肩峰下撞击综合征影像学诊断研究进展

医学影像学的发展与现状

医学影像发展与医学影像技术学的形成 医学影像是临床医学中发展最快的学科之一，它发展速度快，更新周期短，每1~2年就出现一项新技术。显著的特点是从疾病的形态学诊断发展到疾病的功能诊断，从大体形态诊断发展到分子水平诊断，以及定性和定量的诊断，从诊断的临床辅助科室发展到临床治疗的介入科室。以致在医学影像学的基础上形成了医学影像诊断学、医学影像治疗学和医学影像技术学等亚学科。 1895年德国物理学家伦琴发现X线，并把X线用于人体检查，开创了放射医学的先河。在此后的100多年内X线检查占着主导地位，幷广泛地用于临床，使得放射医学逐渐形成一个独立的学科，对临床疾病的诊断起着举足轻重的作用。当时的放射科医生来源有二，在大的教学医院的主要是医疗系毕业的学生，中小医院主要是放射中专班毕业的学生。此时放射科技术人员，在大的教学医院有解放前教会医院培养的技术人员和自己培养的学徒，中小医院的放射科诊断和技术没分家。在20世纪60～80年代，放射科医生基本上是正规学校毕业的学生，而技术人员则是招工顶职、复员军人、护士改行，或者是初高毕业生。 随着科学技术的发展，医学影像发展很快，新的医学影像设备不断涌现，新的影像技术不断产生，医学影像检查和治疗在临床的作用越来越大，应用范围不断扩展。对人员的要求越来越高。20世纪60年代出现影像增强技术，使得放射科以上在黑暗房间的检查彻底解放出来；20世纪70年代出现CT成像技术，该设备以高的密度分辨率使得放射科结束只能观察人体的骨骼和骷髅的历史，还能够观察人体的软组织病变，解决了传统X线难以解决的诊断难题，尤其是三维成像技术，为临床疾病的诊断和治疗开辟广阔的前景；20世纪80年代出现MR 成像技术，它以更高的软组织分辨率和多方位多参数的检查技术，能够观察人体更加细微的病变，解决普通X现、CT和心血管造影难以解决的问题，同时具有无辐射损伤和无创伤的特点，在人体的功能成像和分子水平有其独特的优势；20世纪80年代出现介入放射学，它通过微小的创伤解决了临床上某些疾病难以处理或创伤大的问题，使得放射科成为继内科和外科后的第三大治疗学科；20世纪80～90年代出现CR和DR成像技术，使得放射科进入全面的数字化X线检查，在成像质量、工作效率、图像保存和劳动强度等方面显示极大的优越性；20世纪90年代出现激光打印技术，使放射科技术人员彻底告别暗室手工冲洗胶片的历史，提高了工作效率，降低了劳动强度，保证了图像质量，幷实现了数字化图像的传输和打印；超声技术近来发展越来越快，临床应用范围越来越广，它以无创伤、效率高、诊断准确而受到广大的临床科室亲眯；核素扫描技术近年来发展很快，临床应用范围也不断扩大，它是真正意义上的功能水平和分子水平的成像。20世纪90年代后出现了PACS，实现了医学影像的大融合，将各种数字化的图像串联起来，可进行数字化图像的远程传输和远程会诊，并与医院的HIS、CIS、RIS等进行联网，实现了数字化医院。 由于医学影像设备的不断发展，医学影像技术的日新月异，医学影像学的CT、MR、介入、普放，超声和核医学等亚学科逐渐建立，医学影像技术学科也逐渐形成。 医学影像学的发展经历了三个阶段；X线的临床应用，放射学的形成，医学影像学的形成。总体走向是建立现代医学影像学：从大体形态学向分子、生理、功能代谢/基因成像过渡；从胶片采集、显示向数字采集/电子传输发展；对比剂从一般性组织增强向组织/疾病特异性增强发展。；介入治疗，以及与内镜、微创治疗/外科的融合、发展。具体走向是：影像信息更加具有敏感性、直观性、特异性、早期性；图像分析由定性向定量发展：由显示诊断信息向提供手术路径方案发展；图像采集与显示：由二维模拟向三维全数字化发展；图像存储由胶片硬拷贝向软拷贝无胶片化，乃至图像传输网络化发展；从单一图像技术向综合图像技术发展

