Способ дифференциальной диагностики шаровидных образований легких



Способ дифференциальной диагностики шаровидных образований легких

 


Владельцы патента RU 2533738:

федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Алтайский государственный технический университет им. И.И. Ползунова" (АлтГТУ) (RU)

Изобретение относится к медицине, а именно к лучевой диагностике, и может быть использовано для дифференциальной диагностики заболеваний легких с применением компьютерной томографии. Сначала исследуют изображения шаровидных образований легких, полученных с помощью компьютерной томографии, причем в качестве изображений шаровидных образований легких (ШОЛ) используют набор срезов, полученный однократно. Определяют по данному набору срезов стохастические параметры среднего по набору срезов значения плотности шаровидного образования легкого, коэффициента корреляции при описании параболической зависимостью средней по срезу плотности шаровидного образования легкого от номера среза, среднего по группе срезов среднеквадратичного отклонения плотности шаровидного образования легкого, коэффициента корреляции при описании параболической зависимостью среднеквадратичного отклонения плотности шаровидного образования легкого по срезам от номера среза и фрактальные параметры средней по срезам фрактальной размерности внутренней структуры шаровидного образования легкого и среднеквадратичного отклонения фрактальной размерности. Проводят анализ значений стохастических и фрактальных параметров посредством использования искусственного нейрона и находят значение функции активации. Далее по значению функции активации более 0,5 судят о принадлежности шаровидного образования легкого к нозологии рак, а по значению функции активации менее 0,5 судят о принадлежности шаровидного образования легкого к нозологии инфильтративный туберкулез. Способ позволяет повысить достоверность результатов дифференциальной диагностики ШОЛ при исследовании опухолевых и воспалительных процессов, а также снизить лучевую нагрузку на пациента. 1 ил.

 

Изобретение относится к медицине, а именно к лучевой диагностике, и может быть использовано для дифференциальной диагностики заболеваний легких с применением компьютерной томографии.

Преимущественно известные современные способы дифференциальной диагностики шаровидных образований легких (ШОЛ) - центральный и периферический рак, инфильтративный туберкулез, пневмония и другие - не всегда позволяют достоверно определить вид патологического образования, что вызвано наличием сходных черт опухолевых и воспалительных процессов при их визуализации методами компьютерной томографии. Однако существуют и способы дифференциальной диагностики ШОЛ с использованием методов количественного анализа изображений, которые повышают достоверность определения вида патологического образования, но не позволяют гарантировать требуемую точность постановки диагноза.

Известен способ дифференциальной диагностики малых периферических ШОЛ, включающий исследование изображений ШОЛ, полученных с помощью компьютерной томографии, определение и анализ значений фрактальных параметров на изображениях с максимальной настройкой интенсивности реконструированных изображений в оценке состояния сосудистого русла и бронхов при малых периферических раках и гамартомах легкого у тридцати четырех больных. Далее по значениям фрактального параметра D=1,81±0,13 судят о принадлежности шаровидного образования легкого к нозологии рак, а по значениям фрактального параметра D=1,67±0,10 судят о принадлежности шаровидного образования легкого к нозологии гамартома (The usefulness of fractal geometry for the diagnosis of small peripheral lung tumors [Text] / N. Mihara, K. Kuriyama, S. Kido et al // Nippon Igaku Hoshasen Gakkai Zasshi. - 1998. - Vol.58. - P.148-151).

Основными недостатками описанного способа дифференциальной диагностики малых периферических ШОЛ являются узкая сфера применения вследствие отсутствия возможности использования для диагностики шаровидного образования легкого любого расположения, так как устанавливают область интереса на стороне ШОЛ только параллельно стенке грудной клетки, и недостаточная достоверность результатов диагностики, так как анализировалась только по фрактальным параметрам небольшая группа пациентов при ограниченном числе нозологий.

Известен способ дифференциальной диагностики малых периферических ШОЛ, включающий исследование изображений ШОЛ, полученных с помощью компьютерной томографии высокого разрешения, определение и анализ фрактальной размерности изображений у семидесяти больных. Далее по значениям фрактальной размерности D=2,38±0,05 судят о принадлежности ШОЛ к бронхогенной карциноме, а по значениям фрактальной размерности D=1,19±0,05 судят о принадлежности ШОЛ к бронхиолоальвеолярной карциноме (Fractal analysis of internal and peripheral textures of small peripheral bronchogenic carcinomas in thin-section computed tomography: Comparison of bronchioloalveolar cell carcinomas with nonbronchioloalveolar cell carcinomas [Text] / K. Kido, K. Kuriyama, M. Higashiyama et al // J. Comput. Assist. Tomogr. - 2003. - Vol.27. - P.56-61).

