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        計算機輔助定量分析灰階超聲在腕管綜合征診斷中的應(yīng)用

        2022-07-19 02:12:32邵潔陳浩波蔡葉華張麒鄧彥明張俊
        放射學實踐 2022年7期
        關(guān)鍵詞:差異

        邵潔,陳浩波,蔡葉華,張麒,鄧彥明,張俊

        腕管綜合征(carpal tunnel syndrome,CTS)是正中神經(jīng)在腕管內(nèi)受壓,導致其神經(jīng)支配區(qū)感覺異常和麻木的一種疾病,女性多見,好發(fā)年齡為40~60歲[1]。CTS的典型臨床表現(xiàn)為患肢橈側(cè)三指半麻木,有典型的夜間麻醒史。目前,CTS的主要檢查方法是肌電圖檢查和磁共振檢查[2],但肌電圖檢查為有創(chuàng)檢查,并且有一定的假陰性;磁共振檢查花費較高,并且對有金屬植入物及幽閉恐懼癥的患者不適用。近年來,超聲在CTS的應(yīng)用已十分廣泛,目前國內(nèi)外灰階超聲診斷主要為單純的截面積以及神經(jīng)厚度測量來判斷神經(jīng)損傷嚴重程度[3-7],且主要依靠超聲醫(yī)生的主觀判斷來對疾病進行診斷,缺乏客觀定量的數(shù)據(jù)分析支持,近年來,人工智能已在各種影像診斷和治療中廣泛應(yīng)用[8],計算機輔助定量分析(computer aided diagnosis,CAD)對圖像的分析最早在20世紀60年代初就見報道[9]。本研究旨在通過人工智能提取在CTS中正中神經(jīng)卡壓形態(tài)學的客觀數(shù)據(jù),客觀分析CTS的二維超聲圖像,彌補主觀診斷的不足,提高CTS 的診斷準確性。

        材料與方法

        1.研究對象

        搜集2018年10月-2019年10月來上海浦東醫(yī)院就診的60例CTS患者。入選標準:有明確手部癥狀(橈側(cè)兩指反復發(fā)作的麻木、刺痛,伴或不伴抓握力減弱及掌部肌肉萎縮)。排除標準:有腕部正中神經(jīng)手術(shù)史,腕部骨折史,外傷史及其他可能引起神經(jīng)病變的疾病(如甲減、糖尿病、慢性腎衰等)。其中女50例,男10例,平均年齡(54±9)歲,其中17例為雙側(cè),43例為單側(cè),共77個異常手腕;另選取30位健康志愿者,入選標準:沒有外周神經(jīng)病變癥狀或能引起外周神經(jīng)病變的潛在疾病。其中女25例,男5例,平均年齡(45±8)歲,共60個正常手腕。本研究獲復旦大學附屬上海浦東醫(yī)院倫理委員會批準,所有參與研究的對象均知情同意并簽署知情同意書。

        圖1 正常對照組正中神經(jīng)邊界的勾畫。a)正常對照組的橫切面圖像;b)圖a的勾勒圖像;c)正常對照組的縱切面圖像;d)圖c的勾勒圖像。 圖2 CTS患者的正中神經(jīng)邊界的勾畫。a)CTS患者的橫切面圖像;b)圖a的勾勒圖像;c)CTS患者的縱切面圖像;d)圖c的勾勒圖像。

        2.研究方法

        對60例CTS患者進行肌電圖檢查,如有雙側(cè)累及行雙側(cè)檢查,健康志愿者未進行肌電圖檢查。本研究中,60例CTS患者共77例異常手腕,均行肌電圖檢查。分類標準:輕度,正中神經(jīng)運動傳導遠端潛伏期(DML)<4.5 ms;中度,DML≥4.5 ms,重度,DML完全延長至消失;肌電圖結(jié)果顯示其中重度36例,中度26例,輕度15例。

        本研究以豌豆骨水平作為正中神經(jīng)的測量部位,由一位經(jīng)驗豐富的超聲科副主任醫(yī)師對所有參與者進行超聲檢查,選用超聲科Aixplorer L18-5探頭在豌豆骨水平固定增益橫切面及縱切面記錄灰階圖像,使探頭盡量垂直于神經(jīng)平面,并施加輕微的壓力,調(diào)節(jié)機器參數(shù)為灰階增益值70 dB,深度2.0 cm,G40%,機械指數(shù)0.6,并且在二維超聲圖像中勾勒出正中神經(jīng)的邊界(圖1、2)。

        本研究采用的是傳統(tǒng)超聲CAD技術(shù)中的紋理分析,通過運算將肉眼觀察到的圖像量化[10],從而反映其中呈規(guī)律性變化的排列特征[11-13],該特征被廣泛用于對各種圖像的識別。本研究是利用像素的灰階和相對位置建立起“灰階共生矩陣”、得出“二階矩”、“熵”、“對比度”,其中二階矩反映圖像均勻性,熵反映圖像隨機性,對比度反映相鄰像素差異,從而反映出各種不同類圖像的差異[14]。

