一、单发脑转移瘤的CT诊断（论文文献综述）
尧麒[1]（2021）在《3.0T磁共振DTI技术对高级别脑胶质瘤和脑转移瘤的诊断与鉴别诊断研究》文中进行了进一步梳理目的:探讨3.0T磁共振弥散张量成像（diffusion tensor imaging,DTI）技术对高级别脑胶质瘤和脑转移瘤的诊断价值,并通过DTI技术中的各向异性分数（fractional anisotropy,FA）和表观扩散系数（apparent diffusion coefficient,ADC）,研究DTI技术对高级别脑胶质瘤和脑转移瘤的鉴别诊断价值。方法:收集我院2017年1月至2020年11月经病理及随访证实的16例高级别脑胶质瘤和21例脑转移瘤,回顾性分析临床资料、病理特点及磁共振影像（magnetic resonance image,MRI）表现。磁共振行常规MRI平扫、增强、弥散加权成像（diffusion-weighted imaging,DWI）及DTI扫描,分析高级别脑胶质瘤和脑转移瘤的影像学特征,并选择感兴趣区域,包括肿瘤囊变区、肿瘤实质区、肿瘤边缘区、肿瘤周围水肿区及肿瘤对侧正常脑白质区,通过测量DTI中的FA值与ADC值,比较高级别脑胶质瘤和脑转移瘤不同感兴趣区域的ADC值和FA值差异。结果:1.临床及病理特点:16例高级别脑胶质瘤中,间变性星形细胞瘤12例,间变性少突-星形胶质细胞瘤2例,胶质母细胞瘤2例。21例脑转移瘤中,原发肿瘤包括14例肺癌,3例乳腺癌,2例结肠癌,1例食管癌,1例胃癌。两组病例在初诊年龄、病灶数目上,差异有统计学意义（P<0.05）,在性别构成比上,形状与部位上,差异无统计学差异（P>0.05）。2.MRI特点:（1）高级别脑胶质瘤实质呈稍长T1、稍长T2信号,DWI序列呈等或稍高信号;肿瘤内囊变呈长T1、长T2信号,DWI序列呈低信号;肿瘤周围水肿呈稍长T1、稍长T2信号,FLAIR序列呈稍高信号;MRI增强扫描,肿瘤实质明显强化,呈壁结节状、环状及花环状强化,其内囊变无强化。（2）脑转移瘤实质呈稍长T1、稍长T2信号,DWI序列呈等或稍高信号;其内囊变呈长T1、长T2信号,DWI序列呈低信号;肿瘤周围水肿呈稍长T1、稍长T2信号,FLAIR序列呈稍高信号;增强扫描,肿瘤实质呈壁结节状或环状强化,其内囊变区无强化。3.同种肿瘤不同感兴趣区比较:感兴趣区的FA值及ADC值以均数±标准差表示。（1）FA值:高级别脑胶质瘤与脑转移瘤内囊变区内FA值最低,肿瘤对侧正常脑白质区的FA值最高。高级别脑胶质瘤及脑转移瘤实质区、囊变区、边缘区、周围水肿区的FA值相对肿瘤对侧正常脑白质区降低,差异有统计学差异（P<0.05）。（2）ADC值:高级别脑胶质瘤与脑转移瘤内囊变区的ADC值最高,肿瘤对侧正常脑白质区的ADC值最低。高级别脑胶质瘤及脑转移瘤实质区、囊变区、边缘区、周围水肿区的ADC值相对肿瘤对侧正常脑白质区域升高,差异有统计学差异（P<0.05）。4.高级别脑胶质瘤与脑转移瘤在DTI上的鉴别诊断:（1）FA值:高级别脑胶质瘤与脑转移瘤在同一感兴趣区上比较,肿瘤实质区、肿瘤边缘区的FA值,差异有统计学意义（P<0.05）。肿瘤囊变区、肿瘤周围水肿区、肿瘤对侧正常脑白质区的FA值,差异无统计学意义（P>0.05）。（2）ADC值:高级别脑胶质瘤与脑转移瘤在同一感兴趣区上比较,肿瘤内囊变区、肿瘤周围水肿区的ADC值,差异有统计学意义（P<0.05）。肿瘤实质区、肿瘤边缘区及肿瘤对侧正常脑白质区的ADC值,差异无统计学意义（P>0.05）。结论:1.高级别脑胶质瘤病理类型以间变性星形细胞瘤最为多见,脑转移瘤原发瘤病理类型以肺癌最为多见。高级别脑胶质瘤与转移瘤两组病例在初诊年龄上比较,有统计学差异,脑转移瘤患者年龄偏大。在病灶数目上比较,有统计学差异,多发脑转移瘤更为常见。2.高级别脑胶质瘤与脑转移瘤的实质区、囊变区、边缘区、周围水肿区的FA值相对肿瘤对侧正常脑白质区降低,ADC值相对肿瘤对侧正常脑白质区升高。高级别脑胶质瘤与脑转移瘤内囊变区的FA值最低,ADC值最高。3.两组肿瘤实质区、边缘区的FA值比较,肿瘤囊变区、周围水肿区的ADC值比较,有统计学差异。弥散张量成像可以成为高级别脑胶质瘤和脑转移瘤的诊断和鉴别诊断方法,为临床的治疗和预后提供帮助。
庄雪婷[2]（2021）在《MRI在小细胞肺癌脑转移瘤和原发性脑淋巴瘤鉴别诊断价值研究》文中提出目的:分析小细胞肺癌（SCLC）脑转移瘤和原发性脑淋巴瘤（PLB）的MRI表现,探讨其MRI影像学特征及MRI在二者鉴别诊断中的应用价值。材料与方法:收集2015年1月至2020年12月在本院进行头颅MRI平扫和增强扫描的SCLC脑转移瘤32例和PLB37例,并选取同期进行PWI检查的SCLC脑转移瘤17例和PLB15例,回顾性分析其MRI表现,包括病灶形态、数量、部位、瘤周水肿程度、肿瘤实质T1WI和T2WI信号特征、强化特点（包括方式、程度）、肿瘤实质和瘤周水肿的弥散特点,并对SCLC脑转移瘤和PLB的肿瘤实质r ADC值进行ROC曲线分析。同时,分析并比较17例SCLC脑转移瘤和15例PLB的灌注情况,包括r CBV值和时间信号强度曲线（TSIC）特征。运用SPSS26.0版统计学软件分析,组间采用独立样本t检验,计数资料采用卡方检验或非参数秩和检验,p<0.05视为有统计学意义。结果:1、肿瘤的形态:SCLC脑转移瘤常表现为圆形或类圆形（204个,89.47%）,PLB常表现为不规则形（59个,58.42%）。SCLC脑转移瘤和PLB两者肿瘤形态有显着统计学差异（p<0.01）。2、肿瘤的数量:SCLC脑转移瘤以多发常见（22例,68.75%）,PLB以单发常见（21例,56.76%）,二者发病数量具有统计学差异（p=0.034）。3、肿瘤的部位分布:SCLC脑转移瘤发病部位以额叶（71个,31.14%）多见,PLB相比于SCLC脑转移瘤更容易发生在基底节及胼胝体（36个,35.64%）,二者发病部位具有显着统计学差异（p<0.01）。