一、骶骨肿瘤的影像诊断(附24例报告)（论文文献综述）
李强[1]（2020）在《基于深度神经网络的DDH影像学辅助诊断模型的构建与应用研究》文中提出目的意义:发育性髋关节发育不良（Developmental dysplasia of the hip,DDH）是骨科常见病,该病重在早期诊断、早期治疗。虽然现在有超声和X线片等多种筛查和诊断方法,但在早期DDH患者往往没有症状或症状较轻,影像学也可能没有明显改变,同时地区间特别是基层地区医疗水平的差异明显,缺少专业的骨科及影像科医师,目前仍有大量患者被漏诊。因没有得到恰当的治疗,多数患者在20-40岁时症状逐渐加重,而发展成髋关节炎,甚至需要关节置换。膝内翻畸形和膝外翻畸形是很常见的关节畸形,流行病学研究表明双膝内、外翻的患者约占研究人群的25%和60%。可能是原发性或与生长板或骨形成疾病有关。膝关节成角畸形轻者影响患者下肢美观,重者影响患者下肢运动功能、性格、家庭等方面。临床中如未能对膝关节角度进行精确测量和评估,常常容易造成漏诊。如果没能早期诊断并及时矫正畸形定会逐渐超出生理极限而产生疼痛和活动受限等症状,引起膝关节骨性关节炎。随着“保髋”、“保膝”理念的不断深入和普及,对于此类疾病的早期诊断、预防及矫正治疗显得越来越重要。临床迫切需要一个简单而经济有效的科学工具,对大量的骨盆正位片和下肢全长片进行快速准确的筛查,协助早期诊断DDH和膝关节内外翻,初步评估其病变程度。近年来,医疗人工智能技术取得一系列进步,在部分领域已到达甚至超过专业医师水平,具有准确率高、识别速度快、临床应用空间广泛等优势。结合以上临床问题、收集影像数据,提出构建测量sharp角、中心边缘角（Center-edge angle,CEA）、髋膝踝角（Hip-Knee-Ankle angle,HKA）和辅助诊断DDH的人工智能（Artificial Intelligence,AI）模型,快速、准确地对大批量骨科影像进行筛查,降低DDH和膝关节内外翻的漏诊误诊,让此类患者得到早期诊断和治疗。材料方法:1.第2、3章收集吉林大学第二医院图像归档与通信系统（picture archiving and communications system,PACS）中12528和13332例骨盆正位X线片,随机抽取101张和104张骨盆正位X线片不加入模型训练,当作为随机病例参与对模型的验证。对其余图片进行标注、预处理后输入改进的Mask R-CNN模型进行模型训练和测试,合成进行模型训练和构建测试的环境,分别构建自动测量sharp角和自动测量CEA两个模型。两个模型与三位医生测量角度结果通过卡方检验、t检验、Kappa检验、Kendall W一致性检验等方法进行统计分析,验证新模型的准确性和高效率。2.第4章收集医院PACS系统中12325例骨盆正位X线片,随机抽取100张作为测试数据,测试数据不加入模型训练。基于改进的Mask R-CNN算法,通过对12225张骨盆正位片标注数据进行深度学习（Deep Learning,DL）,将各角度对应的临床诊断写入模型,构建同时测量髋臼sharp角和CEA并依据角度辅助诊断DDH的模型。邀请30位三甲医院骨科医生（10名主任医生、10名副主任医师、10名主治医师）与该模型进行DDH诊断比赛,基于骨盆正位X线片依据sharp和CEA测量结果诊断DDH的模型与30名骨科医生对100例骨盆正位片进行诊断准确率和效率进行对比分析。3.第5章收集医院PACS系统中738张下肢全长X线片,随机选出100张下肢全长X线片为验证测试数据,验证测试数据不加入模型训练。对其余下肢全长X线片图像进行标注、预处理后输入改进的分割模型进行模型训练和测试,构建并验证自动测量HKA角模型。对自动测量HKA角模型的分割性能进行评估,并和三位医生测量结果进行统计分析。研究结果:1.第2章自动测量髋臼sharp角模型测量sharp角左右侧平均值分别为40.067±4.087°和40.653±4.214°,三位医生测量的左右侧平均值分别为39.353±6.738°和39.821±6.986°,医生测量平均值做为约定真值,模型组与医生组测量结果无明显差别。模型测量101张骨盆正位片的sharp角用时为120秒,医生平均用时150分钟,模型在测量效率方面有绝对优势。模型和医生通过测量sharp角来评价骨盆髋臼结果与最终诊断结果一致性比较,由kappa检验结果可见,模型与最终诊断结果基本一致（P<0.05）。