基于多层螺旋ct数据%3a肝脏体积测量的初步研究

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1、中国医科大学研究生学位论文独创性声明本人申明所呈交的学位论文是我本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得我校或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料，与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。论文作者签名：丝日期：五生s二!!中国医科大学研究生学位论文版权使用授权书本人完全了解中国医科大学有关保护知识产权的规定，即：研究生在攻读

2、学位期间论文工作的知识产权单位属中国医科大学。本人保证毕业离校后，发表论文或使用论文工作成果时署名单位为中国医科大学，且导师为通讯作者，通讯作者单位亦署名为中国医科大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。学校可以公布学位论文的全部或部分内容(保密内容除外)，以采用影印、缩印或其他手段保存论文。论文作者签名：指导教师签名：日期：鐾燮目录一、摘要1．中文论著摘要12．英文论著摘要3二、英文缩略语5三、论文1‘．前言6．丑U百62．实验方法．．73．实验结果(附论文图表)94．讨论⋯⋯⋯⋯

3、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯145．结论16四、本研究创新性的自我评价17五、本研究的局限性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一18六、参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一19七、附录1．综述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯222．在学期间科研成绩292．致谢303．个人简历⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．31·中文论著摘要·基于多层螺旋CT数据：肝脏体积测量的初步研究目的分析不同层厚CT图像测量兔肝体积的准确性及与实际兔肝体积存在差异性的原因；

4、进一步研究残肝体积率在临床中的应用价值。资料与方法兔肝体积测量：健康新西兰大白兔26只(由盛京医院实验动物中心提供)。雌雄不限，兔龄6．10个月，体重2．0kg一3．9kg，术自i『禁食。进行常规增强CT扫描，扫描后分别行1mm、3mm图像的重建，分别测量lmm，3mm层厚图像的兔肝体积，分别标记为(CTLVl、CTLV2)，扫描完成后，采用排水法，测量实际兔肝体积(ALV)。在临床中的应用：于盛京医院进行肝脏部分切除术患者32人，男18人，女14人，平均年龄52+3岁，肝左叶切除10人，肝右叶切除12人，肝楔形切除2人，行不规

5、则肝切除8人。术前三天内行肝功能检测，并据此行肝功能Child．Pu．gh评分。术后12．14日内再行肝功能检测和增强CT检查，并据此行肝功能Child—Pugh评分，并测量术后残肝体积。术后肝功能评分下降进入A1组，若没有变化进入B1组。统计学方法：用SPSSl3．0软件包进行数据统计分析，用统计描述描述所得实验数据。采用配对t检验分析不同层厚CT测量兔肝体积与实际兔肝体积的差异。多组均属比较采用方差分析的统计学方法。以直线相关分析判断不同层厚CT测量兔肝体积与实际兔肝体积的相关性。术后肝功能损害组与术后肝功能未损害组的残肝体

6、积率比较，采用两个独立样本比较的Wilcoxon秩和检验；残肝体积率与术后肝功能受损的相关性采用秩相关。检验水准a=0．05。结果．CTLVl、CTLV2、ALV之间应用方差分析的统计学方法，p=0．123，认为三者之间没有统计学差别。CTLVl、ALV之间采用直线相关的统计学方法，r=0．963p<0．05．两者具有直线相关性。CTLV2、ALV之间采用直线相关的统计学方法，F0．912p<0．05，两者具有直线相关。认为术后肝功能损害组和术后肝功能未下降组的残肝体积率有明显的统计学差异。残肝体积率与术后肝功能受损的相关性采用

7、秩相关方法检验，结果显示残肝体积率与术后肝功能受损呈负相关，(产．0．395P<0．05)。结论术前CT测量肝体积与ALV有很高的准确性和线性关系。术后残肝体积率在临床中具有重要的应用价值。关键词X计算机断层成像；肝体积；残肝体积率：肝硬化；测量2英文论著摘要●StudyoflivervolumemeasurementbasedonMultiple--sliceSpiralCTdataobjectiveThepurposeofthisarticleistostudythecorrelationbetweenlivervolume

8、measurementusingmultiple-sliceSpiralCTandactuallivervolume(ALT)andtheclinicalvalueofremainedlivervolumeration(RLVR)．MaterialsandMet