4、肿瘤瘤周水肿程度:依据瘤周水肿分级,32例SCLC脑转移瘤病灶0-3级水肿程度数量分别为2例、14例、5例、11例;37例PLB病灶0-3级水肿程度数量分别为1例、7例、18例、11例,二者瘤周水肿程度不具有统计学差异（p=2.222）。5、肿瘤实质信号分析:SCLC脑转移瘤和PLB平扫多数显示T1WI低或稍低、T2WI高或稍高信号影,伴出血者表现为混杂的T1WI、T2WI信号,二者T1WI及T2WI信号均不具有统计学差异（p=0.067,p=0.092）。6、肿瘤强化特点:（1）SCLC脑转移瘤多表现为环形或不均匀强化（82个、35.96%,80个、35.09%）,PLB多表现为均匀强化（85个,84.16%）,二者强化方式具有显着统计学差异（p<0.01）;（2）SCLC脑转移瘤和PLB均以显着强化多见,二者强化程度不具有统计学差异（p=1.171）。7、肿瘤弥散特点:（1）SCLC脑转移瘤实质r ADC值高于PLB,分别为0.74±0.12,0.63±0.12,二者差异具有显着统计学意义（p<0.01）,当肿瘤实质r ADC阈值取0.665时,r ADC值鉴别SCLC脑转移瘤和PLB的敏感度为66.8%,特异性为67.6%;（2）SCLC脑转移瘤瘤周水肿r ADC为2.46±1.13,PLB瘤周水肿r ADC值为2.83±1.11,二者差异不具有统计学意义（p=0.180）。8、肿瘤灌注特点;17例SCLC脑转移瘤均表现为高灌注,15例PLB均表现为低灌注,肿瘤实质r CBV值分别为6.08±1.31、1.44±0.35,二者差异具有显着统计学意义（p<0.01）;TSIC显示造影剂流入后,SCLC脑转移瘤下降幅度明显高于PLB,17例SCLC脑转移瘤肿瘤实质在第一次通过造影剂后,恢复的信号强度仍处于基线水平以下;15例PLB肿瘤实质在第一次通过造影剂后,恢复的信号强度回到基线水平以上。结论:1、病灶的形态、数量、发病部位和强化方式可用于鉴别SCLC脑转移瘤和PLB;肿瘤实质T1WI、T2WI信号、肿瘤强化程度和瘤周水肿程度不能用于鉴别SCLC脑转移瘤和PLB。2、肿瘤实质弥散受限情况可用于鉴别SCLC脑转移瘤和PLB,肿瘤瘤周水肿弥散受限情况不能用于鉴别SCLC脑转移瘤和PLB。3、PWI是常规序列的有益补充,SCLC脑转移瘤表现为高灌注,PLB表现为低灌注,二者TSIC特征不同,临床上可以利用PWI对SCLC脑转移瘤和PLB进行鉴别。
李双鑫[3]（2021）在《3D-ASL联合DKI成像在脑泡型包虫病的应用价值》文中研究表明目的:通过分析脑泡型包虫病（Cerebral alveolar echinococcosis,CAE）常规磁共振、扩散加权成像（Diffusion weighted imaging,DWI）、三维动脉自旋标记（Three dimensional-arterial spin labeling,3D-ASL）及扩散峰度成像（Diffusion kurtosis imaging,DKI）的成像特点,研究CAE的生物学特征及血流灌注特点,并将CAE与脑转移瘤（Brain metastases,BM）进行鉴别诊断,提高诊断水平。方法:所有病人均在3TMR检查仪（MAGNETOM Prisma,Siemens Healthcare,Erlangen,Germany）上进行常规MRI、DWI、DKI及3D-ASL成像。对24例经临床、病理或其它影像学检查手段诊断为CAE的患者,分析CAE病灶（共86个）的数量、大小、位置、水肿体积及水肿指数特点、囊泡个数以及MRI序列（DWI、DKI、3D-ASL）对病灶不同区域（实质、边缘、水肿）的诊断价值。分别测量CAE病灶不同区域的DKI参数（Kmean、Krad、Kax、Dmean、Drad、Dax及FA）值、ADC值和CBF值并与对侧正常脑组织平均值相比得到各参数标准化后的值,并比较CAE病灶体积与病灶周围水肿体积之间的相关关系以及囊泡个数与病灶体积之间的相关关系。分别测量24例CAE（共86个病灶）和16例BM（共69个病灶）两组病灶实质及水肿区的各标准化参数（nADC、nKmean、nDmean、nFA、nCBF）值。两组间分别采用独立样本t检验分析,对于差异具有一定统计学研究意义的参数进行ROC曲线分析,评价各个参数鉴别脑泡型包虫病与脑转移瘤患者的效能。结果:24例CAE共86个病灶,病灶边缘区的Kmean、Krad、Kax、FA及CBF值高于病灶实质区、水肿区和正常区（P<0.001）。CAE病灶边缘区的Dmean、Drad及Dax值低于实质区、水肿区及对侧正常组织（P<0.01）。CAE病灶边缘区的ADC值低于实质区及水肿区（P<0.01）。CAE病灶实质区及水肿区的Kmean、Krad、Kax、ADC值高于对侧正常脑组织（P<0.001）。CAE病灶实质区和水肿区的Dmean、Drad、Dax、FA及CBF值低于对侧正常脑组织（P<0.05）。CAE病灶MRI平扫水肿体积及水肿指数统计值分别为（230.73±336.09）cm3、11.58±14.11。CAE病灶体积及水肿体积以及病灶内囊泡个数与病灶体积之间都存在正相关（r=0.855,P<0.001;r=0.639,P<0.001）。CAE和BM组病灶实质区n Kmean、n Dmean、nFA及nCBF值差异均有统计学意义（P<0.01）,但是实质区nADC值差异无统计学意义（P>0.05）。CAE组和BM病灶水肿区nKmean、nDmean、nFA、nCBF及nADC值差异均有统计学意义（P<0.05）。ROC曲线的结果分析表明两组病灶实质区n CBF值的敏感度和其特异性都比较高,曲线下的面积最大,水肿区的n Kmean值的敏感性和其特异性都比较高,曲线下的面积也比较大,以此作为评价这些参数对于鉴别CAE与BM的效能。结论:通过联合常规磁共振技术以及DWI、DKI及3D-ASL成像等技术,在一定分子水平下深入研究CAE病灶的周围边缘组织、水肿区域及囊泡的微观生物学特点,血脑屏障的损伤和破坏程度及其新生血管形成状态等情况,探究CAE病灶大小与周围水肿大小之间的相互关系以及囊泡个数与其病灶体积之间的相互关系,为脑泡型包虫病的识别、确认边缘区域以及其病灶活性特征提供了一条全新的途径。脑泡型包虫病病灶内部及周边的多发长T2信号小囊泡有助于与脑转移瘤鉴别,DWI、DKI联合3D-ASL的各定量参数对鉴别脑泡型包虫病与脑转移瘤有重要的价值。