验证了该模型在预测关键特征点、测量sharp角和评估髋臼的准确性。2.第3章自动测量髋臼CEA的模型测量CEA左右侧均值分别为29.46±6.98°和27.92±6.56°;三位医生测量CEA左右侧均值分别为29.85±6.92°和27.75±6.45°。经配对样本t检验分析,左右侧测量值和医生测量平均值间差异均无统计学意义（P>0.05）。选择Kendall W一致性检验方法,得到左侧Kendall W=0.994,P<0.001;右侧Kendall W=0.995,P<0.001,模型与医生测量值呈现高度一致性,验证了该模型在识别关键点及测量髋臼CEA的准确性。3.第4章辅助诊断DDH的模型与30位骨科医生诊断100例骨盆正位片用时和得分进行对比分析结果显示,模型用时134秒,得93分;主任医师组平均用时576.2秒,平均得83.4分;副主任医师组平均用时916.1秒,平均得66.4分;主治医师组平均用时557.0秒,平均得50.8分;所有医生平均用时683.1秒,平均得分66.9分。该模型通过骨盆正位X线片诊断DDH得分高于主任医师组,我们认为该模型通过骨盆正位X线片诊断DDH的水平达到甚至超过专家级水平。4.第5章对自动测量HKA角的模型的三个网络的分割性能进行评估,各深度神经网络（Deep Neural Networks,DNN）的Dice、Recall和Precision值分别为股骨头84.13%、83.21%和86.42%;膝关节93.45%、91.17%和96.16%;踝关节81.79%、76.80%和88.71%。选择3个骨科医生的测量值进行比较,三个医生的测量结果无差异（F=1.041,P>0.05）且一致性较高（Kendall’s W=0.997,P<0.001）。将3个医生的测量平均值作为约定真值,为169.32°±9.88°,模型预测值为169.81±9.61°。两组数据差异无统计学意义（t=0.280,P=0.780）且一致性较高（ICC=0.998,P<0.001）。验证了该模型分割股骨头、膝关节、髋关节和计算中心点测量HKA角的准确性。研究结论:本研究通过对Mask R-CNN算法和分割算法的改进,将通过标注的大量骨盆正位X线片和下肢全长片图像数据输入模型进行训练和测试,成功构建了四个全新有效的医疗模型,分别是自动测量髋臼sharp角模型、自动测量髋臼CEA模型、根据骨盆正位X线片诊断DDH模型、自动测量HKA角模型。四种模型可以对X线片泪滴下缘、股骨头中心点、髋臼外缘、膝关节中心点、踝关节中心点等关键点进行精准定位,根据识别的关键点自动绘制测量sharp角、CEA及HKA角,将不同度数对应的临床诊断用代码写入模型,该模型依据测量到的角度根据诊断标准输出诊断结果。这为骨科影像测量与评估提供了一种新型智能化的测量工具。还为基层和诊断经验较少的医生提供了一个新的可靠的诊断筛查DDH、膝关节内外翻的新方法,将提高基层DDH、膝内外翻的诊断水平,促进医疗公平性。通过本研究验证了Mask R-CNN模型和分割算法在骨科影像测量方面的巨大优势,为骨科影像智能化自动化测量、评估、分类及诊断打下了很好的研究基础。同时给大批量骨盆正位片和下肢全长片进行DDH、膝关节内外翻筛查提供了可能性。通过筛查早期明确诊断,在未出现软骨退变之前帮助临床医生做出决策,制定治疗方案,改善预后。本论文提出的改进型的Mask R-CNN模型及分割模型,不仅能够分担临床病例测量和辅助诊断工作,而且帮助医生节约诊疗时间,提高医疗效率,具有十分重要的临床意义。
孙祥水[2]（2018）在《儿童骨盆骨质破坏的影像学特点及鉴别诊断》文中进行了进一步梳理骨盆的功能是传导躯体的重量和参与构成髋关节。骨盆骨质破坏是局部骨质为病变组织所代替而造成的骨组织缺失,常为肿瘤、炎症等直接或间接引起破骨活动增强的结果,皮质骨或松质骨均可受累。由于骨盆及其周围组织结构复杂,血供丰富,侧支循环多,因而此处肿瘤常具有病理组织类型多样性的特点。儿童骨盆骨质破坏病例临床少见,国内外文献报道多数见于个案报道。由于骨盆部位复杂的解剖关系,盆腔内脏器重叠等原因,故临床上往往很难早期发现骨质破坏改变。临床特点、影像学表现及病理学相结合是诊断骨质破坏的基础。儿童骨盆骨质破坏的影像学表现各异,多数病例术前难以依靠临床特点及影像学表现得到正确诊断,漏诊及误诊时常发生。