Основными недостатками описанного способа дифференциальной диагностики малых периферических ШОЛ является невысокая достоверность результатов диагностики, так как использование только фрактальной размерности недостаточно доказано при диагностировании небольшой группы пациентов и ограниченном числе нозологий.

Наиболее близким к заявляемому (прототипом) является способ дифференциальной диагностики ШОЛ, включающий исследование изображений ШОЛ, полученных последовательно в динамике с помощью компьютерной томографии без усиления внутривенным контрастированием, с помощью компьютерной томографии во время усиления внутривенным контрастированием и с помощью компьютерной томографии после усиления внутривенным контрастированием, определение и анализ значений фрактальных параметров у пятнадцати больных. При этом используют изображение шаровидного образования легкого в целом без разделения на срезы. В качестве фрактальных параметров, определяющих фрактальный процесс ветвления кровеносных сосудов, для исследования васкуляризации регионов опухоли применяют фрактальные размерности ШОЛ в целом, которые отображаются в области интереса идентифицированных опухолевых тканей перед анализом их текстуры. На основании анализа значений фрактальных параметров определяют васкуляризацию регионов опухоли, обладающих «сильными» фрактальными характеристиками. Далее по значению фрактального параметра, равному 2,046, судят о принадлежности шаровидного образования легкого к агрессивной злокачественной опухоли, а по значению фрактального параметра, равного 1,534, судят о принадлежности шаровидного образования легкого к неагрессивной злокачественной опухоли. Количественные характеристики показали до 83,34% различий между агрессивными и неагрессивными злокачественными опухолями. Таким образом, данный процесс диагностики ШОЛ с анализом значений фрактальных параметров является обоснованным (Al-Kadi, О.S. Texture Analysis of Aggressive and Nonaggressive Lung Tumor CE CT Images [Text] / O.S. Al-Kadi, D. Watson // IEEE transactions on biomedical engineering. - 2008. - Vol.55. - №7. - P.1822-1830).

Однако достоверность результатов дифференциальной диагностики ШОЛ при использовании описанного способа является недостаточной, так как анализировалась небольшая группа пациентов с применением только фрактальных размерностей в качестве параметров и при ограниченном числе нозологий. Кроме того, реализация описанного способа приводит к повышенной лучевой нагрузке на пациента, так как исследование изображений ШОЛ производят с помощью компьютерной томографии многократно в динамике, используя контрастное усиление.

Задачей изобретения является повышение достоверности результатов дифференциальной диагностики ШОЛ при исследовании опухолевых и воспалительных процессов и снижение лучевой нагрузки на пациента.

Поставленная задача решается тем, что в способе дифференциальной диагностики ШОЛ, включающем исследование изображений ШОЛ, полученных с помощью компьютерной томографии, определение и анализ значений фрактальных параметров, согласно изобретению в качестве изображений ШОЛ используют набор срезов, полученный однократно. Определяют по данному набору срезов стохастические параметры среднего по набору срезов значения плотности шаровидного образования легкого, коэффициента корреляции при описании параболической зависимостью средней по срезу плотности шаровидного образования легкого от номера среза, среднего по группе срезов среднеквадратичного отклонения плотности шаровидного образования легкого, коэффициента корреляции при описании параболической зависимостью среднеквадратичного отклонения плотности шаровидного образования легкого по срезам от номера среза и фрактальные параметры средней по срезам фрактальной размерности внутренней структуры шаровидного образования легкого и среднеквадратичного отклонения фрактальной размерности. Проводят анализ значений стохастических и фрактальных параметров посредством использования искусственного нейрона в соответствии со следующими зависимостями:

Y = 1 1 + e α f , ( 1 )

f = b 0 + i = 1 6 b i x i + i = 1 6 j = 1 6 b i j x i x j , ( 2 )

где Y - функция активации;

α - параметр формы функции активации;

b0, bi, bij - весовые коэффициенты;

xi, xj - набор вышеназванных значений стохастических и фрактальных параметров. Далее по значению функции активации более 0,5 судят о принадлежности шаровидного образования легкого к нозологии рак, а по значению функции активации менее 0,5 судят о принадлежности шаровидного образования легкого к нозологии инфильтративный туберкулез.