王瑞华,吴彬彬,杨柳,周倩,张晶晶,刘艳,韩星敏[4]（2020）在《18F-FDG PET/CT在颅内原发性中枢神经系统淋巴瘤诊断中的价值》文中认为目的探讨18F-FDG PET/CT显像视觉和半定量分析在颅内原发性中枢神经系统淋巴瘤（PCNSL）诊断中的价值。方法回顾性分析2011年5月至2018年12月于郑州大学第一附属医院行18F-FDG PET/CT检查的45例颅内PCNSL患者[男性26例、女性19例,年龄（57.49±2.54）岁]的影像资料,并分别与52例脑胶质瘤和60例脑转移瘤患者进行对比,采用视觉分析3组患者的病灶分布和形态特征,半定量分析最大标准化摄取值（SUVmax）、肿瘤与对侧相应部位脑组织SUVmax的比值（T/WM）,评价18F-FDG PET/CT在颅内PCNSL诊断中的价值。2组间半定量结果的比较采用独立样本t检验和校正后t检验,2组间诊断效能的比较及鉴别诊断阈值的判断采用受试者工作特征（ROC）曲线进行分析。结果视觉分析结果显示,颅内PCNSL以高摄取18F-FDG的幕上、单发、结节状或团块状病灶为多见,水肿、占位效应及瘤内继发改变不明显。半定量分析结果显示,与脑胶质瘤和脑转移瘤相比,颅内PCNSL的SUVmax最高（脑胶质瘤:9.96±0.48;脑转移瘤:11.97±0.58;颅内PCNSL :26.42±1.17,t= 13.02、11.07,均P=0.000）,T/WM亦最高（脑胶质瘤:2.99±0.09;脑转移瘤:2.60±0.08;颅内PCNSL:4.37±0.10,t=10.13、13.88,均P=0.000）,且差异均有统计学意义。当SUVmax=15.8时,颅内PCNSL与脑胶质瘤鉴别诊断的ROC曲线下面积（AUC）最大（0.982）,而当SUVmax= 16.8时,颅内PCNSL与脑转移瘤鉴别诊断的AUC最大（0.946）;T/WM=3.395为颅内PCNSL与脑胶质瘤鉴别诊断的最佳阈值,T/WM =3.220为颅内PCNSL与脑转移瘤鉴别诊断的最佳阈值。结论 18F-FDG PET/CT显像可以作为传统影像学诊断颅内PCNSL的有效补充,同时在颅内PCNSL与脑胶质瘤和脑转移瘤的鉴别诊断方面具有显着优势。
苏丽清[5]（2020）在《磁共振延迟增强扫描在肺癌脑转移中的研究》文中指出研究目的:比较注入钆剂后不同的延迟期时相磁共振成像对肺癌脑转移灶显示能力,并探索显示病灶的最佳延迟时间。材料与方法:对2019年2月-2019年7月就诊于我院肺癌初诊患者合并脑转移的病例进行前瞻性研究,经飞利浦3.0T磁共振颅脑平扫后,注射0.2mmol/Kg的钆喷葡胺酸后行轴位TIWI TSE即时期（Delay0,D0期）扫描,并在注射对比剂后5分钟（Delay5,D5期）、8分钟（Delay8,D8期）、12分钟（Delay12,D12期）和15分钟（Delay15,D15期）行轴位TIWI TSE扫描。两名放射科医师采用盲法测量各个期相肺癌脑转移灶的数量,评估每个病灶最佳的显示期相,并在最佳显示的期相上测量病灶的大小。对每个病灶进行实质结构（包括强化特征）的评分、边缘的评分、总评分。同时,对不同期相的所有病灶进行信号强度的测量,计算出每个病灶的CE（Contrast Enhancement,对比强化程度）、CNR（Contrast To Noise Ratio,对比噪声比）、CER（Contrast Enhancement Ratio对比强化比）和CBR（Contrast To Brain Ratio,对化脑比）值。观察结果采用SPSS22.0版本统计学软件进行多相关样本的秩和检验分析,评价指标间使用两两配对t检验,以P<0.05作为差异具有统计学意义的标准。结果:（1）全组共计发现肺癌脑转移灶182个:D0期发现144个病灶;D5期发现177个病灶;D8期发现182个病灶;D12期发现182个病灶;D15期亦是182个病灶。D5期新增病灶33个,占18.1%,直径均小于7mm;D8期新增病灶5个,占2.74%,直径小于5mm;D12期及D15期无新增病灶。（2）每个病灶最佳显示延迟期相的评估中认为D0期、D5期、D8期、D12期和D15期图像为最佳诊断期相的个数（比率）分别为1个（0.55%）、19个（10.44%）、30个（17.03%）、35个（19.78%）和97个（53.30%）。（3）不同时期的肺癌脑转移灶在实质结构（包括强化特征）评分、病灶边缘评分、总评分、CE、CNR、CER和CBR均认为各期之间都存在显着的统计学差异（均为P<0.001）。运用组间比较进行两两配对t检验时结果显示:D0期与各个延迟期之间在病灶实质结构（包括强化特征）评分、边缘评分、总评分、CNR和CBR的比较均存在显着的统计学差异（均为P<0.05）。病灶实质结构（包括强化特征）特征在各延迟期相的评分中,仅D5期与D12期、D5期和D15期之间具有统计学差异（分别为P=0.015、P=0.09）;总评分在各延迟期相之间仅在D5期与D15期具有统计学差异（P=0.05）。在对比强化程度的比较中,D5期与D8期、D5期与D12期、D5期与D15期、D8期与D15期之间有统计学差异（均为P<0.001）;CER显示各延迟期相之间均有统计学差异（均为P<0.001）。CBR在各个延迟期相间只有D5期与D12期之间存在统计学差异（P=0.005）。结论:在肺癌脑转移显示上,各个延迟期相的图像在病灶实质结构（包括强化特征）评分、边缘评分、总评分、CE、CNR、CER和CBR上都优于即时期图像,尤其是延迟8分钟及以上更有利于微小病灶（<7mm）的显示。故而我们认为对肺癌初诊患者分期时,应行MRI延迟增强扫描,并至少延迟到8分钟以上。