儿童骨盆骨质破坏多数位于髂骨,坐骨、耻骨及骶骨也有累及。结合术后的组织病理学诊断结果,分析儿童骨盆骨质破坏的病种分布及其影像学主要表现,提高临床医师对儿童骨盆骨质破坏的鉴别诊断水平,有重要的临床指导意义。骨盆解剖结构复杂,与多个重要脏器、血管、神经相毗邻,骨盆肿瘤的切除与重建一直是骨肿瘤外科领域的难点。3D（three-dimensional）打印技术是快速成型技术的一种类型,将计算机生成的3D图像转换为物理模型,采用不同材料打印的骨肿瘤实体模型、个性化手术导板和个体化仿真金属植入体能够实现完全的个性化定制,对骨肿瘤治疗起到较好的辅助作用。借助3D打印的数字化三维模型,可以从不同角度观察骨盆肿瘤的位置和边界,骨科医师能够在术前直观地观察到骨盆肿瘤侵袭的范围,从而确定肿瘤的界限,把握病变周围复杂的解剖结构并事先规划手术过程,进行复杂手术的术前规划、手术模拟及手术设计,尽可能避免手术失误的发生。目前3D打印技术应用于儿童骨盆肿瘤手术治疗的相关文献报道甚少。基于数字化三维重建技术,借助3D打印的解剖模型,探索其应用在儿童骨盆肿瘤手术规划中的价值。第一部分 儿童髂骨骨质破坏的影像学特点及鉴别诊断目的:探讨儿童髂骨骨质破坏的病种分布及其影像学主要表现,以期提高临床医师对儿童骨盆骨质破坏的鉴别诊断水平。方法:回顾性分析南京医科大学附属儿童医院及苏州大学附属儿童医院骨科2008年8月至2018年8月经手术及组织病理学证实的32例儿童髂骨骨质破坏临床资料,结合术后的组织病理学诊断结果,分析其临床特点及影像学主要表现。结果:本组32例患儿,以髋部疼痛为首发症状14例,下肢跛行8例,髋部疼痛伴低热6例,外伤后摄X线片无意中发现4例。男22例,女10例;年龄11个月～13岁,平均为5.2±2.2岁;病变累及部位:左侧髂骨11例,右侧髂骨19例,双侧体骨2例。病程为2天～1个月,平均为12.6±4.3天。32例患儿常规摄骨盆前后位DR片及下肢全长DR片,28例行螺旋CT平扫及三维重建,18例患儿行MRI矢状位、轴位、冠状位扫描。影像学主要表现为髂骨不同形态的骨质破坏,发生在髂骨翼29例,髋臼3例。溶骨性骨质破坏（21例）,混合性骨质破坏（8例）,膨胀性骨质破坏（3例）,病灶边界清楚（19例）,边界模糊（13例）。10例患儿伴有大小不等的软组织肿块或肿胀,4例患儿见骨膜反应。术后组织病理学诊断为骨嗜酸性肉芽肿14例,神经母细胞瘤髂骨转移9例,骨髓炎4例,尤文氏肉瘤2例,骨囊肿1例,骨纤维异样增殖症1例,非霍金氏淋巴瘤1例。结论:儿童骨盆骨质破坏病变类型多样,骨质破坏多数位于髂骨翼,以单发为主。骨嗜酸性肉芽肿和神经母细胞瘤髂骨转移最为多见。临床表现以髋部疼痛和下肢跛行为首发症状居多。影像学表现具有一定的特点,以溶骨性破坏为主,但影像学表现特异性各异,确诊需行病理检查。第二部分 儿童耻骨、坐骨及骶骨骨质破坏的影像学特点及鉴别诊断目的:探讨儿童耻骨、坐骨及骶骨骨质破坏的病种分布及其影像学主要表现,以期提高临床医师对儿童骨盆骨质破坏的鉴别诊断水平。方法:回顾性分析南京医科大学附属儿童医院及苏州大学附属儿童医院骨科2008年8月至2018年8月经手术及组织病理学证实的8例儿童耻骨、坐骨及骶骨骨质破坏临床资料,结合术后的组织病理学诊断结果,分析其临床特点及影像学主要表现。结果:本组8例患儿,以髋部疼痛伴低热为首发症状3例,髋部疼痛2例,下肢跛行2例,臀部包块1例。男6例,女2例;年龄3岁～13岁,平均为9.4±3.2岁;病变累及部位:坐骨4例（左侧坐骨3例,右侧坐骨1例）,耻骨2例（左侧耻骨1例,右侧耻骨1例）,右骶骨1例,累及左髂骨及左骶骨1例。病程为7天～1个月,平均为16.2±6.2天。8例患儿均常规摄骨盆前后位DR片及下肢全长DR片、螺旋CT平扫及三维重建及行MRI矢状位、轴位、冠状位扫描。影像学主要表现骨质不同形态的破坏,发生在坐骨4例,耻骨2例,骶骨2例。溶骨性骨质破坏（6例）,混合性骨质破坏（2例）,病灶边界清楚（2例）,边界模糊（6例）。2例伴有大小不等的软组织肿块或肿胀,3例患儿见骨膜反应。术后的组织病理学结果显示共有5个病种:骨嗜酸性肉芽肿3例,结核2例,慢性骨髓炎1例,外周性原始神经外胚层肿瘤1例,尤文氏肉瘤1例。结论:儿童耻骨、坐骨及骮骨骨质破坏病变类型多样,临床表现以髋部疼痛伴低热和下肢跛行为首发症状居多。影像学表现以溶骨性破坏为主,但影像学表现特异性不高,确诊需行病理检查。