《医学影像诊断学》学习指南

《医学影像诊断学》学习指南 一、课程介绍： 《医学影像诊断学》是运用X线、CT、MRI等成像技术来研究人体组织器官在正常和病理状态下的成像，以唯物辩证法的观点进行综合分析，进而判断病变性质，为临床治疗提供重要诊断依据的一门学科。随着医学影像医学检查手段和方法的不断进步，医学影像诊断学内容亦在不断丰富和更新，成为包括超声、X线、CT、MR、ECT、PET 和介入放射学等一门独立而成熟的临床学科。在本门课程的教学内容中除反映国内、外医学影像学的现状和成熟的观点外，还兼顾我国医学教育事业发展的实际需要，以系统为主线，在每系统中均以总论、正常X线、CT、MR表现和基本病变的表现为主，适当地编入了部分常见病和多发病的影像学诊断，以保持学科的系统性、完整性，忌片面求新求深。 本课程讲授中，为适应学生在今后工作中查阅外文文献和国际交流的需要，在学习中还需讲授重要名词和术语的英文单词。 二、课程学习目标： 1、掌握医学影像诊断学的基础理论与基本知识。 2、熟练掌握医学影像诊断学范畴内的各项技术，掌握各种影像学检查方法的原理 和疾病诊断合理方法的选择、疾病的影像学诊断基础（包括常规放射学、CT、MR、超声学、核医学、介入放射学。 3、能够运用影像学的诊断技术进行疾病诊断的能力。 4、了解影像诊断的理论前沿和发展动态。 三、课程学习内容与安排 医学影像专业本科生要求掌握各种影像检查方法的成像原理、检查技术，掌握各系统正常和基本病变的影像学表现，掌握一些常见病和多发病的影像诊断，了解本专业成像技术的最新进展。按照本专业的教学计划要求，分为理论课和实践课二大模块。 在理论课中按系统分为11个部分共78学时，实践课教学分为实验课、见习和实习3个部分。

-肩峰撞击综合征的运动康复治疗方案

肩峰撞击综合征的运动康复治疗方案 肩峰撞击综合征运动康复治疗方案：运动控制/力量训练、牵伸训练、手法治疗和健康宣教。肩部疼痛最常见的疾病就是肩峰撞击综合征，1972 年由Neer 首先提出肩峰撞击综合征，是指肩部前屈、外展时，肱骨大结节与喙肩弓反复撞击，导致肩峰下滑囊炎症、肩袖组织退变，甚至撕裂，引起肩部疼痛、活动障碍，是对单独的或混合多样因素引起的肩前方或前外上方疼痛的总称。 一、肩峰撞击征病理分期 第1期：又称水肿出血期，可发生于任何年龄。从事手臂上举过头的劳作，如板壁的油漆及装饰工作，以及从事体操、游泳、网球及棒球投掷等运动项目而造成肩关节过度使用和发生累积性损伤是常见原因之一。此外，本期还包括一次性单纯的肩部损伤史，如躯体接触性剧烈运动或严重摔伤之后造成的冈上肌腱、肱二头肌长头腱和肩峰下滑囊的水肿与出血。此期虽因疼痛而致肌力减弱，但并无肩袖撕裂的一些典型症状，物理学检查不易发现疼痛弧征、砾轧音及慢性撞击试验阳性等体征。肩峰下注射利多卡因可使疼痛完全缓解。X线检查一般无异常发现，关节造影也不能发现肩袖破裂存在。肩部水肿出血期第2期：即慢性肌腱炎及滑囊纤维变性

