刘林栋
- 作品数：19 被引量：66H指数：5
- 供职机构：南京医科大学更多>>
- 发文基金：南京市医学科技发展项目南京市科技发展计划项目江苏省普通高校研究生科研创新计划项目更多>>
- 相关领域：医药卫生机械工程生物学电子电信更多>>
- 多排CT设备质量控制管理监测技术的探讨
- 目的：CT是计算机X射线断层造影术(Computerized Tomography)的简写，分为常规CT和多层螺旋CT两种。而在常规CT基础上发展起来的多层螺旋CT是现代技术的结晶，代表着现代CT的最高水平。
- 肖超刘林栋
- 关键词：计算机断层扫描X射线质控
- 酰胺质子转移MRI技术在预测急性缺血性脑卒中预后情况的可行性研究
- 2024年
- 目的:研究酰胺质子转移(APT)磁共振成像(MRI)技术在预测脑卒中预后情况的可行性。方法:选取2022年9月至2023年5月南京医科大学附属南京医院收治的71例急性脑卒中患者,入院前均进行美国国立卫生研究院卒中量表(NIHSS)评分,并进行化学交换饱和转移(CEST)MRI检查,根据预后1个月随访的调制等级分数(mRS)分为两组,将mRS<2分的患者纳入恢复良好组(44例);mRS≥2分的患者纳入恢复不良组(27例)。分析数据获得不对称磁化转移比(MTRasym)图像的APT,并计算出缺血区和对侧正常组织APT成像信号的差值(△APTw)。对比分析两组△APTw的差异性,采用Pearson相关性分析△APTw与NIHSS及mRS评分之间的相关性。绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算ROC曲线下面积(AUC)。结果:患者图像的△APTw与NIHSS以及mRS评分之间存在显著的正相关(R^(2)=0.659、0.522,P<0.001),恢复良好组与恢复不良组之间的△APTw、NIHSS和mRS评分比较,差异有统计学意义(t=5.73、6.36、13.92,P<0.05)。APT预测脑卒中预后的AUC为0.886,灵敏度和特异度分别为77.8%和95.5%,阳性预测值为91.3%,阴性预测值为87.5%。结论:APT成像技术在预测急性脑缺血性脑卒中的预后情况具有可行性。
- 赵傲武新英付彤王培炎蒋腾林海于慧华袁健闵刘林栋
- 左、右侧肘静脉注射法对颈部三维对比增强磁共振动脉血管成像的影响被引量：2
- 2013年
- 目的探讨左、右侧肘静脉注射对比剂对颈部三维对比增强磁共振动脉血管成像(3D-CEMRA)的影响。方法 120例临床怀疑颈动脉或椎动脉狭窄并要求颈部MRA检查的患者,按对比剂注射部位随机选择分成左侧肘静脉(A组,n=60)和右侧肘静脉(B组,n=60)两组。使用菲利浦Achieva 3.0 TX磁共振成像仪及其配备的头颈部16通道线圈进行颈部3D-CEMRA成像,观察有无颈静脉对比剂返流,测量颈动脉信噪比和主动脉弓前间距,并采用SPSS 15.0软件对两组间的差异进行统计学分析。结果 A组测得的颈动脉信噪比(192.5±71.3)明显低于B组(235.1±61.6),A组出现颈静脉返流的例数(7例)较B组(1例)高,两者之间比较有显著统计学意义(t=3.71,P<0.05;χ2=4.32,P<0.05);颈静脉返流患者主动脉弓前间距为(12.8±0.3)mm,无颈静脉返流患者主动脉弓前间距为(19.1±0.8)mm,两者之间比较有显著的统计学意义(t=13.24,P<0.01)。在A组中,高血压对颈静脉返流影响比较有统计学意义(χ2=5.09,P<0.05)。结论在颈部3D-CEMRA中,尤其是高血压的患者,左侧肘静脉注射及主动脉弓前间距与颈静脉返流密切相关;右侧肘静脉注射显著降低颈静脉返流现象,增加图像信噪比,提高3D-CE MRA成像质量。
- 毛存南孙军刘林栋杨眉徐青青殷信道
- 关键词：对比剂磁共振血管造影静脉返流
- 平板探测器的校准及特性
- 本文通过对DR平板探测器的原理和校准等特性的分析，建立起对平板探测器的质量控制。熟练掌握并合理运用平板探测器特性，可以进一步提高影像质量、降低辐射水平、延长平板探测器使用寿命，提高DR 的一次成功率，从而相对减少病人X ...