第三部分 3D打印技术在儿童骨盆肿瘤手术规划中的应用目的:探讨3D打印技术在儿童骨盆肿瘤手术规划中的应用价值。方法:回顾性分析2016年8月至2018年8月南京医科大学附属儿童医院骨科收治的6例骨盆肿瘤患儿。男4例,女2例。年龄11个月～13岁,平均6.8±3.8岁,右侧4例,左侧2例。按照Enneking和Dunham骨盆肿瘤部位分型,累及骨盆范围:Ⅰ型3例,Ⅱ型1例,Ⅳ型2例。术前经活检或病灶活检明确病理诊断:骨盆尤文肉瘤1例,外周型原始神经外胚层肿瘤1例,髂骨软骨瘤1例,髂骨嗜酸性肉芽肿3例。术前进行32排CT连续扫描骨盆,根据CT数据使用Mimics和Geomagic Design Direct软件。使用三维可视化软件（MI-3DVS）进行三维重建,将重建的STL格式文件数据导入3D打印机,采用树脂及石膏材料打印出1:1骨盆物理模型,分析骨盆解剖、术前评估并进行术前模拟,结合三维重建数据,在3D打印骨盆模型指导下行精准病灶切除。结果:6例患儿均成功进行骨盆三维重建及骨盆3D打印,3D打印骨盆模型能清晰显示骨盆及病灶组织解剖形态、肿瘤与骨盆血管结构毗邻关系,准确计算病灶体积等。6例患儿均精准切除病灶,实际手术过程与术前手术规划完全符合（6/6）,无围手术期死亡,无严重手术并发症。结论:3D打印技术可清晰显示儿童骨盆肿瘤复杂的解剖关系,有助于术前规划出合理的手术方式,能精准切除病灶及骨盆重建。
代平,刘勇,何其舟,杨彬[3]（2017）在《骶尾椎脊索瘤的CT与MRI征象分析》文中研究指明目的分析骶尾椎脊索瘤的CT和MRI征象,以提高诊断准确性。方法回顾性分析30例经手术病理证实的骶尾椎脊索瘤的CT和MRI表现。30例均行CT、MRI检查,其中CT增强28例,MRI增强25例。结果 30例均见骶尾椎膨胀性不规则骨质破坏,偏心性1例,中心性29例,大部分肿瘤体积较大。CT:显示钙化29例,出血4例,"反引号"征10例。增强后不均匀强化26例,较均匀强化2例。MRI:T1WI呈低信号为主混杂信号,T2WI呈高信号为主混杂信号,出血26例,分隔25例,假包膜18例,坏死囊变6例,"反引号"征18例,"分节现象"15例。增强后"蜂房样"强化23例。30例中,臀部肌肉受累8例,骶髂关节受累4例。结论 CT和MRI能很好显示骶尾椎脊索瘤范围、骨质破坏程度、软组织肿块及邻近组织受侵情况,其表现有一定的特征性,对提高诊断准确性具有帮助。
苏顺英[4]（2015）在《多层螺旋CT三维重建后处理在骨肿瘤影像诊断中的价值》文中研究说明目的探讨多层螺旋CT三维重建后处理在骨肿瘤影像诊断中的应用价值。方法选择2013年8月2014年8月在我院接受治疗的54例骨肿瘤患者作为研究对象,随机分为人数相等的两组,观察组采用多层螺旋CT三维重建技术诊断,对照组采用磁共振技术诊断,分析两组的诊断结果。结果观察组诊断有效率高达85.2%,对照组为59.3%,两组比较差异显着（p<0.05）,有统计学意义。结论采用多层螺旋CT三维重建方法诊断骨肿瘤,可以提高其诊断准确率,对病变范围进行准确判断,从而为临床治疗提供有效的参考依据。
李欠云,岳荷利,王浩初[5]（2011）在《骶尾部肿瘤MRI诊断与鉴别诊断》文中提出目的探讨骶尾部肿瘤的MR表现及鉴别诊断。方法回顾性研究39例骶尾部肿瘤患者临床资料及MRI表现。结果 39例骶尾部肿瘤中良性肿瘤共23例,包括神经鞘瘤5例、神经纤维瘤2例、神经节细胞瘤1例、蛛网膜囊肿/神经根囊肿6例、表皮样囊肿2例、皮样囊肿1例、囊性淋巴管瘤1例、纤维脂肪瘤1例、畸胎瘤2例、骨巨细胞瘤及术后复发2例。恶性肿瘤共16例,包括转移瘤9例、脊索瘤及术后复发3例、多发性骨髓瘤2例、淋巴瘤1例、滑膜肉瘤1例。鉴别诊断要点包括①肿瘤定位与椎管、骶骨、骶髂关节关系;②骨质受压与骨质破坏形态;④骨质破坏程度与软组织肿块大小比例;③肿瘤强化程度、质地均匀度;⑤有无硬化边、钙化、骨性或纤维性分隔;⑥肿块中心性或偏心性生长方式;⑦发病频率及好发年龄、性别。结论骶尾部肿瘤MRI表现综合细致分析,结合患者性别年龄及发病频率,对骶尾部肿瘤诊断及鉴别诊断有重要价值。
