基于O-RADS+MRI评分、ADC值和深度学习影像组学鉴别卵巢-附件病变良恶性应用研究.pdf

mp-MRI影像组学对卵巢-附件良恶性肿块的诊断价值及对临床因素和O-RADSMRI评分诊断性能优化.pdf mp-MRI影像组学对卵巢附件良恶性肿块的诊断价值及对临床因素和-O-RADSMRI评分诊断性能优化的研究中文摘要材料与方法：对纳入研究病例的基本信息（年龄、绝经状态、手术史等)、临床症状（坠胀感、 CA125HE4ROMA 阴道出血、腹泻与便秘、体重变化等）和实验室检查（、、指数 CEA、CA199、AFP）等进行单因素及多

2025-02-18 约12.74万字 80页立即下载

影像组学与深度学习融合下的卵巢肿瘤良恶性精准分类研究.docx 影像组学与深度学习融合下的卵巢肿瘤良恶性精准分类研究一、引言 1.1研究背景与意义卵巢肿瘤是女性生殖系统常见的肿瘤之一，其发病率在女性恶性肿瘤中占据一定比例。卵巢肿瘤可分为良性、交界性和恶性，不同性质的肿瘤在治疗策略和预后方面存在显著差异。良性肿瘤通常通过手术切除即可治愈，患者预后良好；而恶性肿瘤如卵巢癌，不仅治疗手段复杂，包括手术、化疗、放疗等综合治疗，且易复发和转移，严重威胁患者的生命健康，5年生存率相对较低。准确判断卵巢肿瘤的良恶性，对于制定个性化的治疗方案、提高患者生存率和生活质量具有至关重要的意义。传统上，卵巢肿瘤的诊断主要依靠临床症状、体征、肿瘤标志物检测以及影像学检查。

2025-04-16 约3.26万字 24页立即下载

基于合成MRI鉴别乳腺良恶性病变的价值研究.docx 基于合成MRI鉴别乳腺良恶性病变的价值研究 摘要随着医疗科技的飞速发展，MRI技术以其无创、高分辨率的成像优势，已成为乳腺良恶性病变的重要检测手段。然而，乳腺良恶性病变的准确鉴别仍面临诸多挑战。本研究旨在探讨基于合成MRI技术在鉴别乳腺良恶性病变中的价值，为临床诊断提供新的思路和方法。一、引言乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，早期发现、早期治疗对于提高患者生存率和生活质量具有重要意义。MRI因其高分辨率的成像能力，在乳腺良恶性病变的检测中具有广泛应用。然而，传统的MRI技术难以准确鉴别良恶性病变，易造成误诊和漏诊。因此，本研究采用基于合成MRI技术，以期提高乳腺良恶性病变的鉴别准确性。

2025-06-09 约4.53千字 9页立即下载

多参数MRI联合纹理分析鉴别乳腺BI-RADS 4类病变良恶性的价值.docx 多参数MRI联合纹理分析鉴别乳腺BI-RADS4类病变良恶性的价值一、引言乳腺癌已成为全球范围内最常见的恶性肿瘤之一，而准确鉴别乳腺BI-RADS4类病变的良恶性对患者的治疗及预后至关重要。随着医学影像技术的不断发展，多参数MRI联合纹理分析在乳腺病变的诊断中显示出巨大的潜力。本文旨在探讨多参数MRI联合纹理分析在鉴别乳腺BI-RADS4类病变良恶性中的价值。二、方法本研究收集了经病理证实的乳腺BI-RADS4类病变患者的MRI影像资料。采用多参数MRI技术，包括T1加权成像、T2加权成像、动态对比增强（DCE）及纹理分析等技术，对病变区域进行全面评估。同时，结合患者的临床资料及病理结

2025-02-18 约4.47千字 9页立即下载

基于多模态MRI的深度学习和传统影像组学预测腮腺肿瘤病理学类型的研究.docx 基于多模态MRI的深度学习和传统影像组学预测腮腺肿瘤病理学类型的研究一、引言腮腺肿瘤是口腔颌面外科常见的疾病之一，其病理学类型多样，从良性到恶性不一。对于腮腺肿瘤的诊断和分型，传统方法依赖于组织学病理学检查结果，但由于手术样本有限和术后分析的主观性，这一方法常受制于诊断效率和准确性。随着医疗技术的发展，特别是多模态MRI技术的进步和深度学习算法的崛起，为腮腺肿瘤的病理学类型预测提供了新的可能性。本研究旨在基于多模态MRI的深度学习和传统影像组学，探究其在预测腮腺肿瘤病理学类型上的有效性。二、研究背景及现状目前，在医学领域，基于影像技术的肿瘤诊断和治疗逐渐得到广泛的应用。对于腮腺肿瘤的早

