166例肺结核患者低剂量胸部螺旋CT扫描图像分析

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1、学校代码1049—5—学号或申请号密级封w土f硕士学位论文166例肺结核患者低剂量胸部螺旋CT扫描图像分析作者姓名:秦雪青导师姓名:李国文学科门类:医学专业名称:放射医学培养院系:基础医学院完成时间:2018年9月Athesis(dissertation)submittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMaster(doctor)Chestmageanalysisof166withpulmonarytuberculosisunderlow-d

2、osespiralCTscanBy:ByXueQing-QinSupervisor:Prof.GuoWen-LiRadiologyBasicmedicalcollegeSep2018学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研宄所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集<>体,均己在文中以明确方式标明本声明的法律责任由本人承担.学位论文作者:日期:月曰Y1>/纟年/f学位论文

3、使用授权声明。本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品,知识产权归属郑州大学、根据郑州大学有关保留使用学位论文的规定,同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权郑州、大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索,可以釆用影印缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学一位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时,第署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定s凜邊¥学位论文作者:曰期:年办月各曰

4、166例肺结核患者低剂量胸部螺旋CT扫描图像分析硕士学位申请人:秦雪青推荐导师:李国文郑州大学基础医学院河南省放射医学重点实验室河南郑州450052摘要目的:研究64排128层螺旋CT低剂量扫描技术在肺结核病人诊疗和复查中的使用。把个性化设计的低剂量扫描与常规剂量扫描所得结果进行多组对比分析,摸索研究在肺结核诊断及随访中降低辐射剂量(本研究主要通减低管电流实现)的低剂量CT扫描技术的临床使用价值,最大限度控制病人辐射危害,提高随访复查依从性,节约设备运行成本。材料与方法:1研究对象选择166例从2017年6月-次年6月在本院进行诊治

5、的经痰检或病理确诊为肺结核患者进行研究,其中男女性人数分别为77和89例。研究对象的基本资料和体质量指数和扫描层数上无明显统计学意义,均采用个性化低剂量扫描。2检查设备及方法本研究采取设备是西门子64排128层螺旋CT机,摆放统一标准体位,以I胸骨柄为基准中心,设定扫描范围为全肺组织,胸廓入口处至膈肌水平,训练患者进行多次呼吸,在患者进行最大吸气后开展单次扫描。具体要求如下,管电压120kV,床速86.2mm每秒,转速二转每秒转。螺距1.2,设置扫描层厚:0.9mm,层间距0.5毫米,对应的扫描视野为:263mm,而图像分辨率:76

6、8*768。管电流依据BMI大小进行选择,BMI≤18.5情况下选择20mA;18.5-24.9区间内选择30mA;大于25时选择40mA,其他的参数控制固定。3图像处理技巧及方法对所得图像适当的预处理,计统一使用相同后处理器,相同计算方法,1mm重建后发送至统一Pacs系统,再主观上由4名从事胸部影像诊断工作的CT医师进行双盲法分析。对有分歧的图像进行另一高级医师参与分析,遵从多数医师意见,作为最终意见放入研究数据库。具体方法是通过观察两组剂量所得图像轴位、冠状位及病变典型特显示上的差别,分析并记录数据,放入最终研究数据库。4图像

7、质量评价标准4.1轴位图像评价法双窗观察。对主支气管壁表明情况进行观察,同时观察肺门大血管支气管束边缘清晰度,周围末梢支气管血管束的清晰度、肺尖部及胸膜下区肺组织显示清晰度4项来评价;纵隔窗图像通过观察纵膈内血管间隙和淋巴结、心脏和主肺动脉边缘、胸壁软组织沿的锐利度4项来评价,以上每一个评价项都设置5阶评分。在此标准上,每位受检者取肺尖、支气管分叉、左心室下缘水平及左侧膈肌上缘4个层面进行评价,各层图像的得分根据相应的总分/观察数量之比[1],确定出把受检者4个观察层面所得分值总和后算出平均值,作为轴位图像的总得分。4.2冠位图像评

8、价方法根据Mayo等[2]的评价标准,观察层面选定为同时显示左、右主支气管及气管隆突层面,进行分析评分。4.3图像噪声评价设置的区域为,支气管隆突层面的胸和降主动脉中心1平方厘米的区域。而对应的CT值的标准差也就是相应图像的噪声[3]

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