龙绍华,王达进,林志铭[6]（2009）在《骨盆、骶尾部肿瘤误诊为腰椎间盘突出症临床分析（附24例报告）》文中指出目的总结减少骨盆、骶尾部肿瘤的误诊经验。方法回顾分析资料完整的796例首诊为腰椎间盘突出症中的24例,经手术、病理及影像学证示为骶尾部、骨盆肿瘤的病例,从而查找误诊原因及减少漏诊的方法。结果24例病例中,经病检（19例）,穿刺细胞学检查（17例）、MRI（16例）、CT（17例）,分别诊断为马尾囊肿9例,骶骨母细胞瘤2例,坐骨尤文氏肉瘤3例,骨盆转移瘤7例,马尾神经瘤3例。结论骶尾部、骨盆肿瘤常表现出下腰痛及臀部痛等症状,易误诊为腰椎间盘突出症,缺乏临床经验或检查不全而是误诊的主要原因。正确的思维方式,仔细全面检查可避免漏误诊,影像学检查是减少误诊的重要手段。
张丽芳,赵卫,韩丹[7]（2002）在《骶骨肿瘤的影像诊断（附24例报告）》文中研究表明
陆勇,江浩,张华,丁晓毅,陈克敏,颜凌[8]（2001）在《骶骨肿瘤的CT、MR表现及鉴别》文中提出目的 :通过对骶骨肿瘤CT及MR表现的分析 ,提高对其影像诊断的认识。材料和方法 :28例骶骨肿瘤 ,其中脊索瘤10例 ;神经源性肿瘤8例 ;转移瘤4例 ;巨细胞瘤5例 ;淋巴瘤1例。全部病例均行CT检查 ,22例行MR检查 ,并对其CT、MR表现进行分析。结果 :各种骶骨源性肿瘤及肿瘤样病变的征象包括 :软组织肿块 ,骶孔扩大变形 ,病灶内钙化及骨嵴形成 ,髓腔浸润 ,病变不同的中心位置及范围。脊索瘤、巨细胞瘤、神经源性肿瘤的MR信号有一定特点。结论 :CT特别是MR可作为骶骨肿瘤的有效诊断方法。
谢道海,倪才方,傅引弟,丁乙[9]（2000）在《骶骨肿瘤的MRI诊断（附29例报告）》文中进行了进一步梳理目的 探讨MRI对骶骨肿瘤的诊断和鉴别诊断的价值。方法 回顾分析了 2 9例骶骨肿瘤的影像学表现。 17例原发骶骨肿瘤均经手术病理证实 ,其中脊索瘤 5例 ,巨细胞瘤 1例 ,神经鞘瘤 3例 ,神经节细胞瘤 2例 ,神经源性肉瘤 1例 ,淋巴肉瘤 4例 ,骨肉瘤 1例 ;12例转移性肿瘤临床均有明确的原发肿瘤病史。所有病例均行MRI、CT及平片检查 ,分析其MRI表现。结果 （1） 5例脊索瘤中 4例未累及S1节段 ,1例巨细胞瘤累及S2～ 3,6例神经源性肿瘤累及S1～ 3,且包括S1节段。（2 ） 2 9例肿瘤在T1WI均呈中等偏低信号 ,T2 WI呈混杂信号。 （3） 6例神经源性肿瘤均表现为骶孔扩大 ,其他肿瘤表现为不同程度的骶孔破坏。 （4 ） 6例神经源性肿瘤 4例可见骶管扩大。其他骶骨肿瘤也有不同程度的骶管破坏。 （5 ） 16例表现为中央型 ,9例表现为偏心型 ,4例表现为混合型。 （6 ）骶骨肿瘤于MRI矢状面的分节现象 :4例神经源性肿瘤表现为按残存椎间盘水平分节 ;12例转移瘤表现为肿瘤按椎体水平分节 ;5例脊索瘤表现为肿瘤内部分节。其他 6例肿瘤未见分节。结论 MRI的多断面成像对骶骨肿瘤显示清晰 ,有利于显示骶骨肿瘤的分型、分节现象以及骶孔扩大和破坏情况 ,与CT及平片比较 ,对骶骨肿瘤的诊断更具临床意义
范胜利[10]（2005）在《骶骨肿瘤术前DSA应用及骶神经切除术的临床研究》文中提出第一部分 DSA在骶骨肿瘤外科治疗中的应用 目的:研究和评估数字减影血管造影（DSA）在骶骨肿瘤外科治疗中的应用价值。 方法:39例恶性骶骨肿瘤及19例良性骶骨肿瘤手术前均经股动脉插管数字减影血管造影,对58例骶骨肿瘤患者DSA图像肿瘤区内供血动脉、肿瘤新生血管、肿瘤染色及其周边新生血管的特征进行分析,结合术后病理特征统计、评估。 结果:39例骶骨恶性肿瘤,36例（92.31%）DSA图像为在动脉期肿瘤区内及肿瘤周边有大量不规则肿瘤新生血管,血管呈扭曲、变形、扩张、移位、粗细不均、走向紊乱的团块状分布及血管湖。37例（94.87%）于实质期内有密度不均的肿瘤团块及不规则团块状肿瘤染色。5例（26.32%）良性骶骨肿瘤在动脉期肿瘤区内或肿瘤周边可见少量细小扭曲的肿瘤新生血管,3例（15.79%）在动脉末及毛细血管期内有密度浅淡的肿瘤染色。DSA图像骶骨恶性肿瘤组在肿瘤新生血管、肿瘤染色及肿瘤周边血管增生方面阳性率明显高于良性肿瘤组（P<0.05）,有显着差异性。 结论:DSA显示骶骨部位肿瘤的血管图像清晰,骶骨恶性肿瘤多为大量不规则增生血管及血管形态与分布异常并有密度不均匀、不规则的大量肿瘤染色,对鉴别骶骨良、恶性肿瘤有重要意义,对手术治疗有指导意义。
二、骶骨肿瘤的影像诊断(附24例报告)（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、骶骨肿瘤的影像诊断(附24例报告)（论文提纲范文）