Повышение достоверности результатов дифференциальной диагностики ШОЛ при исследовании таких нозологий, как рак - опухолевый процесс - или инфильтративный туберкулез - воспалительный процесс - обусловлено получением для полученного набора срезов комплекса стохастических и фрактальных параметров и их анализом, основанным на использовании искусственного нейрона, в соответствии с зависимостями (1) и (2).

Снижение лучевой нагрузки на пациента обусловлено исследованием изображений ШОЛ, в качестве которых используют набор срезов, производят с помощью компьютерной томографии однократно, без контрастирования изображения.

Предложенное изобретение поясняется схемой, на которой представлена структура функции активации с использованием искусственного нейрона, по которой судят о принадлежности ШОЛ к одной из нозологий. Способ дифференциальной диагностики ШОЛ осуществляется следующим образом.

Сначала проводят исследование изображений ШОЛ, Накоплена база данных параметров ШОЛ для нозологии "Рак" и "Инфильтративный туберкулез". База данных включает в себя 146 параметров ШОЛ с верифицированным диагнозом "Рак" и 88 - "Инфильтративный туберкулез".

Затем определяют по данному набору срезов независимые друг от друга стохастические параметры среднего по набору срезов значения плотности шаровидного образования легкого, коэффициента корреляции при описании параболической зависимостью средней по срезу плотности шаровидного образования легкого от номера среза, среднего по группе срезов среднеквадратичного отклонения плотности шаровидного образования легкого, коэффициента корреляции при описании параболической зависимостью среднеквадратичного отклонения плотности шаровидного образования легкого по срезам от номера среза и независимые друг от друга фрактальные параметры средней по срезам фрактальной размерности внутренней структуры шаровидного образования легкого и среднеквадратичного отклонения фрактальной размерности.

Далее проводят анализ значений стохастических и фрактальных параметров посредством использования искусственного нейрона в соответствии с зависимостями (1) и (2) для шести входных стохастических и фрактальных параметров. Использование в нейроне нелинейных зависимостей позволяет ограничиться одним нейроном вместо нейронной сети и упростить процесс нахождения весовых коэффициентов зависимости (2). Выбирают весовые коэффициенты, обеспечивающие заданное значение функции активации, равное, например, 0 для шаровидного образования легкого с нозологией инфильтративный туберкулез и, например, 1 для шаровидного образования легкого с нозологией рак. Для определения весовых коэффициентов может быть использован метод наименьших квадратов.

По значению функции активации более 0,5 судят о принадлежности шаровидного образования легкого к нозологии рак, а по значению функции активации менее 0,5 судят о принадлежности шаровидного образования легкого к нозологии инфильтративный туберкулез.

Затем при диагностике ШОЛ у новых пациентов проводят исследование изображений ШОЛ, в качестве которых используют набор срезов, полученный однократно с помощью компьютерной томографии, определяют те же шесть входных стохастических и фрактальных параметров и проводят анализ значений стохастических и фрактальных параметров посредством использования искусственного нейрона в соответствии с зависимостями (1) и (2), а полученное значение функции активации позволяет поставить наиболее вероятный диагноз.

Пример использования способа дифференциальной диагностики ШОЛ.

Были исследованы ШОЛ у 234 пациентов. В качестве изображений ШОЛ использовали набор срезов, полученный однократно с помощью компьютерной томографии без контрастирования изображения.

В качестве параметров ШОЛ выбраны стохастические (1-4) и фрактальные (5, 6) параметры:

1. Среднее по набору срезов значение плотности ШОЛ (x1).

2. Коэффициент корреляции при описании параболической зависимостью средней по срезу плотности ШОЛ от номера среза (x2).

3. Среднее по группе срезов среднеквадратичное отклонение плотности ШОЛ (x3).

4. Коэффициент корреляции при описании параболической зависимостью среднеквадратичного отклонения плотности ШОЛ по срезам от номера среза (x4).

5. Средняя по срезам фрактальная размерность внутренней структуры ШОЛ (x5).

6. Среднеквадратичное отклонение фрактальной размерности (x6).

