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邹婕

作品数:7 被引量:14H指数:3
供职机构:兰州大学第二医院更多>>
发文基金:甘肃省科技计划项目更多>>
相关领域:医药卫生经济管理更多>>

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 6篇医药卫生
  • 1篇经济管理

主题

  • 2篇细胞
  • 2篇纤维化
  • 2篇肝纤维化
  • 1篇多模态
  • 1篇血管
  • 1篇血管压迫
  • 1篇血管袢
  • 1篇语言
  • 1篇增强MRI
  • 1篇知情
  • 1篇知情同意
  • 1篇人脑
  • 1篇容积
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇十二指肠
  • 1篇双语
  • 1篇听神经
  • 1篇内容物
  • 1篇农村

机构

  • 7篇兰州大学第二...

作者

  • 7篇邹婕
  • 6篇张静
  • 4篇姜艳丽
  • 2篇刘光耀
  • 2篇马玉荣
  • 1篇王瑞
  • 1篇李丽
  • 1篇移志刚
  • 1篇李洁
  • 1篇张勇
  • 1篇王翔
  • 1篇刘兴宇
  • 1篇孙晓莹
  • 1篇王跃斌

传媒

  • 3篇磁共振成像
  • 1篇放射学实践
  • 1篇临床放射学杂...
  • 1篇甘肃科技
  • 1篇中华解剖与临...