- 李忠强刘林栋
- 关键词：使用寿命
- 扩散张量成像对基底节区脑出血致皮质脊髓束损伤评估被引量：9
- 2014年
- 目的探讨扩散张量成像（DTI）评估基底节区脑出血致皮质脊髓束（CST）损伤及运动功能预后的可行性。方法对30例基底节区脑出血患者于发病8一15天内行3．0TMR常规及DTI检查，基于感兴趣区测量患侧及对侧放射冠、内囊后肢及大脑脚区的平均各向异性分数（FA）值。依据扩散张量纤维示踪成像（DTT）图患侧CST受损程度分为A组（CST未破坏组）和B组（CST破坏组）。比较两组放射冠、内囊后肢、大脑脚区rFA值（患侧FA值／对侧FA值）及入院美国国立卫生研究院卒中量表（NIHSS）、随访改良Rankin量表（mRS）、随访英国医学研究理事会肌力（MRC）评分的差异。分析不同部位rFA值与人院NIHSS、随访mRS及随访MRC评分的相关性。结果共30例基底节脑出血患者，DTI显示CST受压移位者18例（A组），部分破坏者12例（B组），比较两组患者内囊后肢、大脑脚区rFA值、血肿体积、入院NIHSS评分、随访mRS评分、随访MRC_上肢评分及MRC_下肢评分，差异均有显著统计学意义（P〈0．05）。内囊后肢及大脑脚区rFA值与入院NIHSS、随访mRS、MRC_上肢及MRC_下肢评分均有相关性（P〈0．05）。大脑脚区rFA值评估神经运动功能预后的曲线下面积（0．810±0．083）大于内囊后肢rFA值的曲线下面积（0．757±0．093）。大脑脚区rFA值基于mRS评分评估神经运动功能预后的最佳截断值为0．851（敏感性为76．2％，特异性为77．8％）。结论在基底节脑出血中，DTI成像能定量评估CST损害的微细结构变化，大脑脚区rFA值较放射冠及内囊后肢更能评估脑出血远期神经运动功能预后。
- 徐青青孙军郭辰武新英毛存南张红刘林栋张颖冬殷信道周俊山
- 关键词：脑出血基底节扩散张量成像皮质脊髓束
- 视频采集技术在PACS系统中的应用被引量：2
- 2006年
- 本文着重介绍了视频采集技术的实施,及以PC机为硬件环境的视频采集卡的主要功能和技术指标。视频采集技术的实施保证了PACS系统的完整性,便于所有医学影像信息能够共享,提高了放射科的工作效率,避免了大量的医疗设备的资源浪费。
- 刘林栋
- 关键词：PACSDICOM标准接口
- 磁共振SWI序列在隐匿性脑微出血中的应用价值被引量：15
- 2014年
- 目的评价磁敏感成像技术在隐匿性脑微出血(rCMB)中的价值。方法应用3.0TMR全身检查设备(Achieva3.0T TX,Philips),检查序列包括轴面T1WI、T2WI、FLAIR、DWI、SWI。SWI成像采用VEN-BOLD-HR三维梯度回波序列。采用SENSE并行采集技术,SENSE因子2。层厚6mm,层间距0.6mm。结果 rCMB表现为圆形低信号,部分病灶外周可见单层或双层环形低信号,分布不均匀、大小不一、数量不等。结论 SWI在检出rCMB中具有较高的价值,在指导临床治疗、判断疾病预后方面具有重要临床意义。
- 王利伟王绍娟殷信道顾建平毛存南刘林栋薛海林
- 关键词：磁共振出血磁敏感成像
- 基于级联卷积神经网络的前列腺MR图像自动分割算法研究
- 2023年
- 目的:提出一种基于语义分割(U-Net)网络和残差网络(Res-Net)两级神经网络级联的前列腺MR图像自动分割算法,以精确分割前列腺MR图像,准确评价前列腺癌诊断和疗效。方法:采用一级和二级卷积神经网络分割前列腺MR图像,一级网络采用二维U-Net网络初步定位和分割前列腺组织;二级网络联合使用U-Net网络和Res-Net网络精确分割前列腺组织。网络训练数据选自Github开源数据库中116例前列腺MR的T_(2)加权成像(T_(2)WI)数据集,其中80%用于训练,10%用于验证,10%用于测试。网络定量评价指标采用前列腺自动分割区域与手动分割区域之间的Dice相似性系数、灵敏度和特异度。结果:两级神经网络级联的前列腺MR图像自动分割算法在测试集所得的前列腺分割区域的平均Dice相似性系数为93.8%,灵敏度为94.6%,特异度为99.3%。结论:两级神经网络前列腺自动分割算法能显著提高前列腺MR的T_(2)WI图像分割精度,是一种具有较高稳健性和重复性的前列腺图像自动分割算法。
- 申璐璐于慧华周春艳李可刘林栋
- 关键词：神经网络磁共振成像(MRI)前列腺
- 磁共振全脊柱成像扫描技术探讨
- 目的 通过学习文献资料,探讨分析3T磁共振全脊柱扫描技术的优势。方法 收集分析28例全脊柱扫描病例,MR检查序列为自旋回波(SE)T1WI,快速自旋回波(FSE)T2WI,STIR脂肪抑制序列,主要扫描矢状位,横断位。对...
- 刘林栋毛存南吴前芝
- 关键词：全脊柱
- 3T磁共振全脊柱成像扫描技术探讨被引量：2
- 2015年
- 磁共振成像（magnetic resonance imaging,MRI）检查以其多参数、多方位成像,组织分辨力高,无X线辐射,对人体无损害等特点,与X线和CT检查相比具有明显优势。3T磁共振仪与低场强磁共振仪相比较,由于主磁场场强提高,所得到图像的信噪比有所增加,还可以提高空间分辨率,缩短扫描时间,减少运动伪影,图像质量得到明显提高;高场强能够有更明显的化学位移,更容易进行波谱成像,有更明显的磁敏感效应；功能磁共振成像更具优势，对病变检出更敏感。3T磁共振仪软件技术的发展为全脊柱成像技术的发展和临床应用提供了可能。
- 刘林栋毛存南吴前芝
- 关键词：化学位移运动伪影脊柱病分辨力空间分辨率