Корреляционным анализом доказана независимость использованных параметров и их влияние на выбор нозологии.

При обучении искусственного нейрона с помощью метода наименьших квадратов был произведен выбор весовых коэффициентов, обеспечивающих значение функции активации, равное 0, для ШОЛ с нозологией "Инфильтративный туберкулез" и значение функции активации, равное 1, для ШОЛ с нозологией "Рак" для исследованных ШОЛ у 234 пациентов. Для исследованных ШОЛ у 234 пациентов обучение нейрона позволило получить следующие результаты: 91% ШОЛ с нозологией "Рак" соответствуют значению функции активации Y>0,5, а 89% ШОЛ с нозологией "Инфильтративный туберкулез" соответствуют значению функции активации Y<0,5. Таким образом у 146 пациентов был верифицирован диагноз "Рак" и у 88 пациентов был верифицирован диагноз "Инфильтративный туберкулез".

Использование нейрона для дифференциальной диагностики ШОЛ заключалось в следующем:

- определение шести стохастических и фрактальных параметров ШОЛ с помощью компьютерной томографии;

- расчет функции активации Y с использованием обученного нейрона;

- по установленной зависимости принятие решения: при Y>0,5 диагностировали рак, а при Y<0,5 - инфильтративный туберкулез.

Таким образом, предложенный способ дифференциальной диагностики ШОЛ обеспечивает повышенную достоверность результатов при исследовании опухолевых и воспалительных процессов и позволяет снизить лучевую нагрузку на пациента. Кроме того, данный способ может быть использован для дифференциальной диагностики и других нозологий.

Способ дифференциальной диагностики шаровидных образований легких, включающий исследование изображений шаровидных образований легких, полученных с помощью компьютерной томографии, определение и анализ значений фрактальных параметров, отличающийся тем, что в качестве изображений шаровидных образований легких используют набор срезов, полученный однократно, определяют по данному набору срезов стохастические параметры среднего по набору срезов значения плотности шаровидного образования легкого, коэффициента корреляции при описании параболической зависимостью средней по срезу плотности шаровидного образования легкого от номера среза, среднего по группе срезов среднеквадратичного отклонения плотности шаровидного образования легкого, коэффициента корреляции при описании параболической зависимостью среднеквадратичного отклонения плотности шаровидного образования легкого по срезам от номера среза и фрактальные параметры средней по срезам фрактальной размерности внутренней структуры шаровидного образования легкого и среднеквадратичного отклонения фрактальной размерности, проводят анализ значений стохастических и фрактальных параметров посредством использования искусственного нейрона в соответствии со следующими зависимостями:
Y = 1 1 + e α f ,
f = b 0 + i = 1 6 b i x i + i = 1 6 j = 1 6 b i j x i x j ,
где Y - функция активации;
α - параметр формы функции активации;
b0, bi, bij - весовые коэффициенты;
xi, xj - набор вышеназванных значений стохастических и фрактальных параметров, далее по значению функции активации более 0,5 судят о принадлежности шаровидного образования легкого к нозологии рак, а по значению функции активации менее 0,5 судят о принадлежности шаровидного образования легкого к нозологии инфильтративный туберкулез.



 

Похожие патенты:
Изобретение относится к медицине, а именно к нейрохирургии, и может быть использовано для малоинвазивного хирургического лечения глиальных опухолей головного мозга супратенториальной локализации.

Изобретение относится к медицине, а именно нейрохирургии, неврологии и лучевой диагностике. Проводят томографию головного мозга.
Изобретение относится к медицине, рентгенологии, хирургии. Выполняют мультиспиральную компьютерную томографию (МСКТ) с контрастированием тонкого и толстого кишечника, для чего вначале проводят пероральное контрастирование тонкой кишки водорастворимым контрастным веществом (ВКВ) в течение 30-40 минут.

Изобретение относится к способам и устройствам динамической визуализации информации о состоянии коронарных сосудов. Способ включает этапы получения первых динамических данных о сердечной деятельности в течение первой стадии сердечной деятельности, во время которой контрастное вещество определяют в первой области, получения вторых динамических данных о сердечной деятельности в течение второй стадии сердечной деятельности, во время которой контрастное вещество определяют во второй области.

