公共文化服务平台

搜索到3952篇“ 单指数模型“的相关文章

全体素测量磁共振扩散加权成像单指数模型和体素内不相干运动模型参数用于肝癌诊断价值分析: 2023年; 目的探讨全体素测量磁共振扩散加权成像单指数模型和体素内不相干运动(IVIM)模型参数在肝癌诊断中的应用价值。方法选取医院2021年1月至2022年12月收治的肝细胞癌患者120例,均行核磁共振成像(MRI)平扫、IVIM-扩散加权成像(DWI),获得单指数模型、双指数模型及拉伸指数模型参数,获取最大病灶感兴趣区(ROI),避开肝内胆管组织,计算各参数的平均值。评价各项技术所呈现的图像及参数;比较不同扫描技术获得的参数在肝癌病理类型分级中的差异。结果肝癌E-S分级为E-S1、E-S2、E-S3、E-S4患者的表观扩散系数(ADC)和慢速表观扩散系数(ADC slow)均逐渐降低,灌注分数(f)逐渐升高(P<0.05);E-S1患者的快速表观扩散系数(ADC fast)低于E-S2患者(P<0.05);E-S2、E-S3、E-S4患者的ADC fast逐渐降低(P<0.05)。肝癌不同E-S分级诊断中ADC和ADC slow的灵敏度均显著高于ADC fast和f,ADC fast的灵敏度显著高于f(P<0.05);ADC slow和f的特异度均显著高于ADC和ADC fast(P<0.05)。结论全体素测量磁共振扩散加权成像单指数模型和IVIM模型参数在肝癌诊断中的应用价值高。; 吴琼; 关键词：肝癌

单指数模型矿区生态临界地下水位动态预测方法及装置: 本发明涉及一种基于单指数模型的矿区生态临界地下水位预测方法及装置。包括：数据采集步骤，采集构建土壤水动力学方程所需参数；方程构建步骤，利用所述参数构建带有植被吸水的土壤水动力学方程；曲线拟合步骤，利用所述土壤水动力学方程...; 王强民刘基周振方孙洁柳昭星董兴玲尚宏波

单指数模型扩散加权成像及体素内不相干运动成像在自身免疫性疾病的应用进展被引量：1: 2023年; 扩散加权成像(diffusion weighted imaging, DWI)是检测人体水分子微观运动的非侵入性检查方法,单指数模型DWI可用表观扩散系数(apparent diffusion coefficient, ADC)定量评价水分子扩散运动中受限的方向和程度,间接反映组织内微观结构的变化及特点,其结果包含纯水分子与微循环血液灌注二者的重叠效应。双指数模型DWI指体素内不相干运动(intravoxel incoherent motion, IVIM)成像,是在单指数模型DWI的基础上发展的多b值DWI,能够准确区分组织内纯水分子扩散信息和微循环血流灌注信息。由于二者对微观结构变化的高敏感性,在诊断疾病、评估疾病活动程度及预后效果中具有重要应用价值,为临床提供有效影像证据支持,因此单指数模型DWI和IVIM成像目前在自身免疫性疾病中的应用越来越广泛。笔者对单指数模型DWI及IVIM成像现今在自身免疫性脑炎、自身免疫性肝炎、自身免疫性胰腺炎、强直性脊柱炎、免疫性肾脏疾病及大动脉炎中的应用进行综述,旨在了解其在自身免疫性疾病中的应用现状及进展,进一步探究二者广泛应用于自身免疫性疾病的前景及不足。; 田曼婷丁长伟; 关键词：自身免疫性疾病磁共振成像扩散加权成像

基于单指数模型的最优投资组合价值分析: 2022年; 单指数模型自马科维兹模型优化而来,在证券市场的投资组合中具有广泛的应用。基于单指数模型的数理基础,本文运用投资组合理论在A股市场中选取了不同类别且相关性小的三个行业的七家上市公司,通过构建证券特征线进行投资组合的量化分析,最终得出最优组合,以实现投资风险分散化下的获取收益最大化,便于中小投资者开展实操。; 刘敏悦; 关键词：单指数模型最优投资组合上市公司

