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World File Search System计算机断层扫描
光谱计算机断层扫描：基本原理，技术...
摘要：光谱计算机断层扫描标志着医学成像的革命性进步，提供了组织表征和诊断准确性的显着改善。使用双能X射线技术，该方法根据其原子数和电子密度区分材料。频谱成像可从多个能级中获取数据，从而更详细地描绘组织结构，并增强对各种病理状况的识别和理解。与传统成像不同的是依赖于单个能级的传统成像，该方法产生的图像具有多样的对比度，从而可以区分标准扫描中可能看起来相似的组织。本评论探讨了有关光谱计算机断层扫描的发表研究和研究的各种集合，利用了同行评审的期刊和学术教科书，专门研究双能量成像系统，探测器创新和临床应用。获得了所获得的见解，以提供有关此成像技术的基本原理，技术进步和临床实用性的全面概述。强大的搜索策略和明确定义的纳入标准可确保选择高质量的相关资源，以支持本综述中得出的结论。本文旨在对光谱计算机断层扫描的基本原理，技术创新和临床应用进行全面概述。这种能力对于检测和分析各种病理问题（包括肿瘤，血管异常和退化性疾病）特别有价值。2。检测器技术的最新进步显着提高了光谱成像系统的灵敏度和分辨率。这些改进会导致更清晰，更精确的图像，并减少噪声。高级图像重建算法的结合具有进一步的图像质量，从而更好地可视化复杂的解剖学特征，对于准确的诊断和有效的治疗计划至关重要。此外，增强的软件功能现在可以详细介绍组织特性的定量分析，例如衰减系数，有助于评估组织组成并区分良性和恶性生长。光谱计算机断层扫描中的进步代表了医学成像中的关键演变，从而显着提高了诊断评估的准确性和细节。利用双能系统和创新技术，可以实现先进的组织表征，促进知情的临床决策。其广泛的临床应用突出了其在各种专业中的重要性，从而提高了有效诊断和管理各种疾病的能力。随着研究和技术的继续发展，它将在实现更好的健康成果中发挥越来越重要的作用。关键字：计算机断层扫描，光谱成像，组织表征，双能X射线系统1。引言自从五十年前作为一种非侵入性诊断方法首次亮相以来，计算机断层扫描（CT）经历了重大发展。现代CT研究的关键领域是光谱成像，它利用多色X射线的能量信息来增强组织表征。虽然Spectral CT源于早期CT技术，但由于技术的改进，其临床采用率在过去的十年中已大大增长，这使其实际上更可行（Krauss，B。，2015年）。ct数是由X射线的衰减确定的，X射线受材料的质量密度和有效原子数的影响。光谱CT使用数学技术分别计算质量密度和有效原子数，从而收集多个能级的数据。双能计算机断层扫描（DECT）的出现具有显着高级的CT技术，可以解决组织表征的先前局限性，而新的光子计数检测系统为多能成像的进一步改善提供了潜力（Gutjahr，R。，R。，2016年）。本文的目的是对光谱计算机断层扫描的核心原理，技术进步和临床应用进行深入探索。方法本综述研究了一系列关于光谱计算机断层扫描的已发表的研究和研究，这些研究来自同行评审的期刊和学术教科书，这些期刊和学术教科书着眼于双能CT系统，探测器技术，
口腔片片转换牙科科学 公式优化 研究方法的范式 jname Paper 用于管理上颌面筋膜空间感染 孟加拉国妊娠糖尿病的危险因素 蘑菇粉通过在高糖饮食喂养的小鼠中维持葡萄糖和脂质稳态来改善代谢综合症 圣罗勒（Ocimum Sanctum linnaeus）的影响... 大脑外侧心室的正角及其与年龄，性别和侧面的关系：孟加拉国流行中计算机断层扫描的形态计量学研究 在孟加拉国空军人员中筛查糖尿病前和II型糖尿病 如何引用本文：Altowairqi TK，Shafi Me。全世界和T 中的淡水鱼物种的生物多样性的全面评论
为口腔 - 芯片模型创建基本结构涉及设计一个微流体芯片，该微流体芯片复制必需的组件并创建模拟口腔复杂性的微环境。微流体芯片可以由各种材料制成，包括玻璃，硅和聚合物。微流体芯片的标准制造技术包括软光刻，光刻图和注射成型。这些方法可以在芯片上创建复杂的微观结构和通道。微流体芯片应复制口腔的关键成分，包括代表各种口腔组织的细胞培养室，例如上皮细胞，成纤维细胞和唾液腺细胞，这些细胞包含在细胞外基质中。细胞外基质可以结合水凝胶或其他材料，以提供结构支撑和细胞附着和生长的基板。结合灌注系统可模拟血液，使营养素，氧气和药物的递送2,3。
大脑中线移位检测和通过级联的深层网络管道对非对比度计算机断层扫描
大脑中线移位（MLS）是一种定性和定量的放射学特征，它可以衡量脑中线结构的横向移位，以响应由血肿，肿瘤，脓肿或任何其他占据脑膜内病变引起的质量效应。可以使用其他参数来确定神经外科干预的紧迫性，并预测占据病变的患者的临床结果。然而，由于跨病例的临床相关大脑结构的差异很大，因此精确检测和量化MLS可能具有挑战性。在这项研究中，我们通过使用分类和分割网络架构来研究了由病例级MLS检测以及脑部标记位置的初始定位以及对脑部标记位置的最初定位和完善的级联网络管道。我们使用3D U-NET进行初始定位，然后使用2D U-NET来估计更精确的分辨率的确切地标点。在改进步骤中，我们从多个切片中融合了预测，以计算每个地标的最终位置。，我们用大脑的解剖标记产生的高斯热图目标训练了这两个UNET。案例级别的地面真相标签和地标注释是由多个训练有素的注释者产生的，并由放射学技术人员和放射科医生进行了审查。我们提出的管道实现了使用2,545个头部非对比度计算的测试数据集在AUC中的情况级MLS检测性能
创伤性的计算机断层扫描成像评估...