Изобретение относится к молекулярной визуализации. Система визуализации содержит источник излучения, которое пересекает область обследования, детектор излучения и формирования сигнала, характеризующего энергию обнаруженного излучения, селектор данных, который выполняет дискриминацию сигнала по энергии на основании относящихся к энергетическим спектрам установочных параметров, соответствующих первой и второй спектральным характеристикам контрастного вещества, введенного в субъект, и блок реконструкции сигнала на основании первой и второй спектральных характеристик и формирования данных объемного изображения, характеризующих мишень.

Изобретение относится к области электрофизиологии сердца и, в частности, к процедурам радиочастотной абляции и установки кардиостимуляторов под визуальным контролем.

Изобретение относится к способам и устройствам для улучшения большого поля зрения при получении изображений CT. В способе используются две процедуры сканирования: с центрированными источником излучения и детектором и в геометрии со смещением.

Изобретение относится к средствам формирования изображения в позитрон-эмиссионной томографии. Имитатор реакции на терапевтическое лечение содержит моделирующее устройство для формирования модели структуры объекта или субъекта, который подлежит лечению, на основании информации об объекте или субъекте, и прогнозирующее устройство, которое формирует прогнозированную реакцию, указывающую на то, каким образом структура вероятно должна реагировать на лечение, на основании модели и плана терапевтического лечения, и которое формирует параметрическую карту, которая включает в себя количественную информацию, указывающую на прогнозированную реакцию, при этом параметрическая карта количественно описывает накопление изотопного индикатора воспаленной ткани и используется для удаления вклада накопления изотопного индикатора от воспаленной ткани из данных изображения, оставляя накопление изотопного индикатора от опухоли в данных изображения.

Изобретение относится к медицине, сосудистой хирургии и терапии, рентгенологии и может быть использовано для диагностики тромбоэмболии легочной артерии (ТЭЛА) и выбора дифференцированной терапии в зависимости от вида окклюзии.
Изобретение относится к области медицины и может быть применено как способ прогнозирования неблагоприятного исхода нарушения мозгового кровообращения. В анализах крови исследуют уровень палочкоядерных нейтрофилов и скорость оседания эритроцитов На компьютерной томограмме выявляют наличие смещения срединных структур мозга.
Изобретение относится к медицине, нейрохирургии, неврологии и лучевой диагностике и может быть использовано для определения объема внутримозгового образования при черепно-мозговой травме и заболеваниях головного мозга. При визуализации внутримозгового образования с помощью томографии на аксиальных сканах определяют две максимально удаленные друг от друга точки на границе внутримозгового образования. Наклоняют из аксиальной по направлению к фронтальной плоскости сканирования так, чтобы плоскость прошла через эти точки. Измеряют расстояние A между ними. Вращают плоскость сканирования вокруг оси, проходящей через эти точки, до нахождения максимально удаленных друг от друга точек на границе внутримозгового образования, расположенных на линии, перпендикулярной к оси. Измеряют расстояние B между этими точками. Проводят через эти точки перпендикулярную оси плоскость сканирования. Находят на ней перпендикуляр к линии B, соединяющий точки на границе внутримозгового образования. Измеряют расстояние C между ними. Объем V внутримозгового образования вычисляют по формуле: V=(A×B×C):2+5%. Способ обеспечивает высокую точность определения объема внутримозгового образования. 2 пр.

Изобретение относится у системам и способам визуализации. Система визуализации содержит источник излучения, который испускает излучение, которое проходит через область исследования, и систему обнаружения, которая обнаруживает излучение, которое проходит через область исследования, и генерирует сигнал, характеризующий его. Система обнаружения содержит первый массив детекторов и второй массив детекторов. Первый и второй массивы детекторов представляют собой разнесенные отдельные массивы детекторов. Один из массивов детекторов выполнен с возможностью механического перемещения между первым положением, в котором массив детекторов находится на пути, по которому проходит испускаемое излучение, и вторым положением, в котором массив детекторов находится за пределами пути. Реконструктор реконструирует сигнал и генерирует данные объемного изображения, характеризующие его. Использование изобретения позволяет сохранить покрытие, скорость сканирования, максимального тока трубки и снижение дозы для пациента при работе в режиме высокого разрешения. 2 н. и 11 з.п. ф-лы, 17 ил.