期，多见于中年患者。肩峰下反复撞击使滑囊纤维化，囊壁增厚，肌腱反复损伤呈慢性肌腱炎，通常是纤维化与水肿并存。增厚的滑囊与肌腱占据了肩峰下间隙，冈上肌出口相对狭窄，增加了撞击发生的机会和频率，疼痛症状发作可持续数天之久。在疼痛缓解期仍会感到肩部疲劳和不适，物理学检查比较容易发现疼痛弧征和阳性撞击试验。若有肱二头肌长头腱炎存在，Yergason征呈现阳性，肱二头肌长头腱后伸牵拉试验也可出现疼痛。肩峰下利多卡因注射试验可使疼痛得到暂时缓解。第3期：即肌腱断裂期，主要病理变化是冈上肌腱、肱二头肌长头腱在反复损伤、退变的基础上发生肌腱的部分性或完全性断裂。肩袖出口部撞击征并发肩袖断裂的好发年龄在50岁以后，NeerⅡ报道的合并部分性肌腱断裂者的平均年龄为52岁，合并完全性断裂者的平均年龄为59岁。肌腱退变程度和修复能力与年龄因素有关。应当指出，并非所有的撞击征都会导致肩袖破裂，也不是所有的肩袖损伤皆因撞击征引起。撞击征造成的肩袖破裂，有外伤史者仅占1/2左右，其中仅少数患者有较明显或较重的外伤史，大部分病例的致伤力量实际上均小于造成肩袖完全断裂所需要的外力，说明肌腱本身退变因素的重要性。 肌腱断裂二、肩峰撞击征治疗方法选择 (1)撞击征1期采取非手术治疗。早期用三角巾或吊带

医学影像学的进展对临床医学的影响

随着放射学发展为医学影像学，该专业从临床医学中的一个辅助性学科跃升为支撑性学科。现代的医学影像学对先进科学技术依赖之深决定了它必将随着现代科技的前沿迅猛发展，进而对临床医学整体产生深刻的影响。 一．医学影像学对临床医学的宏观影响 （一）形态学信息显示方式的改变 医学影像学目前显示的信息类型已经从简单的二维的模拟影像转 科有重要的意义；脑功能性成像已 开发了若干年，且已在广泛的临床 应用中；ＣＴ与ＭＲＩ的肿瘤灌注成像 已逐步开展，以提供参数性诊断信 息；心脏与其他实质性器官，如肝 脏，灌注成像将提供相应器官微循 环改变的更直观的信息；心脏的 ＭＲ向量成像是研究心腔内循环状 况的新方法；分子影像学与基因影 像学的出现反映了医学影像学几乎 同步地冲入了这些崭新的医学领域。 这些还只是新的信息模式的一部份。 这些新的信息模式给临床医生提供 了大量新的有用的诊断信息，直接 影响对疾病的病情与预后的判断。 （四）对医学基本理论的冲击 医学影像学的迅速进展和新的 信息类型涌现，对临床医学乃至基 础医学的冲击已经到了必需改写教 科书的程度。如ＭＲ皮层功能定位研 究已发现了传统的解剖学与生理学 不了解、甚至描述不正确的神经反 射投射路径；脑与心肌的灌注成像 可直接提供缺血的脑或心肌存活状 况，从而需要彻底修改传统的治疗 方案；介入放射学的多种技术开发 使教科书中很多疾病的诊断与治疗 方法的描述要作重大修改。事实上， 介入放射学的开展是当前外科手术 中蓬勃发展的微创技术的先驱。 二．医学影像学对主要应用领 域的影响 （一）中枢神经系统 １．卒中　传统的ＣＴ检查对缺血性 卒中诊断的时间盲区达２４小时或更 久；传统的ＭＲＩ诊断缺血性卒中的 时间盲区也为１２小时左右；ＭＲＩ扩 散成像、ＭＲ灌注成像以及发展较晚 但应用更普及的ＣＴ灌注成像可提早 到发病后２小时作出诊断。缺血性卒 中的溶栓治疗是公认的介入性治疗变为： １．数字化影像　可用为各种重 建、重组和数字化存贮与传输的基 础； ２．复杂的重组影像　可作２Ｄ、３Ｄ、 ４Ｄ显示、内窥镜显示、曲面重组、多 平面重组、最大强（密）度投影、最小 强（密）度投影、遮蔽表面显示、容积 再现等； ３．除形态学信息以外还可作功 能性信息和代谢性信息的显示； ４．可作不同类型信息（ＣＴ、ＭＲＩ、 ＰＥＴ……）的融合显示与形态学、功 能性与代谢性信息的融合显示。 当代的影像学信息可以把相当 于大体解剖学的形态学信息乃至远 较大体解剖学信息丰富的各类信息 直观地提供给临床医生，使临床医 生免去解读常规的二维模式信息以 及横断层面信息的困难，得到丰富 的、很多是其他检查方法无法提供 的信息类型。 （二）形态学信息显示时相的改变 信息显示中时间分辨力的提高 已从早期的“实时重建”，发展为动态 器官的实时动态显示和多期相采集， 从时间的概念上扩大了采集到的信 息的“质”与“量”。如肝脏的多层ＣＴ 动态扫描已经可以准确地分辨动脉 早期、动脉期、动脉晚期、门脉流入 期、门脉晚期等期相，从而可捕捉到 以往不能显示的病变和／或表现。 此外，ＭＲ扩散成像、ＭＲ灌注成 像、ＣＴ灌注成像等除特定应用外，也 具有显示时相方面的优势，如可以 显著地提早脑缺血病变的显示时间， 从传统ＣＴ的发病后２４小时提早到发 病后２小时。 （三）新的信息模式不断涌现 近年开发并日趋完善的脑白质 束成像（ｔｒａｃｔｏｇｒａｐｈｙ）是基于ＭＲ扩 散成像发展的扩散张量成像（ｔｅｎｓｏｒ ｉｍａｇｉｎｇ）的直接结果，对神经内、外

