基于三維醫(yī)學影像學的腎臟濾過模型研究.pdf

1、腎功能評價是腎臟疾病診斷和治療過程中的一個重要環(huán)節(jié)。目前臨床普遍采用的腎功能評價方法是生化檢驗法和核素掃描法。生化檢驗法的主要不足在于無法測定單側腎功能;核素掃描法影像分辨率低，且患者需接受核輻射。本文主要研究基于多期CT和MR影像評價腎功能的模型和自動分析方法?；贑T或MR影像評價腎功能，不僅可以獲得單側腎功能測量值，同時可以得到高分辨率的解剖結構影像，具有較好的臨床應用前景。
　　本文以基于三維醫(yī)學影像的腎臟濾過模型及自動化

2、的腎小球濾過率(GFR)測量方法研究為核心，充分分析現(xiàn)有模型的原理及實現(xiàn)方法，并與醫(yī)院合作進行數(shù)據(jù)實驗。在基于CT影像的GFR測量模型研究中，本文分析了Patlak二室模型的主要原理和方法，并基于該模型進行患者數(shù)據(jù)實驗;之后討論了考慮間質空間的三室模型方法。同時，本文研究了目前基于MR影像測量GFR的主流模型，詳細分析了基于脈沖駐留函數(shù)(IRF)的三室模型及求解方法，并結合實驗數(shù)據(jù)進行結果評估。在分析討論現(xiàn)有模型優(yōu)勢和不足的基礎上，本文

3、提出一種改進的GFR測量模型，即在Patlak二室模型的基礎上，引入血管房室的脈沖駐留函數(shù)，更精確地描述血管房室的對比劑濃度變化，提高模型的計算精度。
　　圍繞GFR測量模型的實現(xiàn)，本文提出了基于CT和MR影像的GFR自動測量方法，主要研究腎臟的自動定位及分割提取，包括皮髓質的自動分割方法。該自動化的測量方法簡化了醫(yī)生的操作，使得測量模型在臨床中的實際應用成為可能。
　　研究過程中，結合醫(yī)生的臨床診斷需求，本文提出了一種將C

4、T序列掃描影像中的感興趣區(qū)域（如腎臟或結石）融合顯示到CT定位片上的方法。該方法可以彌補CT定位片無法將腎臟清晰顯示的不足，生成一種新的符合醫(yī)生診斷習慣的影像。
　　本研究進行了25例患者的CT掃描實驗，并利用Patlak二室模型進行自動化分析方法及人工方法的GFR測量，其結果與Cystatin C的測量結果進行比對，實驗表明自動化分析方法與金標準的相關性為0.8029，自動化分析方法與人工分析方法的相關性為0.9518。本研究進

5、行了6例模型豬12個腎臟的MR掃描試驗，分別利用Patlak二室模型、基于IRF的三室模型以及本文改進的模型進行GFR測量，其結果與核素掃描的GFR測量結果進行比對，三種模型與金標準的相關性分別為0.8136,0.8392,0.8168。
　　實驗表明，基于多期CT影像及Patlak二室模型的自動化GFR測量方法效率高，完全可以替代手工測量方法，有非常好的臨床應用前景。該方法對于預測腎臟切除術后或由于腫瘤等進行腎臟部分切除術后剩余