MR扩散加权成像单指数模型、双指数模型及拉伸指数模型在脊柱转移瘤和骨髓瘤鉴别诊断中的价值被引量：5: 2020年; 目的探讨扩散加权成像(DWI)单指数模型、双指数模型及拉伸指数模型的相关参数对于脊柱转移瘤和骨髓瘤鉴别诊断的价值。方法回顾性分析经穿刺或手术病理证实为转移瘤(53例)和骨髓瘤(16例)患者的MR图像,其中DWI图像采取10个b值(0~1500 s/mm2)扫描,用后处理软件生成表观扩散系数(ADC)、真实扩散系数(D)、假性扩散系数(D*)、灌注分数(f)、分布扩散系数(DDC)和拉伸因子(α)。采用独立样本t检验(正态分布)和Mann-Whiney U检验(非正态分布)比较转移瘤和骨髓瘤的各参数值是否有统计学差异,对于两组间有统计学差异的参数值应用受试者工作特征曲线(ROC)分析其鉴别转移瘤和骨髓瘤的诊断效能。将各参数代入Logistic回归模型,筛选出有意义的参数,评估有意义参数的联合诊断效能。结果转移瘤的ADC、D和α值均高于骨髓瘤,D*值低于骨髓瘤,且差异均有统计学意义(P<0.05)。上述参数ROC曲线下面积(AUC)分别为0.661、0.710、0.781、0.743,转移瘤和骨髓瘤的f值和DDC值差异无统计学意义(P>0.05)。Logistic回归模型筛选后进入模型的指标为ADC和α值,模型诊断的正确率为87.0%。结论DWI单指数模型、双指数模型及拉伸指数模型对于脊柱转移瘤和骨髓瘤的鉴别诊断均具有一定价值,以ADC、D和α、D*的诊断效能为佳。ADC联合α后对于二者的鉴别诊断帮助更大。; 邢晓颖张家慧陈永晔赵强房景超郎宁袁慧书; 关键词：扩散加权成像脊柱转移瘤骨髓瘤

磁共振扩散加权成像单指数模型与扩散峰度成像模型在61例肾透明细胞癌分级中的对比被引量：4: 2020年; 目的探讨磁共振扩散加权成像(DWI)单指数模型和扩散峰度成像(DKI)模型在预测肾透明细胞癌(ccRCC)病理分级中的价值差异。方法前瞻性纳入经病理结果证实的ccRCC患者61例,根据Fuhrman分级将其分为低级别组27例(Ⅰ级10例、Ⅱ级17例)和高级别组34例(Ⅲ级19例、Ⅳ级15例)。患者均行肾脏常规单指数DWI序列和DKI序列扫描,测量参数包括ADC值、各向异性分数(FA)、平均扩散系数(MD)、平均扩散峰度(MK)、轴向扩散峰度(Ka)以及径向扩散峰度(Kr)值。多组间比较采用单因素方差分析(ANOVA),利用独立样本t检验进行两组间均数的比较,使用受试者工作特征(ROC)曲线得出DWI、DKI各参数的曲线下面积(AUC)、敏感度、特异度,并用Delong检验比较各参数的AUC值,以评价各参数对分级的诊断效能。结果①ADC、MD、MK、Ka、Kr值在正常肾实质、低级别及高级别ccRCC间的差异有统计学意义(P<0.05),FA值在3组间的差异无统计学意义(P>0.05)。正常肾实质、低级别及高级别ccRCC的ADC值分别为(2.10±0.16)×10^-3mm^2/s、(1.70±0.34)×10^-3mm^2/s、(1.20±0.32)×10^-3mm^2/s,FA值分别为0.26±0.06、0.26±0.11、0.28±0.14,MD值分别为(6.02±0.43)×10^-3mm^2/s、(5.10±0.96)×10^-3mm^2/s、(3.70±0.76)×10^-3mm^2/s,MK值分别为0.49±0.04、0.57±0.07、0.84±0.20,Ka值分别为0.39±0.04、0.48±0.14、0.65±0.19,Kr值分别为0.53±0.05、0.66±0.18、0.98±0.29。与正常肾实质比较,低级别与高级别ccRCC患者的ADC、MD值均逐渐减低,MK、Ka及Kr值均逐渐升高,差异有统计学意义(P<0.05),FA值差异无统计学意义(P>0.05)。②绘制ROC曲线,得出ADC、MD、MK、Ka及Kr值鉴别低级别、高级别ccRCC的截断值分别为1.50×10^-3mm^2/s、4.49×10^-3mm^2/s、0.71、0.51、0.68,敏感度分别为85.3%、87.5%、79.2%、83.3%、95.8%,特异度分别为75.2%、90.6%、100.0%、85.3%、75.4%;各参数鉴别低级别、高级别ccRCC的AUC分别为ADC值0.831,MD值0.884,MK值0.950,Ka�; 罗昕何兵聂清生侯震波董军李玉花曾祥芹刘伟孔德民曹金凤; 关键词：肾透明细胞癌扩散加权成像单指数模型

