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| 1 | CT和MRI在脑弥漫性轴索损伤诊断中的价值比较显示文摘目的:探讨CT和MRI技术在脑弥漫性轴索损伤诊断中的应用价值。方法:回顾性分析2012年11月至2014年12月收治的52例脑弥漫性轴索损伤患者资料,所有患者均行CT和MRI检查,比较CT和MRI技术发现各个部位病灶的能力以及诊断的敏感度。结果:CT诊断敏感度(48.08%)明显低于MRI(73.08%)(P<0.05)。25例CT检查表现异常者中共发现病灶56个;38例MRI检查表现异常者中T_1WI序列发现病灶99个,T_2WI序列发现病灶137个,FLAIR序列发现异常171个,MRI各序列发现病灶数明显高于CT(P<0.05)。影像学征象表现为弥漫性脑肿胀、蛛网膜下腔及脑室出血、硬膜外血肿和脑实质出血或水肿。结论:CT和MRI技术为脑弥漫性轴索损伤的诊断和治疗提供了可靠依据,MRI技术对脑弥漫性轴索损伤诊断的敏感度明显优于CT技术,值得临床推广使用。 | 王斌 | 2017 | 医疗卫生装备2017，38，2： | 8 |
| 2 | 机器学习在MRI图像脑肿瘤分割中的研究进展显示文摘介绍了MRI图像脑肿瘤分割的意义与困难,阐述了机器学习在非侵入性鉴别脑肿瘤中的优势,分析了模糊C聚类、支持向量机、随机森林3种具有代表性的传统机器学习方法以及新兴的深度学习方法在MRI图像脑肿瘤分割中的应用及研究进展,并比较了这4种方法各自的优势、缺点和适用情况。指出了未来应用传统机器学习和深度学习方法进行脑肿瘤识别与分割应向更加多模态、高自动度、低复杂度、高鲁棒性和自适应性以及深度挖掘图像信息的方向发展。 | 包星星 赵璨 饶家声 | 2019 | 医疗卫生装备2019，40，11： | 2 |
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