（1）基于深度神经网络的DDH影像学辅助诊断模型的构建与应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 英文缩写词表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 DDH影像学诊断方法的研究进展 |
| 1.2.1 超声影像诊断DDH及特征 |
| 1.2.2 骨盆正位X线诊断DDH及特征 |
| 1.2.3 CT影像诊断DDH及特征 |
| 1.2.4 MRI影像诊断DDH及特征 |
| 1.2.5 存在的问题 |
| 1.3 AI在骨科领域的应用研究进展 |
| 1.3.1 AI在医疗领域的发展概况 |
| 1.3.2 AI技术在骨科领域的应用 |
| 1.3.3 AI技术在骨科领域的应用局限性与研究方向 |
| 第2章 深度神经网络在骨科影像测量与评估的研究进展 |
| 2.1 Mask-R-CNN自动检测关键点测量角度 |
| 2.1.1 MASK-R-CNN模型的概述及结构 |
| 2.1.2 MASK-R-CNN模型的特点 |
| 2.1.3 MASK-R-CNN算法用于医学影像关键点定位 |
| 2.2 分割网络确定待检测部位(或器官)辅助角度测量 |
| 2.2.1 分割算法的结构 |
| 2.2.2 分割算法的特征 |
| 2.3 DNN在骨科影像角度测量与评估的研究 |
| 2.4 DNN在骨科影像角度测量与评估面临的问题及方向 |
| 2.5 总结 |
| 第3章 智能测量髋臼sharp角辅助诊断DDH的研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料与方法(模型构建及训练) |
| 3.2.1 数据集 |
| 3.2.2 标注骨盆正位X线片图像 |
| 3.2.3 预处理训练的X线片图像 |
| 3.2.4 Mask R-CNN模型的改进 |
| 3.2.5 训练和测试Mask R-CNN模型 |
| 3.2.6 Mask R-CNN代码来源 |
| 3.2.7 角度测量与辅助诊断 |
| 3.2.8 实验硬件和软件配置 |
| 3.2.9 统计分析 |
| 3.3 结果 |
| 3.3.1 模型测量sharp角的准确性 |
| 3.3.2 模型测量sharp角用时 |
| 3.3.3 模型通过测量sharp角评估髋臼的发育状态 |
| 3.3.4 模型测量sharp角评价骨盆髋臼的准确度 |
| 3.3.5 模型通过测量sharp角辅助诊断DDH |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 DNN模型用于医学图像研究的选择 |
| 3.4.2 改进的Mask R-CNN精准识别图像图像关键点 |
| 3.4.3 模型辅助测量sharp角减轻医生工作压力 |
| 3.4.4 模型可提高基层的医疗效率促进医疗公平性 |
| 3.4.5 模型大批量筛查降低漏诊误诊 |
| 3.4.6 本研究的不足 |
| 3.5 结论 |
| 第4章 骨盆正位片髋臼CEA的自动测量算法及应用研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法(模型构建及训练) |
| 4.2.1 数据集 |
| 4.2.2 标注数据及图片预处理 |
| 4.2.3 模型的改进、训练和测试 |
| 4.2.4 测量方法 |
| 4.2.5 实验硬件和软件配置 |
| 4.2.6 统计分析 |
| 4.3 结果 |
| 4.3.1 三位医生测量数值差异性分析 |
| 4.3.2 模型测量值与三位医生测量数值差异性分析 |
| 4.3.3 医生测量与测量结果的差异性比较 |
| 4.3.4 医生测量与模型测量结果的一致性分析 |
| 4.3.5 医生与模型测量用时 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 基于Mask-R-CNN算法构建测量CEA人工智能模型 |
| 4.4.2 测量CEA深度神经网络结构分析 |
| 4.4.3 验证测量髋臼CEA模型的准确性有效性 |
| 4.4.4 测量CEA模型的局限性 |
| 4.5 结论 |
| 第5章 髋臼Sharp角和CEA的测量方法及辅助诊疗DDH的研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 材料与方法(模型构建及训练) |