扩散加权成像单指数模型和扩散峰度成像模型对脊柱肿瘤鉴别诊断价值的研究被引量：5: 2020年; 目的探讨扩散加权成像(DWI)单指数模型及扩散峰度成像(DKI)模型参数对脊柱恶性肿瘤与非恶性肿瘤的鉴别诊断价值。方法搜集经病理穿刺或手术证实的66例脊柱肿瘤患者,其中恶性39例,非恶性27例。对所有患者均行MRI常规扫描、DWI及DKI扫描,由两位放射科医师分别进行图像后处理分析,获得由DWI扫描所得表观扩散系数(ADC)值和由DKI扫描所得平均扩散系数(MD)值、平均扩散峰度(MK)值。采用独立样本t检验比较脊柱恶性肿瘤和非恶性肿瘤参数值的统计学差异。采用受试者工作特征曲线(ROC)分析评价DWI、DKI鉴别诊断脊柱肿瘤的价值,并对比分析两种模型的诊断效能。结果MD、MK、ADC值在脊柱恶性肿瘤与非恶性肿瘤中差异均有统计学意义,脊柱恶性肿瘤MK值明显高于非恶性肿瘤(t值为8.794,P值<0.01),ADC值、MD值明显低于非恶性肿瘤(t值分别为-6.696、-5.189,P值均<0.01)。ADC值、MK值、MD值三个参数的曲线下面积(AUC)分别为0.871、0.940、0.876,以最大约登指数确定各参数的最佳诊断阈值,鉴别脊柱恶性与非恶性肿瘤的敏感度分别为81.5%、96.3%、81.5%,特异度分别为92.3%、82.1%、87.2%。结论DWI单指数模型及DKI模型对于脊柱恶性肿瘤与非恶性肿瘤均具有鉴别诊断价值,其中DKI模型的MK值具有最高的诊断效能。DKI作为一种无创、新型的磁共振成像技术,在脊柱肿瘤的临床应用方面前景广阔。; 张家慧王奇政陈永晔张恩龙袁慧书郎宁; 关键词：脊柱肿瘤磁共振成像扩散加权成像

稳健夏普单指数模型的构建及其比较研究被引量：4: 2020年; 由于金融市场的不稳定性和获取金融数据渠道的多样化和复杂化,导致获取的金融数据中存在不定量的离群值,而离群值的存在容易使得传统夏普单指数模型的计算结果与实际情况存在偏差。针对这一现象,本文将稳健统计的思想与传统夏普单指数模型相结合,构建出稳健夏普单指数模型,以减少或消除离群值对模型的影响,并进行了模拟和实证分析。模拟和实证分析均表明:当金融数据中不存在离群值时,传统和稳健夏普单指数模型得到的投资决策效果基本上保持一致;当金融数据中存在离群值时,运用传统夏普单指数模型方法得到的结果有较大变化,而运用稳健夏普单指数模型方法得到的结果基本不变。这说明相对于传统夏普单指数模型,稳健夏普单指数模型对离群值具有更好的抗差性和抗干扰性。; 李雄英王斌会

