能谱ct虚拟平扫及单能量成像技术对胃癌术前诊断及tn分期的应用探讨

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1、SOOCHOWUNIVERSITY硕士专业学位论文论文题目能谱CT虚拟平扫及单能量成像技术对胃癌术前______________诊断及TN分期的应用探讨_________研究生姓名____________黄周____________指导教师姓名谢道海专业名称_______________影像医学与核医学________研究方向____________________腹部影像_____________论文提交日期______2015年5月苏州大学学位论文独创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工

2、倾取観縣。iX巾隨翻個__，本论文不含其他个人祕体已经絲或網―紐，也不含为获得苏州大学或其它教育机构的学位证书而賴过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。论文作者签名:苏州大学学位论文使用授权声明本人完全了解苏州大学关于收集、保存和使用学位论文的规定，即：学位论文著作权归属苏州大学。本学位论文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。苏州大学有权向国家图书馆、中国社科院文献信息情报中心、中国科学技术信息研究所（含万方数据电子出版社)、中国学术期刊（光盘版）电子杂志社送交本

3、学位论文的复印件和电子文档，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存和汇编学位论文，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索。涉密论文口本学位论文属在^_年_月解密后适用本规定0非涉密论文口期:l〇ISS'5能谱CT虚拟平扫及单能量成像技术对胃癌术前诊断及TN分期的应用探讨中文摘要能谱CT虚拟平扫及单能量成像技术对胃癌术前诊断及TN分期的应用探讨中文摘要第一部分能谱CT虚拟平扫技术在胃癌诊断的应用初探目的：探讨能谱CT虚拟平扫(virtualnon-contrast,VNC)能否替代传统CT真实平

4、扫(truenon-contrast,TNC)对胃癌的诊断。材料和方法：回顾性分析我院2013年10月～2014年12月行常规上腹部平扫及宝石能谱成像(gemstonespectralimaging，GSI)双期扫描的54例胃癌患者的影像资料。由两位有多年腹部CT诊断经验的放射医师采用双盲法分别对腹部TNC、动脉期及门静脉期VNC图像进行主观图像质量评分，测量病灶-正常胃壁的对比噪声比(contrast-to-noiseratio，CNR)，对两位医师的评价结果一致性进行Kappa检验，以单因素方差分析进行组间CNR比较。以病

5、理结果为金标准，用X2检验分别比较TNC与动脉期或静脉期VNC图像对浆膜侵犯的准确性，并对VNC图像及TNC图像的有效辐射剂量行t检验，P值小于0.05有统计学意义。结果：54例患者中，肿瘤位于胃窦部25例，胃底贲门处13例，胃体6例，胃窦及胃体区5例，贲门及胃体区3例，全胃浸润2例。两位放射医师对三组图像评价结果的一致性较好(Kappa值均＞0.700)；TNC、动脉期VNC及门静脉期VNC三组图像间图像质量评分差异均无统计学意义(均P＞0.05)；三组图像病灶-正常胃壁CNR值分别为0.53±0.16、0.77±0.21及

6、0.65±0.18，动脉期VNC及门静脉期VNC图像病灶-正常胃壁CNR值均高于TNC，差异均有统计学意义(均P＜0.05)；TNC、动脉期及门静脉期VNC图像显示肿瘤对浆膜面侵袭情况的准确性分别为83.3%,79.6%及79.6%，差异均无统计学意义(P＞0.05)；能谱CT双期成像患者平均吸收剂量为(11.51±3.26)mSV，常规CT三期扫描患者的平均吸收剂量为(13.53±4.54)mSV，能谱双期增强扫描较常规三期CT扫描患者平均减少X线吸收剂量14.92％，差异有统计学意义(P＜0.05)。结论：在一定程度上，能

7、谱CT的VNC在胃癌的诊断过程能够代替TNC。I中文摘要能谱CT虚拟平扫及单能量成像技术对胃癌术前诊断及TN分期的应用探讨第二部分能谱CT单能量图像对胃癌术前TN分期的初步探索目的：探讨宝石能谱CT单能量图像对胃癌术前TN分期的临床应用价值。材料与方法：54例经胃镜证实为胃癌的病人经宝石CT的能谱(gemstonespectralimaging，GSI)双期模式(动脉期及门静脉期)扫描。最终经后处理得到两种类型的图像进行分析：一种为传统的120kVp混合能量图像，另一种为从40-140keV不同能量水平的单能量图像。用传统的混

8、合能量图像以及单能量图像对胃癌的（tumor,T）及（node,N）分期进行比较，最终结果与病理相对比。结果：基于病理结果，发现传统混合能量图像及最佳单能量图像对胃癌术前T分期总的准确率分别为74.1%及81.5%，差异无统计学意义(P>0.05)。传统混合能量图像及最佳单能