下消化道出血DSA诊断及栓塞结合小剂量垂体后叶素灌注治疗

目的探讨不明原因下消化道出血的DSA诊断及介入栓塞治疗的临床应用价值.方法对32例不明原因下消化道出血患者行DSA检查,通过显示造影剂外溢、病理血管和肿瘤染色来确定出血原因及部位,对出血处行超选择性动脉栓塞治疗和留置导管灌注小剂量垂体后叶素维持12 h止血治疗.结果DSA诊断阳性率75%(24/32),其中肠伤寒2例,肠结核1例,血管性病变14例,肿瘤7例.阳性者介入手术成功20例,手术成功率83.3%,无一例严重并发症.结论DSA检查和介入治疗对诊断不明确或保守治疗无效的下消化道出血有着重要的诊断及治疗     

心肌梗死后不同阶段冠状动脉介入治疗技术难度与即刻疗效观察

目的观察心肌梗死后不同阶段进行经皮冠状动脉介入治疗(PCI)的技术难度、即刻造影效果与安全性.方法 94例心肌梗死患者分成直接、延期及晚期PCI组,病例数分别为38例、22例和34例.术中根据冠状动脉造影评价梗死相关血管特征、PCI技术难度积分、PCI造影成功率及并发症.结果三组技术难度积分分别为 1.47 ±1.79、1.82 ±1.72和 2.85 ±2.83(P <0.05),PCI造影成功率分别为 92.0%、91.0%及 76.5%(P <0.05),PCI中严重并发症分别为 5.3%、0和 5     

经食道心房调搏的放射性核素心血管造影

本文应用反符合电路剔除调搏脉冲干扰的方法,制成经食道心房调搏心电心音门电路触发装置,用于经食道心房调搏的核素心血管造影。参考Tzivoni标准,当逐级增加调搏心率至140次/min或亚极量心率后发现:冠心病人有调搏后EF降低;急性心肌梗塞病人EF减低更为明显,并呈室壁反向运动。因此,心房调搏核素心血管造影有助于冠心病,特别是心肌梗塞的诊断。     

基于机器学习的超声造影分析综述

超声造影（Contrast-enhanced ultrasound, CEUS）通过外周静脉注入超声造影剂,显著增强来自肿瘤微血管的血流信号,便于临床医生以实时、动态的方式评估肿瘤血管生成、周边浸润等,广泛应用于多器官病变诊断、预后评估和治疗方案规划等方面。近年来,以深度学习为代表的机器学习方法快速发展,为动态超声造影智能分析带来新的机遇。深度学习方法很大程度上拓宽了超声造影临床应用范围,提高了其诊疗效能。但与常规超声影像类似,超声造影仍然存在斑点噪声、呼吸运动干扰和标准化程度低等问题,使得动态灌注时间、空间信息挖掘面临挑战。本文系统性回顾了近年来超声造影智能分析相关工作,涵盖良恶性鉴别、恶性分级、疗效预测和诊疗方案选择等方面应用,总结了当前影像组学及深度学习方法在超声造影分析领域的最新进展,并指出当前研究的局限性和未来发展方向。     

H.264运动估计算法在心脏影像中的应用

介绍了H.264中运动估计的原理,讨论了4种经典运动估计算法应用于心脏造影影像压缩和传输时可能存在的问题。从提高心脏造影影像的压缩率和重建图像率失真性两方面,对比分析了上述4种运动估计算法,并在JM测试模型上进行了实现。临床数据测试实验结果表明,UMHexagonS算法在高压缩率和较好率失真性两方面达到了均衡,适用于心脏造影影像的压缩和传输。     

基于MoM评价模型的冠脉血管直径的测量

在骨架化提取出血管中心线的基础上,提出一种基于MoM评价模型的冠脉血管直径的跟踪测量方法。该算法利用血管的两条边缘线相对于中心线的对称性和最优化评价思想,通过对实际造影图像的量化测量并将其与实际直径值进行对比,发现使用提出的算法能够准确地测量血管的直径,并且可以有效地解决血管分支和重叠处直径测量问题。     

New approach to the automatic segmentation of coronary artery in X-ray angiograms

For the segmentation of X-ray angiograms （XRA）, the essential feature and the prior knowledge of angiographic image were analyzed, and a multi-feature based fuzzy recognition （MFFR） algorithm was proposed to infer the local vessel structure in this paper. Guided by the prior knowledge of artery vessel, a probability tracking operator （PTO） can rapidly track along the artery tree, and walk across the weak region or gaps because of disturbance or preprocessing to angiographic image. Another, the accurate measurement of the vascular axis-lines and diameters can be synchronously implemented in the tracking process. To correctly evaluate the proposed method, a simulated image of CAT and some clinical XRA images were used in the experimentations. The algorithms performed better than the conventional one： given one start-point, on average 92.7% of the visible segments or branches was automatically delineated; the correctness ratio of vessel structure inference reached to 90.0% on the average.