撞击综合症

冈上肌撕裂： 冈上肌撕裂属于肩袖撕裂的一种。 临床表现：肩关节疼痛、肩关节功能障碍、肌肉萎缩、疼痛弧和垂臂试验阳性、撞击试验和撞击注射试验、上臂外展韵律紊乱。 分级：肌腱的撕裂可能会导致渐进性的、不可逆的肌肉内脂肪浸润,受累的肌肉可能不仅限于撕裂的肌肉,还会累积及邻近肌肉。这种浸润病理首先由 Goutallier等描述 ,根据其在横断面上的浸润程度 (脂肪 /肌肉比例 )分为 5级。肩袖损伤后 ,即便手术修复效果理想,其肌肉的病理改变也无法阻止 , 2级以上的脂肪浸润可导致肌肉功能的永久丧失,这增加了肩袖再次撕裂的可能。 肩袖部分撕裂根据撕裂的深度分为三级：Ⅰ级撕裂的厚度小于 3 mm ；Ⅱ级撕裂的厚度在 3~6 mm之间；Ⅲ级撕裂的厚度大于 6 mm ，或者超过肌腱厚度的 50% 。并不是所有的肩袖损伤的患者都需要手术治疗，对于需要手术的患者目前通常采用，肩袖撕裂50%作为一个处理界限，<50%的撕裂采用清创治疗，>50%的撕裂采用修复治疗 治疗：肩袖撕裂非手术治疗通常能缓解疼痛及改善活动范围。临床上对在体检中发现无症状或非创伤性、症状较轻的肩袖撕裂，可先行非手术治疗，如可采用肌肉力量练习、肌肉收缩及运动协调性和本体感觉训练、制动、理疗、适当注射糖皮质激素、口服非类固醇类抗炎镇痛药等。 肩撞击综合征