年份

  • 2篇2023
  • 1篇2022
  • 1篇2021
  • 2篇2020
  • 1篇2013
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
MRI和CT细胞外容积对肝纤维化分期诊断价值的Meta分析
2023年
目的:评价MR-T 1-mapping成像和CT细胞外容积诊断肝纤维化的价值。方法:计算机检索PubMed、Cochrane library、Web of Science、中国知网、维普数据库和万方医学网,查找有关MR及CT的细胞外容积对肝纤维化的诊断性试验,检索时间截止2022年2月。由2位评价员按照纳入与排除标准独立筛选文献、提取资料和评价纳入研究的方法学质量后,采用Meta-Disc 1.4软件进行Meta分析。结果:最终纳入11篇文献,包括968例患者。以肝切除或组织活检病理、磁共振弹性成像(MRE)为金标准。基于MRI的ECV对明显肝纤维化(≥F2)组合并敏感度、特异度及SROC曲线下面积AUC值分别为0.74、0.83、0.9126,对严重肝纤维化(≥F3)组的敏感度、特异度分别为0.79、0.88,对早期肝硬化(F4)组的敏感度、特异度范围分别为0.85~0.87、0.80~0.87;基于CT碘值的ECV-iodine对≥F2、≥F3、F4组的合并敏感度和特异度分别为0.73和0.72、0.70和0.78、0.80和0.68,SROC曲线下面积分别为0.8023、0.8741、0.7465;基于常规CT绝对值的ECV-HU对≥F2、≥F3、F4组的合并敏感度和特异度分别为0.73和0.68、0.71和0.73、0.70和0.70,SROC曲线下面积分别为0.7612、0.7899、0.7680。结论:基于MRI的ECV诊断肝纤维化分期的准确性优于CT,而CT碘值所得ECV-iodine的诊断准确性优于常规CT值所得ECV-HU。
杨品姜艳丽邹婕邹婕王瑞张静
关键词:细胞外基质
Gd-EOB-DTPA增强MRI定量评估肝脏储备功能参数对比研究被引量:6
2020年
目的探讨肝细胞特异性对比剂钆塞酸二钠(GD-EOB-DTPA)增强MRI定量评估肝脏储备功能的方法。方法本研究纳入32例慢性肝脏疾病患者。所有受试者均进行了Gd-EOB-DTPA增强MRI检查、吲哚菁绿(ICG)清除试验,分别以脾和竖脊肌作为参照,计算肝脏信号强度比值:平扫肝/脾信号强度比值(R1),平扫肝/竖脊肌信号强度比值(R2),肝胆期肝/脾信号强度比值(R3),肝胆期肝/竖脊肌信号强度比值(R4),并计算增强前后肝脏-脾信号比增强率(RS)=(R3-R1)/R1,肝脏-竖脊肌信号比增强率(RP)=(R4-R2)/R2,作为评估肝脏储备功能的指标。采用Pearson相关检验分析各个指标与ICG R15的相关性,并以感兴趣区(ROI)面积(20 mm^2,50 mm^2,100 mm^2)分组,采用单因素方差分析检验不同组别间指标的差异。结果R3、R4、RS以及RP均与ICG R15呈负相关,差异有统计学意义;不同ROI面积组间,各指标差异无统计学意义。结论GD-EOB-DTPA增强MRI定量评估肝脏储备功能与ICG清除试验有较好的一致性,结合MRI平扫可对慢性肝病患者肝脏情况提供全面信息,从而实现慢性肝病患者MRI一站式检查。
姜艳丽邹婕白玉萍李洁马来阳张静
关键词:肝脏储备功能吲哚菁绿
面听神经血管压迫综合征患者小脑下前动脉血管袢与患者典型面听神经症状的MRI研究被引量:4
2020年
目的探讨小脑下前动脉前(AICA)血管袢的位置对面听神经血管压迫综合征患者典型面、听神经症状的影响。方法回顾性研究。纳入兰州大学第二医院核磁共振科311例患者(622侧耳)内耳MR可变翻转角三维快速自旋回波(3D-SPACE)序列影像资料,其中男113例、女198例,年龄22~77(48±10.8)岁。统计AICA血管袢发生率及其Chavda分型占比。311例中,单侧面肌痉挛患者107例,比较其患侧(107侧)与健侧(107侧)AICA血管袢发生率、Chavda分型占比,以及AICA走行全程与神经有无接触。自血管袢阳性患者中选择90例(148侧)为血管袢组,比较不同Chavda分型AICA血管袢患者临床表现的差异;将ChavdaⅡ型及Ⅲ型的63侧耳纳入内耳道内血管袢组,将内耳道中的神经分布分为4个象限,观察AICA血管袢与面、听神经接触的位置象限不同的患者间典型面、听神经症状的差异。结果本组311例622侧患者AICA血管袢的发生率为65.43%(407/622),其中双侧AICA血管袢形成144例、单侧119例,ChavdaⅠ型170侧(41.77%)、Ⅱ型189侧(46.44%)、Ⅲ型48侧(11.79%)。107例单侧面肌痉挛患者健侧AICA血管袢发生率为71.96%(77/107)、患侧70.09%(75/107),两侧比较差异无统计学意义(P>0.05);健侧和患侧神经血管接触率分别为57.9%(62/107)、43.9%(47/107),差异有统计学意义(χ2=4.207,P<0.05)。血管袢组90例(148侧)中,不同Chavda分型患者面肌痉挛、听力下降、耳鸣症状的发生率比较,差异均无统计学意义(P值均>0.05);内耳道内血管袢组共63侧,内耳道内AICA血管袢所处象限不同患者的典型面、听神经症状比较,差异均无统计学意义(P值均>0.05)。结论内耳MR 3D-T2-SPACE成像可清晰显示AICA血管袢及其与内耳道的位置关系,血管袢深度、位置对面听神经压迫综合征典型面、听神经症状无明显影响。
邹婕马来阳甘铁军姜艳丽马玉荣张静
关键词:小脑下前动脉听神经
新时期静宁县农村贫困原因的探讨与对策
2013年
了解新时期农村所呈现出的新问题,为贫困农村脱贫致富提供科学依据。采用整群分层抽样的方法 ,调查造成当地居民贫困的原因。贫困人口多、贫困面积大、农民文化程度低、观念陈旧、基础设施薄弱、产业结构单一、生产条件差造成静宁县农村贫困的主要原因。提高农民文化水平,加强基础设施建设,改善生产条件,调整产业结构是静宁县农民脱贫致富的新思路。
移志刚刘兴宇孙晓莹王翔邹婕王跃斌张勇
关键词:农村贫困原因
功能磁共振成像在人脑语言中的研究进展被引量:3
2021年
人脑语言的加工处理机制复杂且涉及运动、感觉、认知等多个领域,尤其是多语系统的产生,引起了科学家们的广泛关注。近年来,随着科学技术的迅速发展,研究大脑语言功能的技术也日渐广泛。功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)技术在探索语言发生的可能机制以及双语、多语与脑内在神经相关网络之间的关系中提供了重要依据。笔者对近年来fMRI在人脑语言功能区的定位、语言偏侧化、失语者及双语者、多语者脑功能方面的研究进展作简要综述。
马来阳刘光耀张鹏飞王俊马玉荣邹婕张静
关键词:功能磁共振成像功能区偏侧化双语
十二指肠丛状血管黏液样肌纤维母细胞瘤一例
2023年
本回顾性研究遵守《赫尔辛基宣言》,并经兰州大学第二医院伦理委员会审核批准,免除受试者知情同意,批准文号:2023A-325。患者女,48岁,自述于2022年7月无明显诱因出现间断性黑便,偶有恶心、呕吐,呕吐物为胃内容物,未予特殊处理。
杨文霞李丽刘阳邹婕李大瑞刘光耀张静
关键词:肌纤维母细胞瘤胃内容物丛状黏液样知情同意
基于多模态MRI图像的3D卷积神经网络对肝纤维化分类的价值研究被引量:1
2022年
目的构建并验证多模态MRI图像3D卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型对肝纤维化(liver fibrosis,LF)分类的价值。材料与方法回顾性分析经病理证实为LF,并行肝脏3.0 T MRI检查的224例LF患者的T1WI、T2WI、表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)图像,按8∶2的比例随机分为训练集和测试集。对图像进行预处理后,应用训练集图像对模型进行网络结构迭代训练,建立3D-CNN深度学习模型对无显著LF(S0~S1)、显著LF(≥S2)进行分类。经过优化的CNN由三个卷积层、三个池化层和两个全连接层组成。训练完成后,用测试集数据对CNN模型进行测试,使用准确度(accuracy,ACC)曲线、损失函数(loss)曲线及受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评价模型的性能。结果基于多模态MRI的3D-CNN深度学习模型在训练集中对LF分类的ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)值为0.94,在测试集中的AUC为0.98。结论多模态3D-CNN深度学习模型可对无显著LF和显著LF进行分类,为LF的无创性评估提供更多选择。
樊凤仙胡万均姜艳丽邹婕邹婕张静
关键词:肝纤维化卷积神经网络
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