张晓瑞,申静,李建丽,王华锋,杨素君,王玉芳[6]（2019）在《磁共振动态对比增强联合弥散加权成像对单发脑转移瘤和胶质母细胞瘤的诊断价值》文中研究说明目的:分析磁共振动态对比增强（DCE-MRI）联合弥散加权成像（DWI）对单发脑转移瘤和胶质母细胞瘤的鉴别诊断价值。方法:回顾性分析2013年1月至2017年12月在本院经手术病理证实的脑肿瘤患者160例,其中胶质母细胞瘤120例,单发脑转移瘤40例,所有患者均行常规磁共振成像（MRI）、DCE-MRI、DWI检查,应用软件计算肿瘤实质区和肿瘤周围区的容积转运常数（Ktrans）、回流速率常数（Kep）、血管外容积分数（Ve）及表观弥散系数（ADC）值,采用受试者工作特征（ROC）曲线分析各指标单独及联合应用对单发脑转移瘤和胶质母细胞瘤的鉴别诊断价值。结果:胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤实质区Ktrans、Kep、Ve及ADC值比较差异无统计学意义（P> 0. 05）,瘤周围区Ktrans、Kep、Ve及ADC值比较差异有统计学意义（P <0. 05）; ROC分析显示,Ktrans值和ADC值联合诊断胶质母细胞瘤的ROC曲线下面积（AUC）最大,为0. 935（95%CI 0. 894～0. 968）,敏感性和特异性分别为89. 33%、91. 02%,其联合诊断的AUC大于其分别单独诊断的AUC（P <0. 05）。结论:DCE-MRI联合DWI能够有效提高胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤的鉴别诊断效率。
黄天健[7]（2019）在《肝癌脑转移瘤的CT及MR表现（附8例影像分析）》文中指出目的探讨肝癌脑转移瘤CT及MR影像表现。方法回顾性分析该院自2016年5月—2018年3月期间经手术病理证实的8例肝癌脑转移瘤的影像学资料。结果该组8例肝癌脑转移中,7例为单发,1例多发,7例发生于幕上,1例大小脑均有转移灶,其中1例累及颅骨及颞骨、脑外皮下软组织。CT为高密度,MRT1为高或高低混杂信号,增强后扫描病灶实质环状或结节状明显强化,出血灶不强化。MR增强扫描显示病灶范围明显优于CT。结论肝癌发生脑转移瘤的影像表现,为多单发,易出血,MR增强检查为最佳的影像检查技术。
张媛,李彦龙,刘连锋,张涛,张飞,马旭阳,唐敏丽,吕琳[8]（2019）在《磁共振成像扫描序列在脑胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤鉴别诊断中的价值分析》文中认为目的:分析磁共振成像（MRI）扫描序列T1液体衰减反转恢复（FLAIR）、T2WI、T2FLAIR、磁共振弥散加权成像（DWI）和增强T1WI在脑胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤鉴别诊断中的价值。方法:选取医院收治的40例由病理或者临床确诊为脑胶质母细胞瘤的患者,以及50例脑单发转移瘤患者,对所有受试者进行MRI扫描序列及增强检查,并通过MaZda软件勾画出最大序列DWI和增强T1WI的肿瘤感兴趣区域（ROI）,得出病变部位的纹理线条,分析受试者工作（ROC）曲线下面积（AUC）。结果:脑胶质母细胞瘤及单发脑转移瘤中的灰度共存矩阵参数中增强T1WI均值、自相关、DWI及直方图纹理参数与增强T1WI的偏度比较,差异具有统计学意义（x2=6.351,P<0.05）。DWI自相关在脑胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤鉴别诊断中的敏感度和特异度分别为82.50%和86.00%,AUC为0.89。结论:MRI扫描序列及增强检查的纹理分析对鉴别脑胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤具有重要的意义。
欧阳效枨,王晨,曾剑兵,梁川,梁瑞金,蔡长寿[9]（2019）在《CT和MRI在脑转移瘤鉴别诊断中的应用及比较》文中进行了进一步梳理目的:了解CT和MRI对脑转移瘤诊断的特点,探究两种方法用于脑转移瘤鉴别诊断的差异及经验。方法:选取深圳市龙华区人民医院符合条件的60名脑转移瘤病例分别进行CT和MRI检查,比较扫描表现、不同特征转移瘤检出情况、不同原发肿瘤检出情况的差异。结果:CT和MRI检查不同特征脑转移瘤,其瘤周水肿程度（P<0.05）、病变大小（P<0.05）的检查情况差异显着;CT和MRI对于不同原发肿瘤发生脑转移的一次性成功检出率亦具有统计学差异（P<0.05）;不同部位脑转移瘤CT和MRI表现有一定特征,但需要与其他类型脑转移瘤进行鉴别。结论:CT和MRI扫描表现的差异主要由于脑转移瘤特征、方法特点所导致,且CT和MRI检查不同原发肿瘤发生脑转移的特征性表现和价值不同,针对不同类型脑转移瘤可尝试联用CT和MRI两种方法同时检查,着重综合分析影像学表现特征。
