DWI序列上不同b值對於顯示病灶的意義

2021-01-19 騰訊網

DWI在肝臟的應用已經非常成熟和廣泛，合理的b值設置可以提高病變檢出的能力，今天與大家分享低、中、高b值在肝臟的應用中各自有什麼價值（病例圖片來源黃小華教授）。

01

低b值DWI（0-200s/mm ）

低b值DWI可以反映肝臟局灶病變的血液供應

T2WI：肝內血管高信號，小病灶也是表現為高信號時，因此容易與血管混淆，容易遺漏小的病變

低b值時：肝內血管表現為低信號，小病灶為高信號，容易檢出小的病變，但是低b值缺乏擴散對比，只是能檢出T2WI能看出來但是無法識別的小病灶，因此可能遺漏擴散受限但是不富含水的病變

02

中b值DWI（300-1500s/mm ）

T2WI：信號基本沒變化

中b值時：病變的血液供應改變不明顯，動態增強掃描難以發現的病變可以在該b值下表現為擴散受限，在DWI上表現為高信號，易檢出病變，不足就是會漏診擴散受限不明顯的病變

03

高b值DWI（1700-4500s/mm ）

在高b值的DWI掃描中，可以反映AQP（水通道蛋白）的情況

因此，在實際掃描中，多b值DWI掃描可以更加增加診斷的準確性和信心，例如下面是一個HCC的病例：

問

什麼是b值

答

1.b值是對擴散運動表現的一個敏感程度，是對擴散運動能力檢測的指標，也是序列中施加的梯度大小的量度值，單位為s/mm

2.b值越大，施加的梯度的強度就越大，對擴散的檢測就越敏感，但是整個圖像的信號就越低，信噪比就越差

注意：在今天我聽的飛利浦成都召開的「榮耀金梭 洞見未來」會議上提到了DWI的b值可以設置在萬級別，而且時間較常規縮短，效果卻是信噪比高，非常震撼，今年飛利浦的6月20日無液氦磁共振ingenia Ambition和7月8日發布的金梭磁共振ingenia Elition讓我感覺真的就是黑科技

