对研究结果的影响，具有试验过程的可重复性及结果的可验证性等特点。本文就近年来抑郁症Rs-fMRI的研究进展进行综述,旨在为今后的研究提供依据。

^(18)F-FDG PETCT体积代谢参数对口腔癌预后价值的研究

标记免疫分析与临床2021年3月第28卷第3期395

18F-FDG PET/CT体积代谢参数

对口腔癌预后价值的研究

蔺楠1，任超2，张桂1，周鑫】，童冠圣】，文哲1

(.首都医科大学附属北京世纪坛医院核医学科，北京1000382.中国医学科学院北京协和医院核医学科，北京100730)摘要：目的探讨术前测定18F-FT)G PET/CT肿瘤代谢体积(metabolic tumor volume,MTV)和糖酵解总量(total lesion glycolysis,TLG)对口腔癌患者的预后价值.方法对83例经手术病理证实的口腔癌患者进行术前18F-FT)G PET/CT 检查.测量原发肿瘤的最大标准摄取值(maximum standardized uptake values,SUVmax)、MTV和TLG.分析临床病理特征、影像学指标与无进展生存期(progression-free survival,PFS)、总生存期(overall survival,OS)的相关性，并对OS和PFS进行单因素Cox回归和Kaplan-Meier生存分析.通过受试者操作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)和决策曲线分析(decision curve analysis,CA)评价PET/CT代谢参数对口腔癌患者的预后价值.结果PF、S和OS与解剖部位、病理类型、病理分级及临床TNM分期有显著相关性(^《。.厶).单因素Cox回归分析显示MTV和TLG是PFS 和OS的重要预后因子P<0.01).SUVmax与PFS和OS无显著相关性P>0.05).MTV和TLG的中位数分别为6.1

磁共振弥散张量成像技术对偏瘫患者运动功能预后的评定作用

磁共振弥散张量成像技术对偏瘫患者运动功能预后的评定作用赵世君

【摘要】目的：应用磁共振弥散张量成像技术结合康复治疗探讨其对脑卒中患者运动功能康复的评定作用。方法入选79例急性期脑卒中患者，根据急性期患肢的肌力将病例分为：肌力Ⅲ~Ⅳ级-轻度瘫痪组（A），0~Ⅱ级-重度瘫痪组（B）。69例患者要行康复治疗，另有10例未行康复治疗的患者作为对照。对患者在入院时及4周末进行神经功能评分（FMMS评分），通过观察患者神经功能评分变化来推断预后以及康复治疗的效果。结果 A组共40例患者，DTI及DTT显示皮质脊髓束保持完整，但是受到挤压推移的31例，双侧皮质脊髓束FA值比较无差异（P＞0.05），DTI及DTT显示CST部分损害的9例，患侧及健侧皮质脊髓束FA值比较有差异（P＜0.05），康复组治疗前后FMMS评分比较差异有显著性（P＜0.05），未康复组发病前后FMMS评分为（84.68±3.43）和

（92.43±2.33），比较差异也有显著性（P＜0.05）；B组39例DTT及DTI均显示CST的完整性和连续性受到大部分破坏，纤维束数量明显减少，患侧及健测皮质脊髓束FA值比较有差异（P＜0.05）。结论弥散张量成像技术可以很好地预测脑卒中偏瘫患者的预后，并且可以为康复治疗提供客观依据，对于我们制定康复方案，选择康复患者起到很好的指导作用。

【期刊名称】《中国医药指南》

【年(卷),期】2016(014)010

【总页数】2页(P103-103,104)

【关键词】偏瘫;弥散张量成像;预后

【作者】赵世君