董飞[10]（2019）在《MR影像组学和深度学习在胶质瘤术前诊断评估中的应用》文中认为研究背景及目的胶质瘤是中枢神经系统最常见的原发性肿瘤,预后较差,对国家造成了巨大的经济和社会负担。即使相同组织学类型和级别的肿瘤、给予相同的治疗方案预后可能仍存在着较大差异。在以往组织病理学特征的基础上,增加分子病理学信息,有助于胶质瘤更加精确地分类。虽然MRI是包括胶质瘤在内的脑肿瘤的基本检查方法,但胶质瘤MR影像表现多样,有时难以与其他脑肿瘤或病变进行鉴别。甚至不同类型、级别的胶质瘤也会出现相似的MR影像表现、难以鉴别。另外,常规MRI的传统解读方法在胶质瘤分子标记物评估方面也存在较多的困难。胶质瘤以手术治疗为主,术前精准的诊断评估,包括与其他脑肿瘤准确鉴别、胶质瘤组织学类型区分、分子标记物评估等有助于个体化治疗方案的制定及疗效预测。影像组学和深度学习的方法能够更加深入地挖掘影像学信息、揭示肿瘤的病理生理学基础,因此,通过这两种方法对MR图像进行分析,可能有助于进一步提高胶质术前精准诊断评估的水平。在胶质瘤和其他肿瘤鉴别方面,幕上单发脑转移瘤和胶质母细胞瘤的影像鉴别是一个难点,两者的MRI具有相似的表现。由于胶质瘤和脑转移瘤的处理方案存在一些差异,尤其是对于既往没有肿瘤病史的患者,鉴别两种肿瘤具有重要价值。研究发现,胶质母细胞瘤在MR强化病灶周围水肿区常有肿瘤细胞浸润及肿瘤血管生成,而转移瘤MRI强化灶周围水肿区无肿瘤细胞浸润及肿瘤血管生成,所以,利用影像组学方法提取MR增强图像中强化周围水肿区的特征,有可能对两种肿瘤有较好的鉴别价值。而对于小脑高级别胶质瘤,除了转移瘤需要鉴别以外,由于血管母细胞瘤的MR表现多样、诊疗方案与其存在差异,所以,该肿瘤也是需要与高级别胶质瘤鉴别的一种肿瘤。胶质母细胞瘤恶性度高,并且发病率占胶质瘤总数的一半左右。EGFR基因扩增和突变是胶质母细胞瘤最常见的基因改变,EGFR基因扩增状态对胶质母细胞瘤治疗方法的选择及预后具有重要影响。由于EGFR基因扩增与胶质母细胞瘤的细胞增殖、侵袭及血管生成等事件有关,利用影像组学的方法分析瘤区的MR影像有可能深入挖掘出与这些事件相关的特征,实现对EGFR基因扩增状态的预测。少枝胶质细胞瘤的预后相对较好,对于较低级别胶质瘤,进一步评估是少枝胶质细胞瘤还是其他类型胶质瘤具有重要的临床意义。染色体1p/19q联合缺失是少枝胶质细胞瘤的分子标记物,对诊断少枝胶质细胞瘤、鉴别其他胶质瘤及评估预后具有重要价值。基于深度卷积神经网络的深度学习方法在其他图像分类中的优秀表现,利用深度卷积神经网络对染色体1p/19q联合缺失和无染色体1p/19q联合缺失的两类肿瘤MR图像数据进行建模、分类预测可能会得到较好的结果。目前,利用提取的特征建立模型或分类器通常被认为是影像组学研究的最后一个流程,但是建立的模型或分类器的结果并不总是令人满意的,如何进一步提升模型或分类器的表现是临床应用的一个需求。由于建立模型或分类器的算法有很多,各种算法的表现可能存在一定的差异,联合使用多个模型或分类器,类似于临床上多学科专家会诊模式,是否会得到更好的结果也是值得我们研究的一个内容。深度学习通常需要大量带有标记的训练数据,这对于医学图像来说较为困难。利用大规模图像数据训练得到的深度神经网络模型进行迁移学习,在皮肤癌分类、X线骨折诊断等方面均取得了较好的结果。这种迁移学习方法是否可以对胶质瘤分子标记物的预测得到同样的效果是我们所期待的。目前,影像组学研究提取的特征或建立的模型主要是疾病或分类结果特异的,每个研究使用的特征、建立的模型可能都存在一定差异,而且影像组学多为常见病和多发病的研究。影像组学的特征及模型是否具有不同疾病或不同分类结果间的泛化性以及影像组学如何应用于少见病和罕见病均有待于进一步研究。最后,无论是影像组学还是深度学习,它们都不是万能的,在使用过程中需要医生的积极参与。因此,本研究将使用影像组学或深度学习的方法对幕上单发转移瘤和胶质母细胞瘤进行鉴别（实验一）、对小脑高级别胶质瘤和血管母细胞瘤鉴别（实验二）、对胶质母细胞瘤EGFR基因扩增状态进行预测（实验三）、对较低级别胶质瘤染色体1p/19q联合缺失状态进行预测（实验四）。并且,在研究中我们将探索联合使用多分类器的价值（实验一）、针对罕见病借用影像组学模型的可行性（实验二）、使用深度神经网络迁移学习对胶质瘤分子标记物预测的价值（实验四）、探索后续人工分析的应用和价值（实验四）。材料和方法实验一:纳入术前行颅脑MR平扫及增强检查的180例经常规病理学确诊的幕上单发脑肿瘤患者（脑转移瘤90例,胶质母细胞瘤90例）,数据按8:2随机分组至训练集和测试集。提取肿瘤强化周围水肿区的定量影像组学特征,经过特征筛选及处理后,建立5个分类器,进一步通过使用相同权重投票及不同权重逻辑回归分析的方法联合使用这些分类器。分析单个分类器及联合使用分类器对幕上单发脑转移瘤和胶质母细胞瘤的鉴别能力;使用准确度、敏感度、特异度、约登指数评估单个分类器及联合使用这些分类器的表现。实验二:纳入术前行颅脑MR平扫及增强扫描的30例经病理确诊的小脑高级别胶质瘤和血管母细胞瘤的患者（高级别胶质瘤15例,血管母细胞瘤15例）,借用已建立的鉴别胶质母细胞瘤和毛细胞型星形细胞瘤的影像组学模型（GBM-PA模型）对本研究中纳入的高级别胶质瘤和血管母细胞瘤进行鉴别;同时,根据高级别胶质瘤与转移瘤的强化模式相似的病理学基础,纳入15例小脑单发转移瘤的病例进行验证,使用同样模型对转移瘤和血管母细胞瘤进行鉴别。对模型中的胶质母细胞瘤分别使用高级别胶质瘤和转移瘤进行标签置换,对模型中的毛细胞型星形细胞瘤使用血管母细胞瘤进行标签置换。以准确度、敏感度、特异度作为评价借用模型对小脑高级别胶质瘤和血管母细胞瘤鉴别的能力。实验三:纳入术前行颅脑MR平扫及增强扫描的50例经常规病理学确诊GBM并行分子病理学EGFR基因扩增状态检测的患者,按约7:3比例随机分组至训练集和测试集,高通量提取MR增强图像中瘤区的影像组学特征。根据特征稳定性（依据组内相关系数（Intraclass correlation efficient,ICC）值）及Lasso回归等算法对训练集数据进行特征筛选,使用筛选后的特征建立逻辑回归模型、支持向量机模型及神经网络模型,以模型在训练集及测试集的受试者工作曲线（ROC曲线）下面积（AUC）作为模型评价标准。