Изобретение относится к медицине, в частности к ультразвуковой и лучевой диагностике, нейрохирургии, неврологии. Проводят спиральную компьютерную томографию шейного отдела позвоночника. Исследуют канал позвоночной артерии, выявляют наличие его стеноза. Вычисляют площадь поперечного сечения канала позвоночной артерии Sк на уровне стеноза. Выполняют цветовое дуплексное сканирование и вычисляют площадь поперечного сечения позвоночной артерии Sа на стороне патологии вне зоны стеноза. Рассчитывают индекс компрессии позвоночной артерии ИК по формуле И К = 1 3 S к : S а . При значении индекса 1,0 и более компрессия отсутствует, при показателе от 0,9 до 0,7 диагностируют умеренную компрессию позвоночной артерии, от 0,6 до 0,4 - значительную, ниже 0,4 - выраженную. Способ обеспечивает повышение точности диагностики за счет учета размеров позвоночной артерии на стороне поражения в зоне стеноза и вне его. 3 пр.
Изобретение относится к медицине, в частности к офтальмологии, и может быть использовано для диагностики стадии оптической нейропатии при эндокринной офтальмопатии. При проведении спектральной оптической когерентной томографии области диска зрительного нерва и макулы оценивают: толщину слоя нервных волокон сетчатки в перипапиллярной зоне, площадь нейроретинального пояска, объем нейроретинального пояска, толщину сетчатки макулярной зоны. При толщине слоя нервных волокон сетчатки в перипапиллярной зоне от 100 до 108 мкм, площади нейроретинального пояска от 1,5 до 1,7 мм2, объеме нейроретинального пояска от 0,5 до 0,6 мм3, толщине сетчатки макулярной зоны от 210 до 241,2 мкм - определяют латентную стадию. При толщине слоя нервных волокон сетчатки в перипапиллярной зоне от 109 до 133 мкм, площади нейроретинального пояска от 1,5 до 1,7 мм2, объеме нейроретинального пояска от 0,61 до 0,7 мм3, толщине сетчатки макулярной зоны от 241,3 до 316,9 мкм - определяют развитую стадию. При толщине слоя нервных волокон сетчатки в перипапиллярной зоне от 134 до 167 мкм, площади нейроретинального пояска от 1,71 до 2,9 мм2, объеме нейроретинального пояска от 0,71 до 0,8 мм3, толщине сетчатки макулярной зоны от 317 до 346,9 мкм - определяют далекозашедшую стадию. Способ обеспечивает повышение точности диагностики стадии оптической нейропатии при эндокринной офтальмопатии со своевременным выявлением перехода одной стадии оптической нейропатии в другую за счет определения наиболее значимых томографических показателей, что позволяет увеличить время сохранения высоких зрительных функций. 4 пр.

Изобретение относится к медицине, а именно к кардиологии, и предназначено для оптимизации контроля частоты сердечных сокращений перед процедурой МСКТ коронарных артерий среди пациентов молодого возраста с наследственными нарушениями соединительной ткани и дисфункцией автономной нервной системы. Для контроля частоты сердечных сокращений применяют ингибитор If-каналов синусового узла ивабрадин. Препарат назначают в дозе 5-10 мг/сут для достижения контролируемой частоты сердечных сокращений <65 уд./мин в течение 3 дней перед процедурой МСКТ. Способ предполагает персонифицированный подход к лечению и диагностике, направленный на повышение качества ведения пациентов с наследственными нарушениями соединительной ткани, а также позволяет расширить область применения препарата ивабрадин. 1 пр., 5 табл., 2 ил.

Изобретение относится к медицине, диагностике аденомы околощитовидных желез (ОЩЖ), и может найти применение в лучевой диагностике, эндокринологии, хирургии. Проводят многофазную мультиспиральную компьютерную томографию (МСКТ) с рентгеноконтрастным средством (РК) на артериальной и венозных фазах исследования - соответственно на 25 и 50 секундах после введения РК. Проводят снятие параметров, анализ полученных снимков и предоперационную диагностику состояния больного. При этом РК вводят одноразово, после его введения внутривенно вводят физиологический раствор, причем средства вводят через катетер со скоростью 4±1 мл/с. При анализе полученных снимков проводят визуальный и денситометрический анализы полученных изображений. В качестве параметров исследования определяют коэффициент ослабления излучения во всех образованиях области исследования, подозрительных на аденому ОЩЖ. Наличие аденомы диагностируют при фиксации коэффициента ослабления рентгеновского излучения до +180+200 HU в раннюю артериальную фазу и обнаружении снижения плотности не менее чем на 80 HU на венозной стадии. Способ обеспечивает улучшение, высокое качество диагностики аденом ОЩЖ за счет более точной фиксации местоположения новообразований, оптимального распределения и удержания контрастного вещества в зоне исследования в здоровых и патогенных зонах, что позволяет сократить время операции до 15 минут вместо 60 минут, сократить послеоперационный период с 5 до 1 суток. 6 ил., 4 пр.