扩散峰度成像模型与单指数模型定量化分析在肝细胞癌术前病理分级中的应用被引量：6: 2020年; 目的探讨扩散峰度成像(DKI)模型与传统扩散加权成像(DWI)模型定量化分析对肝细胞癌术前病理分级的应用价值。资料与方法搜集经手术或穿刺病理证实的肝细胞癌患者64例,术前行常规及动态MRI增强扫描、DKI、DWI扫描,通过相应模型获得平均峰度系数(MK)、平均扩散系数(MD)值及表观扩散系数(ADC)值。根据Edmondson-Steiner分级法行病理分级,分析不同病理分级间各参数的差异和各参数值与病理分级的相关性,并通过受试者工作特征(ROC)曲线判断其诊断效能。结果在高、中、低分化肝细胞癌中,肿瘤实性部分的MK值依次增高,MD值及ADC值依次降低,差异均有统计学意义(P<0.05)。肝细胞癌肿瘤实性部分的MK值与肿瘤分化程度呈负相关(r=-0.689,P<0.001),MD值、ADC值与肿瘤分化程度呈正相关(r=0.534、0.428,P<0.001)。当MK、MD、ADC值的阈值分别取0.68、1.65×10^-3 mm^2/s及1.25×10^-3 mm^2/s时,判断高分化肝细胞癌的敏感度分别为84.2%、94.7%、73.7%,特异度分别为86.7%、73.3%、80.0%,准确度分别为85.94%、79.69%、78.13%。MK、MD、ADC值在术前判断高分化肝细胞癌的ROC曲线下面积分别为0.92、0.83、0.77。结论与DWI模型ADC值相比,DKI模型MK值、MD值对肝细胞癌病理分级具有较高的鉴别诊断效能,有助于术前评估肝细胞癌的病理分级,且以MK值为优。; 李宏伟杜勇杨汉丰徐晓雪卓丽华龙拥军姚洪超李凌霄杨平胡培曦欧阳心芹唐子云; 关键词：扩散加权成像

拉伸指数和单指数模型DWI应用于前列腺癌和前列腺增生鉴别诊断的对照被引量：9: 2019年; 目的探讨拉伸指数模型扩散加权成像(diffusion weighted imaging,DWI)应用于前列腺癌和前列腺增生鉴别诊断的价值,并与传统单指数模型进行对比。材料与方法回顾性分析经病理学证实的前列腺癌患者61例和前列腺增生患者49例的多b值(0～2000s/mm^2)DWI检查,获得病变的表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)、分布扩散系数(distributed diffusion coefficient,DDC)和拉伸指数α。采用独立样本t检验比较两组之间各参数的差异,并用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析评价各参数鉴别前列腺癌和前列腺增生的能力。结果前列腺癌的ADC、DDC和α值分别为(0.714±0.170)×10^(-3)mm^2/s、(0.711±0.262)×1 0^(-3)m m^2/s和0. 7 3 0±0. 0 7 0,前列腺增生分别为(1. 1 3 9±0. 1 6 3)×1 0^(-3)m m^2/s、(1.435±0.267)×10^(-3)mm^2/s和0.766±0.067,前列腺癌的各参数均低于前列腺增生,差异具有统计学意义(P<0.01)。DDC值和ADC值的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.955、0.950,两者无统计学差异(P>0.05)。α值的AUC明显低于DDC值和ADC值(P<0.05)。前列腺癌的ADC值和DDC值与Gleason评分呈负相关(P<0.05)。结论拉伸指数模型的DDC值可用于鉴别前列腺癌和前列腺增生。与单指数模型比较,拉伸指数模型并未展现出更多优势。; 陈雨菲何为刘剑羽; 关键词：前列腺癌前列腺增生扩散加权成像单指数模型

加载更多 ∨

相关作者

用户反馈

相关作者

用户登录

用户反馈