肩峰下关节由于解剖结构的原因或动力的原因在肩的上举、外展运动中发生肩峰下组织的撞击而产生一系列症状、体征的临床症候群，称为肩撞击综合征。 临床症状除肩部疼痛外，肩上举受限，疼痛弧征阳性，撞击试验阳性，X摄片可发现肩峰形态异常，肩峰-肱骨头间距缩小，肩峰过长、过低、大结节骨赘形成等。 治疗：（根据不同的病因及病理表现，采用针对性治疗措施，对肩峰过长、过低、大结节骨赘形成等骨结构异常造成的撞击症，可采取肩峰成形术，肩锁关节部分切除术或大结节骨疣切除等方法治疗；对于动力失衡引起的撞击症，应采取动力平衡重建的方法；对肩袖滑囊病变引起的撞击症，需依据各自的适应征，采取非手术治疗或手术治疗。） 1.肩峰下撞击征治疗方法选择 治疗方法的选择取决于撞击征的病因与病期。 （1）撞击征1期采取非手术治疗。早期用三角巾或吊带制动，在肩峰下间隙注射皮质激素和利多卡因能取得明显止痛效果。口服非甾体类消炎镇痛剂能促进水肿消退，缓解疼痛，同时可应用物理治疗。（2）撞击征2期进入慢性冈上肌腱炎和慢性滑囊炎阶段，仍以非手术治疗为主。以物理治疗与体育疗法为主促进关节功能康复，并改变劳动姿势和操作习惯，避免肩峰下撞击征复发。 （3）撞击征3期均伴有冈上肌腱断裂和肱二头肌长头腱断裂等病理变化，是外科治疗的适应证。对冈上肌腱断裂一般采用

医学影像学的发展与现状

医学影像发展与医学影像技术学的形成 ◆医学影像是临床医学中发展最快的学科之一，它发展速度快，更新周期短，每1~2年就出现 一项新技术。显著的特点是从疾病的形态学诊断发展到疾病的功能诊断，从大体形态诊断发展到分子水平诊断，以及定性和定量的诊断，从诊断的临床辅助科室发展到临床治疗的介入科室。以致在医学影像学的基础上形成了医学影像诊断学、医学影像治疗学和医学影像技术学等亚学科。 ◆1895年德国物理学家伦琴发现X线，并把X线用于人体检查，开创了放射医学的先河。在 此后的100多年内X线检查占着主导地位，幷广泛地用于临床，使得放射医学逐渐形成一个独立的学科，对临床疾病的诊断起着举足轻重的作用。当时的放射科医生来源有二，在大的教学医院的主要是医疗系毕业的学生，中小医院主要是放射中专班毕业的学生。此时放射科技术人员，在大的教学医院有解放前教会医院培养的技术人员和自己培养的学徒，中小医院的放射科诊断和技术没分家。在20世纪60～80年代，放射科医生基本上是正规学校毕业的学生，而技术人员则是招工顶职、复员军人、护士改行，或者是初高毕业生。 ◆随着科学技术的发展，医学影像发展很快，新的医学影像设备不断涌现，新的影像技术不断 产生，医学影像检查和治疗在临床的作用越来越大，应用范围不断扩展。对人员的要求越来越高。20世纪60年代出现影像增强技术，使得放射科以上在黑暗房间的检查彻底解放出来； 20世纪70年代出现CT成像技术，该设备以高的密度分辨率使得放射科结束只能观察人体的骨骼和骷髅的历史，还能够观察人体的软组织病变，解决了传统X线难以解决的诊断难题，尤其是三维成像技术，为临床疾病的诊断和治疗开辟广阔的前景；20世纪80年代出现MR成像技术，它以更高的软组织分辨率和多方位多参数的检查技术，能够观察人体更加细微的病变，解决普通X现、CT和心血管造影难以解决的问题，同时具有无辐射损伤和无创伤的特点，在人体的功能成像和分子水平有其独特的优势；20世纪80年代出现介入放射学，它通过微小的创伤解决了临床上某些疾病难以处理或创伤大的问题，使得放射科成为继内科和外科后的第三大治疗学科；20世纪80～90年代出现CR和DR成像技术，使得放射科进入全面的数字化X线检查，在成像质量、工作效率、图像保存和劳动强度等方面显示极大的优越性；20世纪90年代出现激光打印技术，使放射科技术人员彻底告别暗室手工冲洗胶片的历史，提高了工作效率，降低了劳动强度，保证了图像质量，幷实现了数字化图像的传输和打印；超声技术近来发展越来越快，临床应用范围越来越广，它以无创伤、效率高、诊断准确而受到广大的临床科室亲眯；核素扫描技术近年来发展很快，临床应用范围也不断扩