2025-04-24 约4.25千字 9页立即下载

基于不同瘤域的机器学习鉴别高级别胶质瘤及单发脑转移瘤的MRI影像组学研究.pdf 中文摘要基于不同瘤域的机器学习鉴别高级别胶质瘤及单发脑转移瘤的 MRI影像组学研摘要目的：本研究旨在结合传统磁共振（magneticresonanceimaging， MRI）结构序列，包括T1加权成像（T1-weightedimaging，T1）、T2加权成像（T2-weightedimaging，T2）、液体衰减反转恢复（fluida

2025-03-05 约8.11万字 57页立即下载

基于深度卷积特征的乳腺X线摄影钙化诊断新探索：良恶性鉴别与BI-RADS分类的融合研究.docx 基于深度卷积特征的乳腺X线摄影钙化诊断新探索：良恶性鉴别与BI-RADS分类的融合研究一、绪论 1.1研究背景乳腺癌已成为女性最常见的恶性肿瘤之一，严重威胁着女性的健康。近年来，其发病率在全球范围内呈现出显著的上升趋势。世界卫生组织国际癌症研究机构（IARC）发布的2020年全球最新癌症数据显示，乳腺癌新发病例数达226万人，首次超越肺癌，跃居全球癌症发病首位。在中国，乳腺癌同样是女性健康的重大威胁，城市中乳腺癌发病率位居女性恶性肿瘤的第二位，在部分大城市甚至攀升至首位，农村地区则居第五位，且每年新增患者数量持续增长，年发病率递增3%-4%。乳腺癌的发生与多种因素相关，家

2025-05-13 约3.01万字 24页立即下载

基于机器学习的MRI影像组学在识别脑小血管病轻度认知障碍中的应用研究.docx 基于机器学习的MRI影像组学在识别脑小血管病轻度认知障碍中的应用研究 一、引言随着人口老龄化的加剧，脑小血管病（CerebralSmallVesselDisease,CSVD）及其引发的轻度认知障碍（MildCognitiveImpairment,MCI）已成为全球关注的重大健康问题。MRI（磁共振成像）技术因其无创、高分辨率的特性，在脑部疾病的诊断和治疗中发挥着重要作用。近年来，基于机器学习的MRI影像组学在识别脑部疾病，尤其是轻度认知障碍方面的应用逐渐受到关注。本研究旨在探讨基于机器学习的MRI影像组学在识别脑小血管病轻度认知障碍中的应用。二、研究背景随着医学影像技术的进步，MRI已

2025-04-26 约4.44千字 9页立即下载

基于影像组学和深度学习鉴别胶质母细胞瘤与孤立性脑转移瘤的研究.docx 基于影像组学和深度学习鉴别胶质母细胞瘤与孤立性脑转移瘤的研究一、引言随着医学影像技术的快速发展，特别是计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）等影像技术的普及，对脑部疾病的诊断和鉴别诊断提出了更高的要求。其中，胶质母细胞瘤和孤立性脑转移瘤是两种常见的脑部肿瘤，其治疗方法和预后存在较大差异。因此，准确鉴别这两种肿瘤对于临床治疗和预后评估具有重要意义。本研究旨在利用影像组学和深度学习技术，探索其鉴别胶质母细胞瘤与孤立性脑转移瘤的可行性及效果。二、研究背景及意义胶质母细胞瘤和孤立性脑转移瘤在病理特征、治疗方法和预后等方面存在较大差异。因此，准确鉴别这两种肿瘤对于制定个性化治疗方案和评估预