实验四:纳入术前行颅脑磁共振平扫的140例经常规病理学确诊为较低级别胶质瘤,并行分子病理学检测染色体1p/19q联合缺失状态的患者,获取肿瘤T2W图像712幅,按约8:1:1比例随机分为训练数据、验证数据及测试数据。使用训练集图像及数据扩增方法重新训练GoogleNet Inception v3深度卷积神经网络的顶层。迭代次数为5000次,初始学习率0.01。使用159例TCIA公共数据集病例作为外部测试数据。为进一步提高病例的预测准确度,对测试数据中预测错误病例的肿瘤位置特征进行简单的人工分析,对人工分析提取的共性特征通过相应的TCIA外部测试数据进行验证。实验结果实验一:每个肿瘤共提取271个特征,经过特征筛选保留8个特征。在训练集中,5个分类器的准确度为0.67-0.80,敏感度0.60～0.82,特异度0.63～0.86,约登指数为0.34～0.60;测试集中5个分类器的准确度为0.61～0.69,敏感度0.39-0.72,特异度0.50～0.83,约登指数为0.22～0.39。通过相同权重投票的方法,训练集中5个分类器联合后的准确度为0.73,敏感度0.76,特异度0.69,约登指数为0.45,测试集中5个分类器联合后的准确度为0.61,敏感度0.56,特异度0.67,约登指数为0.23。训练集中,对于5个分类器预测结果一致的病例,分类器鉴别准确度为0.86,敏感度0.80,特异度0.91,约登指数为0.71;测试集中相应准确度为0.77,敏感度0.75,特异度0.78,约登指数0.53。使用不同权重,联合使用5个分类器的总体表现并不突出。实验二:借用模型对小脑高级别胶质瘤和血管母细胞瘤鉴别的准确度为0.73,敏感度1.0,特异度0.47。作为对照验证,借用模型对转移瘤和血管母细胞瘤的鉴别得到了相同的结果。实验三:共提取肿瘤区MR影像组学特征102个,经特征筛选保留3个特征,包括一个形态学特征originalshapeSurfaceVolumeRatio,一个灰度共生矩阵特征originalglcmMaximumProbability 和 一 个 灰 度 相 关 矩 阵 特 征originalgldmLargeDependenceHighGrayLevelEmphasis。逻辑回归模型、支持向量机模型及神经网络模型在训练集的AUC值分别为0.85,0.84和0.84,在测试集的AUC 值分别为 0.84,0.84,0.82。实验四:基于深度卷积神经网络学习,训练数据、验证数据、测试数据、外部TCIA测试数据的准确度分别为0.94、0.68、0.77和0.73。测试数据中预测错误的14个病例（15幅图像）中有3例肿瘤主要位于皮层下,均为无染色体1p/19q联合缺失而误判为染色体1p/19q联合缺失病例,TCIA外部测试数据中14例误判为染色体1p/19q联合缺失的病例中有5例肿瘤主要位于皮层下。结合肿瘤位置分析,测试集和TCIA外部测试集的准确度达0.81和0.75。结论综述所述,我们研究显示:（1）使用强化周围水肿区的8个影像组学特征鉴别幕上单发转移瘤和胶质母细胞瘤具有一定的价值。联合使用多个分类器,能够带来额外的鉴别诊断益处,尤其是当多个分类器表现一致的时候,对两种肿瘤的鉴别能力有进一步提升。（2）借用GBM-PA模型对小脑高级别胶质瘤和血管母细胞瘤的鉴别具有可行性,提示影像组学特征或模型具有泛化性。（3）使用胶质母细胞瘤MR增强图像中瘤区的3个特征预测EGFR基因扩增状态具有较好的价值。（4）使用GoogleNetinception-v3深度卷积神经网络对预测颅内较低级别胶质瘤染色体1p/19q联合缺失状态具有较好的预测价值,结合人工分析有助于进一步提高对病例的预测准确性。
二、单发脑转移瘤的CT诊断（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、单发脑转移瘤的CT诊断（论文提纲范文）
（1）3.0T磁共振DTI技术对高级别脑胶质瘤和脑转移瘤的诊断与鉴别诊断研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 英汉缩略词对照表 |
| 磁共振DTI技术对高级别脑胶质瘤和脑转移瘤的诊断及鉴别诊断进展 综述 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 |
| 致谢 |
（2）MRI在小细胞肺癌脑转移瘤和原发性脑淋巴瘤鉴别诊断价值研究（论文提纲范文）
| 附录 |
| 中文摘要 |
| abstract |
| 前言 |
| 1 材料与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 研究病例纳入标准 |
| 1.3 研究病例排除标准 |
| 1.4 检查设备与方法 |
| 1.5 图像观察与分析 |
| 1.6 观察指标及参考标准 |
| 1.7 统计学分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 SCLC脑转移瘤和PLB病灶常规MR征象分析 |
| 2.1.1 SCLC脑转移瘤和PLB病灶形态特点 |
| 2.1.2 SCLC脑转移瘤和PLB发病数量特点 |
| 2.1.3 SCLC脑转移瘤和PLB部位分布特点 |
| 2.1.4 SCLC脑转移瘤和PLB瘤周水肿特点 |
| 2.1.5 SCLC脑转移瘤和PLB实质信号特点 |
| 2.1.6 SCLC脑转移瘤和PLB强化特点 |
| 2.2 SCLC脑转移瘤和PLB肿瘤实质及瘤周水肿弥散特点 |
| 2.2.1 SCLC脑转移瘤和PLB肿瘤实质弥散特点 |
| 2.2.2 SCLC脑转移瘤和PLB肿瘤瘤周水肿弥散特点 |
| 2.3 SCLC脑转移瘤和PLB肿瘤实质灌注特点 |
| 3 讨论 |
| 3.1 SCLC脑转移瘤和PLB流行病学 |
| 3.1.1 SCLC脑转移瘤流行病学 |
| 3.1.2 PLB流行病学 |