肩峰下撞击综合症-总结

肩峰下撞击综合征 20世纪80年代以前，肩峰下撞击综合征（subacromial impingement syndrome，SIS）被称为撞击综合征（impingement syndrome）。1909年，Goldthwait首先使用了“撞击”一词，但此后很长时间，入们认为撞击发生在肩峰外端甚至整个肩峰。直到1972年 Neer通过尸体解剖和临床研究，提出肩峰下撞击综合征的概念，并沿用至今。 1、病因 SAIS 与肩袖损伤是引起肩关节疼痛最常见的 2 个重要病因。肩峰下间隙又被称为“第二肩关节”，它的上界由肩峰，喙突，喙肩韧带及肩锁关节构成，下界是肱骨头。间隙内包含冈上肌腱，冈下肌腱，二头肌腱长头，喙肱韧带及肩峰下滑囊等结构。各种原因导致肩峰下间隙体积减小、内容物体积增大，均可导致肩峰下撞击综合征。Neer 等认为肩峰下撞击综合征系肩部前屈、外展或内旋时，肱骨大结节与喙肩弓反复撞击，导致肩峰下滑囊炎症，肩袖组织退变，甚至撕裂，以及二头肌腱长头的病变，引起肩部疼痛，活动障碍。Morrison等通过临床观察发现随着年龄的增加，与三角肌相比，肩袖肌力的下降更为明显。肩部外展时，肩袖对肱骨头的压抑力量下降，肱骨头上移，肩峰下间隙变窄，肱骨头反复与肩峰前缘撞击而致。还有一些学者指出盂肱关节不稳会导致肩峰下撞击，他们认为，关节过度松弛会导致

肱骨头上移，与肩峰发生撞击。尤其常见于从事肩部训练的运动员，如游泳，棒垒球的投手等。 2、分型 广义的肩部撞击综合征包括以下三型:①肩峰下撞击综合征,发生于肩峰下间隙,即由喙肩弓和肱骨头上部、肱骨大结节形成的间隙,以冈上肌腱损伤为主;②喙突下撞击综合征,发生于喙突下间隙(由喙突和肱骨小结节形成),可损伤肩胛下肌腱、喙肱韧带和肱二头肌长头腱等结构;③内撞击综合征,发生于冈上肌腱、冈下肌腱和关节盂(唇)后上方之间。狭义的肩部撞击综合征指的是肩峰下撞击综合征。根据肩袖组织的损伤情况，Neer将肩峰下撞击综合征分为三期，Ⅰ期为肩袖水肿出血期；Ⅱ期肩袖肌腱炎；Ⅲ期肩袖出现撕裂。依据核磁共振及关节镜下表现进行分期，Ⅰ期MR检查未见异常，镜下见肩袖上表面毛糙，喙肩韧带表面有磨损表现；Ⅱ期肩袖肌腱上表面部分撕裂，喙肩韧带和肩峰下表面有撞击磨损表现；Ⅲ期肩袖出现全层撕裂，肩峰形状为二型或三型。 3、发生机制 对于肩部撞击的产生机制一直存在争议，一种观点认为肩峰形态的异常是造成肩部撞击的主要原因,Neer根据尸体解剖的结果得出三种不同解剖形态变异:扁平(I型)、弯曲(II型)及钩状(III型),并指出其中肩袖损伤在钩型肩峰中的发生率更高。也有学者认为,肩峰下