| 5.2.1 数据集 |
| 5.2.2 标注及预处理 |
| 5.2.3 神经网络模型改进、训练和测试 |
| 5.2.4 角度测量与DDH诊断 |
| 5.2.5 实验硬件和软件配置 |
| 5.2.6 统计方法 |
| 5.3 结果 |
| 5.3.1 三位医生测量数值差异性分析 |
| 5.3.2 模型测量结果与医生测量的差异性比较 |
| 5.3.3 模型测量结果与医生测量值的一致性分析 |
| 5.3.4 模型与医生测量用时 |
| 5.3.5 医生用时和得分情况与机器测量的比较 |
| 5.4 讨论 |
| 5.4.1 根据骨盆正位片关键点位置的特征选择检测算法 |
| 5.4.2 模型诊断DDH得分比主任医师组高 |
| 5.4.3 对骨盆平片进行筛查辅助早诊断DDH |
| 5.4.4 测量sharp角 CEA促进临床研究 |
| 5.4.5 在术前规划和术中应用拓展的可能 |
| 5.4.6 改进措施 |
| 5.4.7 算法有助于建设高效的医疗卫生服务体系 |
| 5.4.8 未来工作 |
| 5.5 结论 |
| 第6章 HKA角图像分割算法及验证 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 材料和方法(模型构建及训练) |
| 6.2.1 数据集 |
| 6.2.2 X线片图像分割标注 |
| 6.2.3 实验方法 |
| 6.2.4 分割评级指标 |
| 6.2.5 实验硬件和软件配置 |
| 6.2.6 统计分析 |
| 6.3 结果 |
| 6.3.1 分割性能评价 |
| 6.3.2 评价结果 |
| 6.4 讨论 |
| 6.4.1 基于深度学习测量HKA角模型的成功构建 |
| 6.4.2 该模型对HKA角的预测有效可靠 |
| 6.4.3 本研究的不足 |
| 6.5 结论 |
| 第7章 总结 |
| 本文创新点 |
| 未来工作 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 补充表1 模型和三位医生对101张骨盆正位片行sharp角测量 |
| 补充表2 模型和医生测量sharp角分别所用时间(单位:秒) |
| 补充表3 根据sharp角评估骨盆髋臼情况 |
| 补充表4 模型和三位医生对104张骨盆正位片行CEA测量 |
| 补充表5 模型和三位医生对100 张骨盆正位片行sharp角CEA测量 |
| 补充表6 模型与30位医生诊断100例骨盆正位片用时和得分表 |
| 根据X线片初步诊断DDH的测试试卷 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（2）儿童骨盆骨质破坏的影像学特点及鉴别诊断（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 参考文献 |
| 第一部分 儿童骼骨骨质破坏的影像学特点及鉴别诊断 |
| 1 资料与方法 |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
| 4 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 第二部分 儿童耻骨、坐骨及骶骨骨质破坏的影像学特点及鉴别诊断 |
| 1 资料与方法 |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
| 4 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 第三部分 3D打印技术在儿童骨盆肿瘤手术规划中的应用 |
| 1 资料与方法 |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
| 4 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 缩略语简表 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间公开发表的论文 |
| 攻读博士期间主持和承担科研项目情况 |
| 致谢 |