3.b值越小，施加的梯度的強度就越小，對擴散的檢測就越不敏感，但是整個圖像的信號就越高，信噪比就越好

Q：什麼是ADC值？

A：ADC值是代表表觀擴散係數值，用於描述DWI序列中不同方向的分子擴散運動的速度和範圍。ADC值主要根據DWI的信號強度的變化來進行計算，公式為：

ADC=（lnS1/S2）/b2-b1

b1，b2代表施加的擴散敏感因子，S1與S2代表施加了擴散敏感梯度場（b1，b2）後同一個部位的組織信號強度，因此至少要有兩個b值來計算ADC

相關焦點

  • 【解惑】DWI序列與ADC序列有什麼區別?
    我們在彌散序列（即DWI）序列中，如果看到有高信號，不能單純的理解為：DWI序列上有高信號，就說明是彌散受限造成的。   彌散序列的信號強度，由兩個部分，或者兩個權重組成。b=0          b=1000          ADCmap但是，很多醫生，習慣是，先看高b值的彌散圖，瀏覽一下，發現高b值彌散圖信號正常，就肯定覺得不可能彌散受限，也就不看ADC圖了，這種操作流程是錯誤的，容易漏診。
  • 皮層 / 皮層下 DWI 高信號: 這 5 類疾病不可忽視
    圖 1 單皰腦炎，起病 6 天，可見兩側顳葉病灶，右側為甚，T2WI、FLAIR、DWI 均為高信號，ADC 圖為低信號 對於有明確癲癇發作病史的患者，癲癇介導的腦部影像學改變需要考慮，不同於癲癇的病因（腫瘤、FCD 等），癲癇介導的腦部影像學改變往往是可逆的，磁共振上大多表現為 T2WI 高信號，約半數表現為 DWI 高信號
  • 女子頭痛難忍遲遲查不出病因,這項技術讓「隱形」病灶無處遁形
    入院後根據周女士發病特點和詳細體格檢查結果，神經外科一病區醫療團隊給周女士完善常規頭部磁共振掃描序列及增強序列，以便明確是否是腦出血、腦梗死或腦腫瘤等原因導致頭痛。 但周女士磁共振結果並未提示這些病變，病因未能找到。
  • 超聲彈性成像技術鑑別乳腺良惡性病灶的病理基礎及應用進展
    我國國家癌症中心2018年發布的報告顯示，乳腺癌仍高居女性惡性腫瘤發病率榜首。相關研究表明乳腺癌5年生存率與診斷分期呈顯著負相關，Ⅰ期5年生存率可達95.2%，Ⅲ～Ⅳ期5年生存率僅為58.4%，因此早期發現、診斷及治療對於乳腺癌預後至關重要。
  • r語言檢驗時間序列平穩性_r中時間序列平穩怎麼檢驗 - CSDN
    上圖顯示了原始時間序列（頂部），估計趨勢分量（從頂部開始的第二個），估計的季節性分量（從頂部開始的第三個）和估計的不規則分量（底部）。這些都很高，告訴我們水平的當前值和趨勢分量的斜率b的估計主要基於時間序列中的最近觀察。這具有良好的直觀感，因為時間序列的水平和斜率都會隨著時間的推移而發生很大變化。樣本內預測誤差的平方和誤差的值是16954。
  • 如何進行基因組序列比對?
    、詳細信息及下載地址已經知道啦，那麼我們來看看利用什麼軟體或算法來將測序數據比對到31億鹼基序列上呢？0x002032R0x01存在時，該Flag才有意義：與其配對的read比對到參考基因組的負鏈上。詳解3：
  • 卷積的定義和物理意義
    函數卷積的定義：設:f(x),g(x)是R1上的兩個可積函數，作積分： 可以證明，關於幾乎所有的實數x，上述積分是存在的。這樣，隨著x的不同取值，這個積分就定義了一個新函數h(x)，稱為函數f與g的卷積，記為h(x)=(f*g)(x)。
  • R語言:時間序列經典分析法(二)
    前面一章，介紹了時間序列中涉及到的基本概念，本章將在此基礎上介紹如何對時間序列的資料進行分析，怎麼選擇合適的模型。時間序列的分析方法，已經給大家整理出一個流程圖，如下圖。本章介紹時間序列經典分析法。
  • 色差儀中L值a值b值是什麼意思?
    ※色差儀中L值a值b值是什麼意思？ ※色差怎麼表示CA(Chromatic Aberration)即色差，CA（Area）值用來衡量圖像的色差水平，這個值越低說明品質越好色差有三個意思： （一）各種波長的光將以不同的程度而色散。白光被色散為紫外波段、可見波段的和紅外波段範圍的各種波長的光，通過透鏡時所成的像便帶有彩色邊緣，即為色差。光學系統的實際成像與理想成像的差別，統稱為像差。色差是像差中的一種，是因透射材料的透射率隨波長不同而不同造成的，故只有對多色光才顯現出來。用不同的玻璃材料製成的凹凸鏡組合可以消除色差。
  • Pandas處理時間序列數據的20個關鍵知識點
    時間序列數據有許多定義，它們以不同的方式表示相同的含義。一個簡單的定義是時間序列數據包括附加到順序時間點的數據點。時間序列數據的來源是周期性的測量或觀測。許多行業都存在時間序列數據。舉幾個例子:一段時間內的股票價格每天，每周，每月的銷售額流程中的周期性度量一段時間內的電力或天然氣消耗率在這篇文章中，我將列出20個要點，幫助你全面理解如何用Pandas處理時間序列數據。1.不同形式的時間序列數據時間序列數據可以是特定日期、持續時間或固定的自定義間隔的形式。時間戳可以是給定日期的一天或一秒，具體取決於精度。
  • r語言檢驗序列相關 - CSDN
    根據平穩性的定義，平穩時間序列的均值和方差均為常數，因此平穩時間序列的時序圖應該圍繞一條水平線上下波動，而且波動的範圍有界如果序列時序圖顯示出了明顯的趨勢性或周期性，那麼它通常不是平穩的時間序列根據這個性質
  • 探案丨發熱咳嗽肺部病灶,元兇來自一瓶薄荷腦?
    右肺下葉穿刺病理：肺組織內上皮樣細胞增生，並見較多脂滴樣物，間質纖維組織增生，炎細胞浸潤，考慮肺肉芽腫性炎。當地診斷為混合感染所致重症肺炎，予美羅培南+利奈唑胺+伏立康唑抗感染，甲潑尼龍抗炎（具體劑量不詳），症狀無明顯好轉。
  • Python中的時間序列數據可視化的完整指南
    時間序列數據在許多不同的行業中都非常重要。它在研究、金融行業、製藥、社交媒體、網絡服務等領域尤為重要。對時間序列數據的分析也變得越來越重要。在分析中有什麼比一些好的可視化效果更好呢?沒有一些視覺效果，任何類型的數據分析都是不完整的。因為一個好的情節比20頁的報告更能讓你理解。因此，本文是關於時間序列數據可視化的。
  • 乾貨時間 | 序列比對,科研必備的幾款軟體!
    NCBI上的在線BLAST具有四種功能模塊：Nucleotide BLAST(核酸序列比對到核酸庫)、Protein BLAST（蛋白序列比對到蛋白庫）、BLASTX（核酸序列比對到蛋白庫）、TBLASTN（蛋白序列比對到核酸庫）。
  • 要理解建築環境的意義,就要可以明確對於場所精神應該廣義理解!
    要理解建築環境的意義，就要可以明確進行意義的判斷，這裡首先引入對於語義學方面語句的真值判斷的理解。弗雷格在1892年發表了《論涵義和所指》一文。一般語言學家認為語詞的意義在於它的所指。弗雷格以充分的理由論證了必須對詞的涵義和所指進行區分，他提出在不包含「相信」、「認為」、「同意」、「希望」等詞的命題中，決定命題真值的是命題的所指；一旦包含就比較複雜。可以舉這樣一個例子：在代數中a＝a與a＝b之間的差別只是表達形式上的，a、b互換等式仍然成立。但是在語言中我們可以有這樣一個例子來說明：「晨星」和「昏星」的關係。
  • 序列比對綜合分析軟體
    BLAST+ 2.2.28分成五個不同的程序，分別為：blastp(提交蛋白質序列，在蛋白質序列資料庫中查序列)、blastn(提交核酸序列，在核酸序列資料庫中查找同源序列) blastx(提交核酸序列，在蛋白質序列資料庫中查找同源序列)、tblastn (提交蛋白質序列，在核酸序列資料庫中查找同源序列)、tblastx(提交核酸序列，在核酸序列資料庫中查找同源序列)。