        使用MATLAB R2007a設(shè)計計算機輔助定量分析軟件,對勾勒邊界的灰階神經(jīng)圖像,計算機軟件用數(shù)值代替不同的灰階顏色,計算正常以及不同程度病變神經(jīng)的灰階值。運用了多參數(shù)來描述神經(jīng)的形態(tài)學特征,共得到51個參數(shù):①一階統(tǒng)計量特征:病灶區(qū)域像素的均值(meanVin),標準差(stdV),變異系數(shù)(CoV),偏度(skewV),峰度(kurtV),直方圖熵(歸一化)(EntropyHis1),亮度熵(歸一化)(EntropyBrt1),直方圖熵(EntropyHis2),亮度熵(EntropyBrt2),整個灰階區(qū)域像素的均值(meanROI),中值(medianROI)。②灰度共生矩陣紋理特征:灰度共生矩陣包括對比度、熵和能量等。其中對比度反映的是圖像紋理的非均勻程度,圖像越不均勻,則對比度越大,包括病灶內(nèi)外區(qū)域像素均值比(meanRatio)及同深度均值比(meanRatio2),中值比(medianRatio)及同深度中值比(medianRatio2);21個分位數(shù)(從q0到q1,兩兩間隔0.05,共有21個分位數(shù)),分位數(shù)是指將病灶中的像素點按照從小到大排列,比如q0就表示最小位置的數(shù)(第一位的數(shù)),q0.35表示在35%位置的數(shù),q1表示最大位置的數(shù)。③形態(tài)學特征:定量描述神經(jīng)的形狀,包括病灶厚度最大值(maxVthk),病灶厚度中值(medianVthk),病灶厚度均值(meanVthk),病灶長度的最大值(maxVlong),病灶長度的中值(medianVlong),病灶長度的均值(meanVlong),病灶面積(areaOri),長軸(Rlong),短軸(Rshort),填充病灶區(qū)域的最小凸多邊形面積(Area_con),離心率(Eccentricity),與病灶面積具有相同面積的圓的面積(D),長軸與x軸的交角(Orientation),病灶周長(Perimeter),病灶區(qū)域和其最小凸多邊形中的像素比例(Solidity)。

        3.統(tǒng)計分析

        本研究采用SPSS統(tǒng)計軟件對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計學分析,當參數(shù)符合正態(tài)分布時,采用平均數(shù)和標準差表示,采用獨立樣本t檢驗進行比較;當參數(shù)不符合正態(tài)分布時,采用中位數(shù)與四分位距,采用Wilcoxon檢驗進行比較。各組間比較計算正中神經(jīng)的橫切面和縱切面定量參數(shù),以P<0.05為差異具有統(tǒng)計學意義。

        結(jié) 果

        1.一階統(tǒng)計量特征

        患者組與正常組一階統(tǒng)計量特征參數(shù)差異均有統(tǒng)計學意義(表1)。CTS患者病灶區(qū)域像素的均值、標準差、變異系數(shù)、偏度、峰度、直方圖熵均比正常組大,CTS患者的亮度熵、整個灰階區(qū)域像素中的均值、中值則較正常組低。直方圖熵越大,灰度分布越不均勻,而亮度熵越大,灰度分布越均勻,這些參數(shù)均表明在CTS患者中,圖像分布較正常對照組不均勻。

        表1 患者組與正常組一階統(tǒng)計量特征參數(shù)比較

        2.灰度共生矩陣特征

        CTS患者表示對比度的參數(shù)meanRatio、meanRatio2、medianRatio、medianRatio2均高于正常組(表2),表明在CTS患者中,圖像分布較正常對照組不均勻;而在分位數(shù)中,除部分參數(shù)q0.2、q0.25、q0.3、q0.35、q0.4、q0.45差異沒有統(tǒng)計學意義之外,余參數(shù)差異均有統(tǒng)計學意義,表明CTS患者圖像分布較正常組有差別。

        表2 患者組與正常組灰度共生矩陣特征參數(shù)比較

        3.形態(tài)學特征

        形態(tài)學特征參數(shù)里面,CTS患者與正常組間除Solidity差異沒有統(tǒng)計學意義之外,其余參數(shù)差異均有統(tǒng)計學意義(表3)。CTS患者病灶的厚度、長度、面積、長軸、短軸、周長等參數(shù)均較正常組大,表明CTS患者正中神經(jīng)較正常組較腫脹,橫截面積增大,以定量的方式來區(qū)分CTS患者和正常組。