2025-04-25 约5.01千字 10页立即下载

基于dcemri影像组学鉴别乳腺良恶性肿块.pdf

2021-08-18 约小于1千字 21页立即下载

超声弹性成像在BI-RADS-US 4类乳腺病变良恶性鉴别中的关键价值与应用.docx 超声弹性成像在BI-RADS-US4类乳腺病变良恶性鉴别中的关键价值与应用一、引言 1.1研究背景乳腺病变是女性健康的重要问题之一，也是医学影像专业的重要研究方向之一。乳腺疾病种类繁多，涵盖了从良性到恶性的多种病变，如纤维腺瘤、囊肿等良性疾病，以及乳腺癌、导管内乳头状瘤等恶性肿瘤。据世界卫生组织的数据显示，全球每年约有300万新发病例，其中乳腺癌已成为女性最常见的恶性肿瘤之一。在中国，乳腺癌的发病率也逐年上升，现已跃居女性恶性肿瘤的首位，并成为女性恶性肿瘤的主要死亡原因之一。除了恶性肿瘤，乳腺良性疾病也较为常见，虽然它们通常不会直接危及生命，但可能会引起乳房疼痛、肿块等不适症状，

2025-05-16 约2.35万字 27页立即下载

卵巢区病变的MRI诊断及鉴别诊断.pdf 　　《中国医学创新》第 12 卷第 13 期（总第 331 期）2015 年 5 月临床研究 Linchuangyanjiu 卵巢区病变的MRI诊断及鉴别诊断王啸① 【摘要】　目的：方法：　　探讨 MRI 对女性卵巢区病变的诊断及鉴别诊断价值。回顾性的分析了 68 例经手术结果：病理证实的卵

2019-07-13 约1.58万字 6页立即下载

基于MRI影像组学预测急性缺血性卒中复发风险的应用研究.docx 基于MRI影像组学预测急性缺血性卒中复发风险的应用研究 一、引言急性缺血性卒中（S）是一种常见的脑血管疾病，其复发风险高且预后较差。准确预测S患者的复发风险对于制定有效的治疗方案和改善患者预后具有重要意义。近年来，随着医学影像技术的不断发展，MRI影像组学在医学领域的应用越来越广泛。本研究旨在探讨基于MRI影像组学预测急性缺血性卒中复发风险的应用，以期为临床提供更准确的预测手段和更有效的治疗方案。二、研究方法 1.研究对象本研究共纳入200例急性缺血性卒中患者，均接受MRI检查。患者的基本信息、病史、临床表现等数据进行收集，并进行跟踪随访。 2.MRI影像组学分析对所有患者的MRI影像

2025-06-11 约3.23千字 7页立即下载

基于深度学习的脑胶质瘤MRI影像分割方法研究.docx 基于深度学习的脑胶质瘤MRI影像分割方法研究一、引言脑胶质瘤是中枢神经系统最常见的肿瘤之一，对于其准确的诊断和治疗具有重要意义。医学影像技术，尤其是磁共振成像（MRI）技术，为脑胶质瘤的诊断提供了重要的依据。然而，MRI影像数据的处理和分析往往需要专业知识和经验，这限制了其在实际临床应用中的普及和准确性。因此，研究有效的脑胶质瘤MRI影像分割方法，对于提高诊断准确性和治疗效果具有重要意义。本文将重点研究基于深度学习的脑胶质瘤MRI影像分割方法。二、深度学习在医学影像分割中的应用 深度学习是一种模拟人脑神经网络工作方式的机器学习方法，已经在许多领域取得了显著的成果。在医学影像处理领域，深度

2025-04-20 约4.2千字 8页立即下载

Lung-RADS分类与人工智能在肺结节良恶性鉴别诊断中的应用价值研究.docx Lung-RADS分类与人工智能在肺结节良恶性鉴别诊断中的应用价值研究 一、引言随着医疗技术的不断进步，肺结节的早期发现率逐渐提高，然而其良恶性的鉴别诊断仍是一个重要的临床挑战。Lung-RADS（LungRadiologyAssessmentandDataSystem）分类和人工智能技术的引入为肺结节的良恶性鉴别诊断提供了新的方法和思路。本文旨在探讨Lung-RADS分类与人工智能在肺结节良恶性鉴别诊断中的应用价值。二、Lung-RADS分类概述 Lung-RADS分类是一种基于放射学特征的肺结节分类系统，旨在为医生提供一种标准化的评估工具，以帮助其判断肺结节的良恶性。该分类系统主要根据

2025-04-29 约5.04千字 10页立即下载