| 3.2 SCLC脑转移瘤和PLB病灶常规MR征象分析 |
| 3.2.1 SCLC脑转移瘤和PLB病灶形态 |
| 3.2.2 SCLC脑转移瘤和PLB病灶数量 |
| 3.2.3 SCLC脑转移瘤和PLB发生部位 |
| 3.2.4 SCLC脑转移瘤和PLB灶周水肿分析 |
| 3.2.5 SCLC脑转移瘤和PLB实质信号分析 |
| 3.2.6 SCLC脑转移瘤和PLB病灶强化特点 |
| 3.3 SCLC脑转移瘤和PLB病灶及瘤周水肿弥散特点 |
| 3.3.1 SCLC脑转移瘤和PLB病灶弥散特点 |
| 3.3.2 SCLC脑转移瘤和PLB瘤周水肿弥散特点 |
| 3.4 SCLC脑转移瘤和PLB灌注特点 |
| 3.4.1 SCLC脑转移瘤和PLB肿瘤实质r CBV特点 |
| 3.4.2 SCLC脑转移瘤和PLB的 TSIC特征 |
| 3.5 SCLC脑转移瘤和PLB波谱成像特点 |
| 3.6 本次研究的局限性 |
| 4 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 小细胞肺癌脑转移瘤和原发性脑淋巴瘤影像及临床研究进展 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）3D-ASL联合DKI成像在脑泡型包虫病的应用价值（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号对照表 |
| 引言 |
| 第1章 常规MRI结合DWI、DKI及 3D-ASL技术在脑泡型包虫病的应用价值 |
| 1.1 对象和方法 |
| 1.1.1 研究对象及基本情况 |
| 1.1.2 研究对象纳入和排除标准 |
| 1.1.3 MR检查方法及扫描参数 |
| 1.1.4 图像分析 |
| 1.1.5 图像后处理 |
| 1.1.6 统计分析 |
| 1.2 结果 |
| 1.2.1 研究对象一般资料 |
| 1.2.2 CAE病灶常规影像学表现 |
| 1.2.3 CAE病灶体积与水肿体积以及囊泡与病灶体积的相关性分析 |
| 1.2.4 CAE病灶DWI、DKI及3D-ASL结果 |
| 1.3 讨论 |
| 1.3.1 脑泡型包虫病概述 |
| 1.3.2 脑泡型包虫病的病理 |
| 1.3.3 CAE病灶不同区域DWI表现及特点 |
| 1.3.4 CAE病灶不同区域DKI表现及特点 |
| 1.3.5 CAE病灶不同区域3D-ASL表现及特点 |
| 1.3.6 CAE病灶周围水肿的特点 |
| 1.3.7 CAE病灶体积与水肿体积、囊泡个数的相关性分析 |
| 1.3.8 本章小结 |
| 第2章 DWI、DKI联合3D-ASL在脑泡型包虫病与脑转移瘤的鉴别诊断中的应用价值 |
| 2.1 对象和方法 |
| 2.1.1 研究对象 |
| 2.1.2 MR检查方法及扫描参数 |
| 2.1.3 图像分析及后处理 |
| 2.1.4 统计学方法 |
| 2.2 结果 |
| 2.2.1 CAE和BM组一般资料 |
| 2.2.2 CAE和BM病灶影像表现 |
| 2.2.3 CAE组和BM组病灶实质区各标准化参数结果 |
| 2.2.4 CAE组和BM组病灶水肿区各标准化参数结果 |
| 2.2.5 CAE组和BM组病灶各标准化参数ROC曲线结果分析 |
| 2.3 讨论 |
| 2.3.1 概述 |
| 2.3.2 CAE和BM组病灶体积与水肿体积之间的相关性 |
| 2.3.3 各参数对CAE和BM的鉴别诊断及诊断效能 |
| 2.3.4 本章小结 |
| 第3章 全文结论 |
| 3.1 研究结论 |
| 3.2 临床意义 |
| 3.3 不足之处 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
| 附录 多模态影像技术在脑泡型包虫病中的研究进展 |
| 参考文献 |
（5）磁共振延迟增强扫描在肺癌脑转移中的研究（论文提纲范文）
| 附录 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 前言 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 .材料 |
| 2.1.1 一般资料 |
| 2.1.2 纳入标准与排除标准 |
| 2.2 .方法 |
| 2.2.1 检查设备 |
| 2.2.2 图像定位 |
| 2.2.3 扫描计划 |
| 2.2.4 扫描序列具体参数 |
| 2.2.5 图像存储 |
| 2.2.6 图像评估 |
| 2.2.7 统计方法 |
| 3 结果 |
| 3.1 病灶数量 |
| 3.2 最佳显示肺癌脑转移病变的期相 |
| 3.3 比较病灶不同期相的实质结构(包括强化特征)评分、边缘评分、前两者的总评分 |
| 3.4 针对每个病灶不同期相的 CE、CNR、CER、CBR 进行统计学分析 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 影像检查技术在肺癌脑转移中的价值 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）磁共振动态对比增强联合弥散加权成像对单发脑转移瘤和胶质母细胞瘤的诊断价值（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 方法 |
| 1.2.1 检查方法 |
| 1.2.2 图像处理及数据分析 |
| 1.3 统计学处理 |
| 2 结果 |
| 2.1 胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤实质区和瘤周围区Ktrans、Kep、Ve值比较 |
