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本期文献一共5篇,简要汇总如下:
P1: Advances in Image Processing for Epileptogenic Zone Detection with MRI
>>>> 概要
专用的MRI处理技术可以提供关于致痫区(epileptogenic zone,EZ)位置的有价值的信息,并提高EZ的检测率。
局灶性癫痫是一种常见且严重的神经系统疾病。神经成像的目的是识别致痫区,最好是作为宏观结构病变。对于大约三分之一的慢性耐药局灶性癫痫患者,使用标准3.0-T MRI无法精确识别EZ。这可能是由于EZ在成像时无法检测到,或者癫痫活动是由生理异常而不是结构损伤引起的。最近,计算图像处理已被证明有助于放射学评估,并通过增强可疑区域的视觉显著性来提高发现可疑区域的成功率。虽然结构图像分析是EZ检测的前沿,但生理图像分析也已被证明可以提供有关EZ位置的有价值的信息。这篇综述总结并解释了当前最先进的图像分析计算方法,并介绍了它们在EZ检测方面的潜力。讨论了增强EZ检测的方法的当前局限性和未来可能的方向。
P2: Prospective Evaluation of PI-RADS Version 2.1 for Prostate Cancer Detection and Investigation of Multiparametric MRI–derived Markers
>>>> 摘要
背景
前列腺成像报告和数据系统(Prostate Imaging Reporting and Data System,PI-RADS)2.1版单独和结合定量MRI特征用于前列腺癌症检测的预期性能数据有限。
目的
评估不同PI-RADS 2.

本文综述了MRI图像处理技术在检测致痫区(EZ)中的应用,指出其能提升检测率,特别是在标准MRI无法识别EZ的情况下。同时,文章探讨了生理图像分析在 EZ 定位中的价值,以及现有方法的局限性和未来发展方向。
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