64层螺旋ct数字减影cta诊断脑动脉瘤研究

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1、64层螺旋CT数字减影CTA诊断脑动脉瘤研究【摘要】目的探讨64层螺旋CT数字减影CTA诊断脑动脉瘤的价值及局限性。方法自发性蛛网膜下腔出血患者32例完成64层螺旋CT模板扫描和CTA增强扫描后进行数字减影,将减影和常规CTA原始图像分为2组(DSCTA组和常规CTA组),比较2组后处理时间,图像质量及诊断结果的差异。结果DSCTA组较常规CTA组后处理时间明显缩短;2组对Willis动脉环及其远段脑动脉的重建图像质量及动脉瘤诊断的特异性和敏感性无显著性差异;而对Willis动脉环近段动脉的重建图像质量及动脉瘤诊断的敏感性,DSCTA明显优于常规C

2、TA;常规CTA对血管外病灶显示清楚,而DSCTA与DSA均未能显示。结论64层螺旋CT数字减影CTA简单、无创、去骨效果良好,综合常规CTA与数字减影CTA全面分析脑血管情况,效果优于DSA检查,是脑动脉瘤诊断的首选方法。【关键词】CT数字减影动脉瘤体层摄影术X线计算机[Abstract]ObjectiveTostudythevalueandlimitsof64-rowmultisectionCTdigitalsubtractionangiography(DSCTA)inthediagnosisofintracranialaneurysms.Me

3、thods32Patientswithspontaneoussubarachnoidhemorrhagewereunderwenttwosameprotocolsof64-rowmultisectionCT,unenhancedCTscanand11enhancedCTA.DSCTAdatawasgottothesubtractofenhancedCTAandunenhancedCTscan.DataofDSCTAandnormalCTAweredividedinto2groups.Statisticcaldifferenceofreconstru

4、ctiontime,imagequality,diagnosisspecificityandsensitivitywithin2groupswereresearchedinthisstudy.ResultsReconstructiontimewassignificantlyreducedandimagequalityofinternalcarotidartery,vertebralartery,basilararteryweresignificantimprovedusingDSCTA.Diagnosisspecificitywasnosignif

5、icantdifferencein2groupsbutdiagnosissensitivityofDSCTAinaneurysmsbelowWillis'circlewasbetterthannormalCTA.ButintracranialfocusoutsidevesselwassubtractedinDSCTAandDSAandonlyshowedbynormalCTA.Conclusion64-rowmultisectionCTDSCTAwasmoreeffectivetoeliminateskullandmadethediagnosiso

6、fintracranialaneurysmsbelowWillis'circleeasier,butnormalCTAwasalsoimportant.[Keywords]computedtomographydigitalsubtraction;aneurysm;tomography;X-raycomputedCTA检查经济、快速、无创,是颅内动脉瘤早期诊断的首选影像学方法,但颅底骨骼的影响限制了其对床突下的动脉瘤的诊断。近年来数字减影CTA(SubtractionCTAngiography,11DSCTA)技术的研究取得很大进展,能基本去除大部分

7、病例颅底骨骼对CTA的影响,但研究大多集中在16层螺旋CT而且以回顾性研究为主。64层螺旋CT拥有更快的扫描速度和真正的各向同性,结合数字减影CTA技术,理论上可得到与DSA相媲美的脑血管图像,本文将以常规CTA检查为对照,前瞻性研究64层螺旋CT数字减影CTA诊断脑动脉瘤的优越性及其存在问题。  材料与方法1.影像资料搜集搜集2007年5月~2008年2月自发性蛛网膜下腔出血患者32例,男21例,女11例,年龄42~65岁。所有患者严格固定头部,采用GELightspeed64层螺旋CT扫描仪,容积扫描,探测器宽20mm,电压120kV,电流25

8、0mA,扫描层厚0.625mm,球管环周时间0.4s/r,矩阵512×512;增强扫描使用Ulrichmedical(XD

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