| 2.2 胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤实质区和瘤周围区ADC值比较 |
| 2.3 DCE-MRI诊断的ROC分析 |
| 2.4 DWI诊断的ROC分析 |
| 2.5 DCE-MRI与DWI联合诊断的ROC分析 |
| 3 讨论 |
（7）肝癌脑转移瘤的CT及MR表现（附8例影像分析）（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 临床表现 |
| 1.3 采用的影像学检查 |
| 2 结果 |
| 2.1 部位病灶 |
| 2.2 肿瘤的形态 |
| 2.3 肿瘤的密度（信号）特点 |
| 2.4 瘤周水肿 |
| 3 讨论 |
| 3.1 影像征象 |
| 3.2 诊断与鉴别诊断 |
（8）磁共振成像扫描序列在脑胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤鉴别诊断中的价值分析（论文提纲范文）
| 1 资料与方法 |
| 1.1 一般资料 |
| 1.2 纳入与排除标准 |
| 1.3 仪器设备 |
| 1.4 扫描方法 |
| 1.5 图像选择及纹理分析 |
| 1.6 统计学方法 |
| 2 结果 |
| 2.1 脑胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤纹理分析 |
| 2.2 纹理参数测量结果的一致性分析 |
| 2.3 灰度共生矩阵参数对鉴别脑胶质母细胞瘤与单发脑转移瘤的诊断效能 |
| 3 讨论 |
（9）CT和MRI在脑转移瘤鉴别诊断中的应用及比较（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 资料来源 |
| 1.2 检查方法 |
| 1.3 评价指标 |
| 1.4 统计分析 |
| 2 结果 |
| 2.1 脑内转移瘤患者基本情况 |
| 2.2 CT和MRI扫描表现的比较 |
| 2.3 不同特征肿瘤CT和MRI检出情况差异的比较 |
| 2.4 不同部位脑转移瘤CT和MRI正确检出率的比较 |
| 3 讨论 |
（10）MR影像组学和深度学习在胶质瘤术前诊断评估中的应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 缩写及符号清单 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究问题及研究目的 |
| 第二章 利用强化周围水肿区MR影像组学特征及多个分类器鉴别幕上单发转移瘤和胶质母细胞瘤 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 方法 |
| 2.3 结果 |
| 2.4 讨论 |
| 2.5 结论 |
| 第三章 基于相似的强化模式借用影像组学模型鉴别成人小脑高级别胶质瘤与血管母细胞瘤 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 材料和方法 |
| 3.3 结果 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 结论 |
| 第四章 MR影像组学预测胶质母细胞瘤EGFR基因扩增状态的研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 材料与方法 |
| 4.3 结果 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 结论 |
| 第五章 深度卷积神经网络结合人工分析预测较低级别胶质瘤染色体1p/19q联合缺失状态 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 材料和方法 |
| 5.3 结果 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 作者简历及在读期间所取得的成果 |
四、单发脑转移瘤的CT诊断（论文参考文献）
- [1]3.0T磁共振DTI技术对高级别脑胶质瘤和脑转移瘤的诊断与鉴别诊断研究[D]. 尧麒. 西南医科大学, 2021(01)
- [2]MRI在小细胞肺癌脑转移瘤和原发性脑淋巴瘤鉴别诊断价值研究[D]. 庄雪婷. 福建医科大学, 2021(02)
- [3]3D-ASL联合DKI成像在脑泡型包虫病的应用价值[D]. 李双鑫. 青海大学, 2021(01)
- [4]18F-FDG PET/CT在颅内原发性中枢神经系统淋巴瘤诊断中的价值[J]. 王瑞华,吴彬彬,杨柳,周倩,张晶晶,刘艳,韩星敏. 国际放射医学核医学杂志, 2020(06)
- [5]磁共振延迟增强扫描在肺癌脑转移中的研究[D]. 苏丽清. 福建医科大学, 2020(02)
- [6]磁共振动态对比增强联合弥散加权成像对单发脑转移瘤和胶质母细胞瘤的诊断价值[J]. 张晓瑞,申静,李建丽,王华锋,杨素君,王玉芳. 现代医学, 2019(12)
- [7]肝癌脑转移瘤的CT及MR表现（附8例影像分析）[J]. 黄天健. 中外医疗, 2019(34)
- [8]磁共振成像扫描序列在脑胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤鉴别诊断中的价值分析[J]. 张媛,李彦龙,刘连锋,张涛,张飞,马旭阳,唐敏丽,吕琳. 中国医学装备, 2019(11)
- [9]CT和MRI在脑转移瘤鉴别诊断中的应用及比较[J]. 欧阳效枨,王晨,曾剑兵,梁川,梁瑞金,蔡长寿. 中国数字医学, 2019(09)
- [10]MR影像组学和深度学习在胶质瘤术前诊断评估中的应用[D]. 董飞. 浙江大学, 2019(03)