背景：计算机断层扫描 (CT) 仍然是创伤性脑损伤 (TBI) 成像评估的金标准。TBI 本身因其不良影响已成为发展中国家的主要问题。目的：目的是评估患有 TBI 的患者的颅脑计算机断层扫描图像。材料和方法：对 2013 年 11 月 13 日至 2019 年 5 月 31 日期间在尼日利亚乌约大学教学医院因头部受伤而接受颅脑 CT 检查的患者进行了回顾性研究。持续时间与服务中断的不连贯时间无关。应用简单的数据分析评估了患者的人口统计学和 CT 特征。结果：评估了 232 名患者，最小年龄为 6 个月，最大年龄为 78 岁。男性患者占多数，比例为 2.74:1。受影响最大的年龄段为 30-39 岁（23.27%）和 20-29 岁（22.84%）。44 名患者（18.97%）的脑 CT 正常。CT 异常患者中最常见的病变是颅内出血（n = 188，81.03%）。其中，脑外出血（n = 100，53.19%）超过脑内出血（n = 88，46.81%）。一半的脑内出血是多发性的。34.48%（n = 80）的患者出现颅骨骨折。最常见的部位是面骨（n = 24，30.00%），而最少见的部位是枕骨（n = 4，5.00%）。15% 的患者有多处骨折，其中还包括颅底。结论：TBI 在年轻活跃男性中很常见。最常见的病变是伴有外轴偏向的颅内出血。
心血管计算机断层扫描
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使用185例克莱恩 - levin综合征患者的18F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机断层扫描的功能性脑成像：早期标记？
kleine – Levin综合征是一种罕见的疾病，其特征是重新呼吸症的复发性发作，认知障碍，伴奏，脱离和行为扰动。在发作之间，大多数患者的睡眠，情绪和行为正常，但在脑功能成像中可能存在一些残留异常。 however, the frequency, localization and significance of abnor- mal imaging are unknown, as brain functional imaging have been scarce and heterogenous [including scintigraphy 18F-fluorodeoxyglu- cose positron emission tomography/computerized tomography (FDG-PET/CT) and functional MRI during resting state and cognitive ef- fort] and based on case reports or on group analysis in small groups.使用在克莱恩 - 列文综合征诊断时的18F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机断层扫描术的视觉分析，我们检查了一项横截面研究中虚弱和超级代谢的频率，定位和临床决定因素。在179例Kleine-Levin综合征患者中，接受了18F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机断层扫描，视觉分析仅限于在无症状期间研究的138名未经治疗的患者。多达70％的患者患有缺失代谢，主要影响后缔合皮质和海马。缺乏代谢与年龄较小，最近（<3年）的病程和上一年中较高的发作有关。在该疾病开始时，低代谢率更广泛（从左边的枕骨连接到整个同型外侧，然后是双侧后缔合性皮层）。相比之下，前额叶背侧皮层有多代谢，其中一半的患者（几乎所有患者在后部地区都有伴随性的低甲状酸酯），这也与年龄较小和较短的疾病病程有关。认知表现（包括情景记忆）在患有海马低代谢的患者中相似。总而言之，在无症状kleine – levin综合征期间，对18F-氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描/计算机化的tomog-raphy的个人视觉分析经常观察到低代谢。它主要影响后缔合皮质和海马，主要是在最近发病的年轻患者中。低代谢在克莱恩 - levin综合征的第一年期间提供了特征标记，这可以在诊断过程中帮助临床医生。
来自光子计算光谱计算机断层扫描中的虚拟单角图像，以评估膝盖骨关节炎
©作者在欧洲放射学学会的独家许可下。2022 Open Access本文均在创意共享归因4.0国际许可下获得许可，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您适当地归功于原始作者（S）和来源，并提供了与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
基于稀疏视图计算机断层扫描
摘要提出了一种新的稀疏 - 视图计算机断层扫描重建方法，该方法利用了变压器网络的恢复能力，特别是基于Swin Transformer的图像重建网络SWINIR。我们的方法包括三个关键块：通过线性插值来提高采样，使用两者中深度学习的初始重建以及残留的细化。测试了两个架构：一个长期的架构，该结构在残留细化块的两个域中使用神经网络，而在正式结构域中仅使用网络的网络进行了简短。用swinir和u-net测试了每种方法，从而产生了四种变体，所有这些方法在PSNR和SSIM方面都优于FBP和SIRT（例如FBP和SIRT）。使用Swinir的短体系结构取得了最佳结果，其训练和计算时间小于基于Swinir的长架构，但比两个基于U-NET的变体都大。