        表3 患者組與正常組形態(tài)學特征參數(shù)比較

        討 論

        腕管是一個狹窄的骨性管道,正中神經(jīng)在其中走行,周圍見9條屈肌腱,支配前臂屈側(cè)的大部分肌肉,以及橈側(cè)三指半大部分肌肉和手掌橈側(cè)的皮膚感覺[15]。腕管內(nèi)壓力升高是引起CTS的關(guān)鍵因素[16],主要病因是腕指反復屈伸活動造成腕部的慢性勞損使腕管內(nèi)壓力升高,會直接損傷正中神經(jīng),影響軸索的軸漿運輸速度[17],并且會造成神經(jīng)細胞缺血缺氧,導致施萬細胞變性、壞死[18],導致神經(jīng)腫脹,繼而神經(jīng)纖維化,變性。在超聲圖像多表現(xiàn)為神經(jīng)腫脹增粗,回聲減低,束狀結(jié)構(gòu)模糊,橫截面積增大,卡壓處可見切跡。目前超聲在CTS上應(yīng)用已比較廣泛,主要有下列參數(shù):橫截面積[19-20],腫脹率(正中神經(jīng)卡壓處與近端非卡壓部位橫截面積的比值)[21],扁平率(腕管內(nèi)正中神經(jīng)卡壓部位長徑與短徑之比)[22]和正中神經(jīng)內(nèi)血流分布[23],彈性成像[24],三維超聲圖像[25],腕管內(nèi)異常結(jié)構(gòu)[26]等。研究認為,CTS患者橫截面積增大,腫脹率、扁平率增高,正中神經(jīng)內(nèi)血流分布增多,硬度增高,但參數(shù)的種類與現(xiàn)有參數(shù)的相關(guān)閾值存在較大差異,且超聲檢查較為主觀,長期從事神經(jīng)超聲檢查的操作者,盡管可以憑經(jīng)驗描述正中神經(jīng)的回聲強度,回聲均勻性,形態(tài)是否腫脹,但這種高度依靠肉眼判斷的讀圖模式,醫(yī)生的專業(yè)水平及儀器調(diào)節(jié)對其影響較大,對于同一張圖像或不同操作條件下的同一個病例,不同的超聲醫(yī)師會有不同的診斷結(jié)果,難以客觀、準確的反映正中神經(jīng)的圖像紋理,目前還是沒有統(tǒng)一的診斷標準。

        隨著超聲各種新技術(shù)的開展,超聲檢查在CTS中的應(yīng)用越來越多。CAD技術(shù)也被廣泛應(yīng)用到各個方面,趙佳琦等[27]研究表明CAD技術(shù)在離體豬橫紋肌損傷模型的紋理識別中具備定量診斷能力,而神經(jīng)卡壓因病因、卡壓程度不同可導致超聲圖像上紋理變化不同,需要采取一種自動化、智能化的定量識別方法。本研究采用CAD技術(shù)對比分析CTS患者和正常對照組的二維灰階圖像,在得出的51個參數(shù)中,大部分參數(shù)差異有統(tǒng)計學意義,其中表示圖像分布均勻性及圖像形態(tài)學的參數(shù)更具臨床診斷價值,而分位數(shù)臨床診斷價值不大,說明在CTS 患者中,除了正中神經(jīng)腫脹,橫截面積增大之外,圖像分布還較正常組不均勻。由于CAD提取生物組織本身的聲學參數(shù),結(jié)構(gòu)參數(shù)和組織結(jié)構(gòu)間的關(guān)系,提取不同灰度強度值的二維圖像陣列,描述神經(jīng)分布均勻性,形態(tài)學特征的紋理特征,如將定量指標與常規(guī)超聲診斷參數(shù)相結(jié)合,補充常規(guī)超聲診斷的不足,能為臨床提供更多CTS 的診斷信息,全面評價CTS。CAD定量描述神經(jīng)二維參數(shù),從而客觀地評價正中神經(jīng)損傷,對疾病的診斷和嚴重程度的分級提供更準確的信息,將操作者的主觀影響降到最低。

        本研究的不足之處在于,由于采用的是傳統(tǒng)的CAD技術(shù),首先需要通過人工提取圖像特征,然后將其量化,再進行機器學習[28],雖然訓練的準確度得到了有效的提高,并使運算變得簡單,但提取大量數(shù)據(jù)需要的人力成本較高,可能出現(xiàn)人為偏倚,還可能存在一些潛在的特征不能被機器所主動識別[29]。由于個體的體表脂肪厚度都不同,其神經(jīng)壓迫的程度也不一樣,會影響到量化的準確度。且本研究的樣本數(shù)(137例)較少,后續(xù)研究需要加大樣本量。本研究的入組標準中,未考慮正常對照組和CTS患者之間的組間差異,如受教育程度、是否慣用手、手的活動程度等。該研究對操作者要求也較高,未考慮各向異性、meanRatio、Solidity等參數(shù)差異沒有統(tǒng)計學意義,可能是由于操作水平差異。

        綜上所述,CAD在CTS診斷中表現(xiàn)良好,在對CTS患者行高頻超聲檢查時,可通過CAD分析正中神經(jīng)的均勻性和對比度。

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