正常青年人群腕管正中神经mr成像的断层解剖测量

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1、分类号密级ＵＤＣ编号讀＾省似緣硕去学位论文正常青年人群腕管正中神经ＭＲ成像的断层解剖测量Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅａｎａｔｏｍｏｆｍｅｄｉａｎｎｅｒｖｅｉｎｔｈｅｃａｒａｌｙｐ－ｔｕｎｎｅｌ：ａｃｒｏ巧ｓｅｃｔｉｏｎａｌｓｔｕｄｕｓｉｎｍａｎｅｔｉｃｙｇｇｒｅｓｏｎａｎｃｅｉｍａｉｎｉｎａｄｏｌｅｓｃｅｎｔｇｇ林天武导师姓名黄文华教授专业名称人体解剖与组织巧胎学培养类型学术型论文提交日期２０１５年３月２４

2、日南方医科大学２０１２级硕±学位论文正常青年人群腕管正中神经ＭＲ成像的断层解剖测量Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅａｎａｔｏｍｏｆｍｅｄｉａｎｎｅｒｖｅｉｎｔｈｅｃａｒａｌｔｕｎｎｅｌ：ａｙｐｃｒｏｓｓ－ｓｅｃｍａｔｉｏｎａｌｓｔｕｄｙｕｓｉｎｇｎｅｔｉｃｒｅｓｏｎａｎｃｅｉｍａｇｉｎｉｎｇｇａｄｏｌｅｓｃｅｎｔ课题来源：国家高技术研究发展计划（８６３计划）（２０１２ＡＡ０２Ａ６０３）深圳市盐田区科技计划项目学位申请人林天武导师姓違黄文华教授

3、专业違称人体解剖与组织胚胎学培养类型学术性培养层次硕去所在学院基础医学院２０１５年３月２４日广州硕击学位论文正常青年人群腕管正中神经ＭＲ成像的断层解剖测量摘要背景；腕管的核磁共振（ＭＲ）研究始于上个世纪，ＭＲ的腕管横断面影像所提供的信息最全面，能区分腕部的所有肌腫、神经、初带、血管，而且能显示腕管各壁轮廓，而腕管冠状面影像则有助于将腕骨区分开来。研究报道显示，腕管平面范围内的正中神经在ＭＲ成像上的影像结构与大体及断层解剖基本一致。ＭＲ成像也被认为

4、是现阶段诊断腕管综合征最有价值的影像学方法。临床上腕管综合征的传统核磁共振表现多集中在正中神经的研究，且多数停留在大体形态变化这一水平。腕管综合征的ＭＲ表现包括正中神经的增粗、变扁及Ｔ２ＷＩ像上正中神经信号的增高。Ｗ往的尸体标本腕管结构的大体解剖和断层解剖基础研究并不能完全代表活体ＭＲＩ影像解剖，而绝大部分的腕管正中神经解剖学定量研究数据均来源于国外人群，并不能作为我国人群诊断腕管综合征（ＣＴＳ，ｃａｒｐａｌｔｕｎｎｅｌｓｙｎｄｒｏｍｅ）的断层影像参考标准。而在国内，针对临床上已明

5、确诊断为ＣＴＳ患者腕管正中神经的ＭＲＩ断层定量解剖学研究己有报道，但作为重要。参考依据的正常人群形态学定量解剖学研究却鲜有报道因此，本课题通过采集我国正常青年人群腕部断层ＭＲＩ影像数据，定量研究正中神经在腕管内的解剖学形态特点，获取正常人群正中神经的膨胀率、扁平率Ｗ及弯曲率等数据，为鉴别诊断腕管综合征提供有价值影像解剖依据。目的：临床上ＣＴＳ患者腕管正中神经的ＭＲＩ断层定量解剖学研究已有报道，但绝大部分的腕管正中神经解剖学定量研究数据均来源于国外人群，并不能作为我国人群诊断ＣＴ

6、Ｓ的断层影像参考标准。通过对我国正常青年人群腕管正中Ｉ摘要神经断层解剖参数的测量，定量研究正中神经在腕管内的解剖学形态特点，为国人腕管正中神经形态学研究Ｗ及临床上腕管综合征（ＣＴＳ）的诊治提供参考依据。方法；本研究共采集３２例志愿者，其中４例志愿者仅采集单侧腕部数据。剔除４例不完整双侧腕部数据，剔除单侧腕部数据后统计结果无差异，故最终纳入双侧腕部完整数据２８例，共５６侧腕部ＭＲＩ影像数据，其中男性１３例，女５－３３２３性１例．６，年龄２１岁，平均岁。全部志愿者均无腕部外

7、伤史及相关病史，双侧腕关节活动、感觉功能经骨科专科查体均为正常。采用Ｓ圧ＭＥＮＳＡｖａｎｔｏ１．５Ｔ核磁共振扫描仪对志愿者进行扫描，采用膝关节线圈，志愿者取仰邸位，一单侧手伸直举过头顶，对侧手放于身体侧，采用偏中也扫描野。扫描方位：Ｊｌ＾ｉ轴位为主，辅＾冠状位和矢状位。通过直接测量尺搞骨远端平面正中神经的长径、短径；正中神经婉豆骨近端平面的长径、短径：钩骨平面正中神经的长、短径，，进而计算出这Ｈ个腕管层面内正中神经的横截面积、扁平率和膨胀率其中每个平面的正中神经的横截面积（ＣＳＡ

8、）为该横截面的正中神经长径Ｘ短径，正中神经的扁平率（ＭＮＦＲ）为该平面的正中神经的长径／短径，正中神经的膨胀率（ＭＮＳＲ）为魏豆骨层面的横截面积／烧骨远端层面的横截面积。对于获得的这些影像解剖学测量数据．，采用ＳＰＳＳ２００统计学软件对其进行统计学分析，计量资料用均数±标准差（±ＳＤ）表示，两配对样本资料采用两配对样本ｔ检验，两独立样本资料采用两独立样本ｔ检验。探究数据的相关性采