（3）骶尾椎脊索瘤的CT与MRI征象分析（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 检查方法 |
| 1.3 图像分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 病灶部位、形态、大小、边界 |
| 2.2 CT表现 |
| 2.3 MRI表现 |
| 3 讨论 |
| 3.1 病因病理与临床 |
| 3.2 CT表现 |
| 3.3 MRI表现 |
| 3.4 CT和MRI联合应用 |
| 3.5 鉴别诊断 |
（4）多层螺旋CT三维重建后处理在骨肿瘤影像诊断中的价值（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 方法 |
| 1.3 统计学处理[4] |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
（7）骶骨肿瘤的影像诊断（附24例报告）（论文提纲范文）
| 1 材料和方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 骶骨脊索瘤 |
| 2.2 转移瘤 |
| 2.3 骨巨细胞瘤 |
| 2.4 神经鞘瘤 |
| 2.5 神经纤维瘤 |
| 3 讨论 |
| 3.1 发病年龄 |
| 3.2 受累骶骨节段 |
| 3.3 骨质破坏 |
| 3.4 软组织肿块 |
| 3.5 血管造影 |
| 3.6 肿瘤与邻近结构的关系 |
| 3.7 鉴别诊断 |
（9）骶骨肿瘤的MRI诊断（附29例报告）（论文提纲范文）
| 方法 |
| 1.一般资料: |
| 2.成像方法: |
| 结果 |
| 一、MRI表现 |
| 1.受累节段: |
| 2.肿瘤信号: |
| 3.骶孔扩大或破坏: |
| 4.骶管破坏: |
| 5.骶骨肿瘤的位置分型: |
| 6.骶骨肿瘤的分节现象: |
| 二、CT及平片表现 |
| 讨论 |
| 1.骶骨肿瘤的发病年龄及累及骶骨节段: |
| 2.骶骨肿瘤的分节现象: |
| 3.MRI、CT及平片表现对比分析: |
（10）骶骨肿瘤术前DSA应用及骶神经切除术的临床研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 第一部分 DSA在骶骨肿瘤外科治疗中的应用 |
| 临床资料 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 第二部分 骶神经切除后肛门直肠及膀胱排便功能的观察 |
| 临床资料 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 骶骨肿瘤的外科治疗进展 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 |
| 致谢 |
四、骶骨肿瘤的影像诊断(附24例报告)（论文参考文献）
- [1]基于深度神经网络的DDH影像学辅助诊断模型的构建与应用研究[D]. 李强. 吉林大学, 2020(03)
- [2]儿童骨盆骨质破坏的影像学特点及鉴别诊断[D]. 孙祥水. 苏州大学, 2018(04)
- [3]骶尾椎脊索瘤的CT与MRI征象分析[J]. 代平,刘勇,何其舟,杨彬. 医学影像学杂志, 2017(10)
- [4]多层螺旋CT三维重建后处理在骨肿瘤影像诊断中的价值[J]. 苏顺英. 现代医院, 2015(06)
- [5]骶尾部肿瘤MRI诊断与鉴别诊断[J]. 李欠云,岳荷利,王浩初. 中国辐射卫生, 2011(03)
- [6]骨盆、骶尾部肿瘤误诊为腰椎间盘突出症临床分析（附24例报告）[J]. 龙绍华,王达进,林志铭. 江西医药, 2009(07)
- [7]骶骨肿瘤的影像诊断（附24例报告）[J]. 张丽芳,赵卫,韩丹. 中国临床医学影像杂志, 2002(S1)
- [8]骶骨肿瘤的CT、MR表现及鉴别[J]. 陆勇,江浩,张华,丁晓毅,陈克敏,颜凌. 中国医学计算机成像杂志, 2001(03)
- [9]骶骨肿瘤的MRI诊断（附29例报告）[J]. 谢道海,倪才方,傅引弟,丁乙. 中华放射学杂志, 2000(11)
- [10]骶骨肿瘤术前DSA应用及骶神经切除术的临床研究[D]. 范胜利. 苏州大学, 2005(05)