Изобретение относится к медицине, а именно к стоматологии. Способ включает томографическое исследование пациента с последующим определением устойчивости зубной дуги для проведения шинирования. Определяют томографическое сечение, при котором полусумма площадей проекций интраальвеолярных частей контралатеральных моляров максимальна. При этом определяют расчетную проекцию площади опоры зубной дуги до фрагментации и расчетную проекцию площади опоры наибольшего фрагмента зубной дуги после фрагментации. При величине последней 50% и менее от расчетной проекции площади опоры зубной дуги до фрагментации осуществляют съемное шинирование, а при величине более 50% - несъемное шинирование. Способ повышает качество шинирования за счет количественного определения площади опоры зубной дуги. 2 пр., 7 ил.

Изобретение относится к медицине, травматологии, ортопедии, касается изучения плотности корковой пластинки диафиза длинных костей у больных с заболеваниями и повреждениями опорно-двигательной системы, а также контроля состояния корковой пластинки в процессе дистракционного остеосинтеза. Определяют плотность кости по шкале Хаунсфилда в области диафиза методом компьютерной томографии по топограмме диапазона сканирования на аксиальных срезах и мультипланарных реконструкциях в трех точках, расположенных в наружном, внутреннем и остеонном слоях корковой пластинки по передней, задней, латеральной и медиальной поверхности в верхней и средней трети голени. Используя измеренные значения, рассчитывают средние значения плотности наружного, внутреннего и остеонного слоев. Если плотность наружного слоя корковой пластинки в конце периода фиксации - не менее 600 HU, через год после демонтажа аппарата не менее 1100 HU, а соотношение плотностей наружного, остеонного и внутреннего слоя равно 1:1,2:0,9, то корковая пластинка имеет нормальную плотность. Способ обеспечивает количественную оценку плотностных параметров корковой пластинки длинных костей в динамике лечения с выявлением ее рентгенморфологических особенностей, с учетом ее зонального строения - внутренних, наружных пластинок и остеонного слоя. 5 ил., 1 пр.

Изобретение относится к визуализации перфузии. Техническим результатом является уменьшение взаимодействия с пользователем, а также увеличение скорости обработки данных визуализации перфузии. Способ содержит этапы, на которых: исполняют, посредством анализатора данных, исполняемые компьютером инструкции, которые выбирают, без взаимодействия с пользователем, протокол обработки из электронного хранилища протоколов на основе данных визуализации, соответствующих пациенту; обрабатывают, посредством анализатора данных, данные функциональной визуализации для субъекта с использованием выбранного протокола обработки в первом режиме обработки, причем выбранный протокол обработки данных изображения включает в себя по меньшей мере два этапа обработки; и осуществляют, с помощью процессора компьютера, проверку достоверности обработанных данных во время исполнения выбранного протокола обработки; изменяют, с помощью процессора компьютера, режим обработки с первого режима обработки на второй режим обработки на основе проверки достоверности, причем анализатор данных выполнен с возможностью обработки данных функциональной визуализации во втором режиме обработки. 2 н. и 12 з.п. ф-лы, 3 ил.

Изобретение относится к обработке медицинских изображений. Техническим результатом является повышение точности оценки движения интересующей ткани. Способ содержит: задание набора опорных местоположений около интересующей области субъекта или объекта, которую идентифицируют на, по меньшей мере, одном изображении из временной последовательности изображений; применение модели движения к опорному местоположению упомянутого набора, причем модель движения указывает траекторию через последовательность изображений; формирование набора записанных изображений из временной последовательности изображений, посредством одновременной записи временной последовательности изображений на основе модели, примененной к опорному местоположению упомянутого набора. 2 н. и 13 з.п. ф-лы, 2 ил.
Наверх