医学影像学研究进展

深圳大学考试答题纸 （以论文、报告等形式考核专用） 二OO八?二OO九学年度第二学期 课程编号23130006 课程名称生物医学工程导论主讲教师陈思平/汪天富评分 学号2006041034姓名涂远游专业年级大三工商管理（1）班 题目：医学影像学研究进展 医学影像学是一门通过对图像的观察，分析，归纳与综合而作出疾病诊断的一门学科。随着科技的飞速发展，它已由以前单一的，传统的X射线诊断学扩展为包括X射线，CT,MRI及超声的现代医学影像诊断学和介入放射学，形成了集医学诊断和介入治疗学为一体的诊治并存的新模式一一医学影像学。至今，医学影像学科已成为医院中作用特殊。任务重大，不可或缺的重要科室，同时，医学影像学的发展也有力地促进了其它临床各学科的发展。 自从伦琴1985年发现X射线以后不久，X射线就被用于人体检查，进行疾病诊断，形成了放射诊断学这一新学科，并奠定了医学影像学的基础。至今放射诊断学仍是医学影像学中的重要内容，应用普遍。 20世纪70年代和80年代又相继出现了X射线计算机体层成像（CT）, 核共振成像（MRI）和发射体层成像（ECT）,包括单光子发射体层成像（SPECT）与正电子发射体层（PET）等新的成像技术。这些成像技术都是通过数字化探测器，将X射线影像直接转化为数字化信号输入计算机，并由计算机将该影像还原在显示器上，由医生观察显示器而无需拍片。现在数字成像已由CT和MRI等扩展到X射线成像，使传统的模拟X射线也改成为数字成像。数字成像改变了图像的显示方式，图像解读也由照片观察过渡到兼用屏幕观察，

到计算机辅助检测（CAD ）。影像诊断也试用计算机辅助诊断（CAD ），以减轻图像过多，解读费时的压力。图像的保存，传输与利用，由于有了图像存档与传输系统（PACS）而发生了巨大变化，并使远程放射学成为现实，极大地方便了会诊工作。随着信息放射学的发展，远程放射技术作为传送图像信息的一种新方式越来越显示出其必要性和重要性。远程放射技术分别采用普通电话线，同轴电缆，光纤电缆，激光与通讯卫星相连的微波发射装置和远程通讯系统传送图像。远程放射技术的应用在今后还会有更大的发展，采用远程放射技术进行医学影像的诊断是未来发展的必然趋势。 由于图像数字化，网络和PACS 得应用，影像科学将逐步成为数字化和无胶片学科。虽然各种成像技术的成像原理与方法不同，诊断价值与限度亦各异，但都是使人体内部结构和器官成像，借以了解人体解剖与生理功能状况及病理变化，以达到诊断的目的，都属于活体器官的视诊范畴，是特殊的诊断方法。 而近几十年来，由于微电子学与电子计算机的发展以及分子医学的发展，致使影像诊断设备不断改进，检查技术也不断创新。影像诊断已从单一的形态成像诊断发展为形态成像，功能成像和代谢成像并用的综合诊断。继CT与MRI 之后，又有脑磁源图（MSI）应用于临床。分子影像学也在研究中。 影像诊断学的发展潜力是无限的，特别是近年来发展起来的图像引导手术导航系统是医学影像技术取得的重大进展。利用图像引导技术可显示出器官的内部构造，便于脑部肿瘤。动脉肿瘤和其他缺陷的诊疗，增强了诊断和治疗之间的联系。用图像引导可缩小外科计划和实施两者之间的差距，结合先进的示踪技术，可在数字化的图像上测出外科器械的精确位置，使医生能观察到内窥镜或激光纤维之类的器械在体内的部位。

医学影像学综述

肺孤立型结节影像诊断研究现状及进展 作者：沈丽娜08102412 作者单位：湖州师范学院医学院，湖州，313000 【摘要】孤立性肺结节(Solitary Pulmonary Nodule，SPN)是胸部放射线检查中最常见的病变之一。大多为胸部X片或CT偶然发现。它的诊断和评价一直是当代医学所面临的挑战。判断肺孤立性结节的良恶性质，是放射科医生面临的重要任务之一。近年来随着影像学设备和技术的发展，以及基础医学研究的深入，SPN的影像学诊断与鉴别诊断也有了长足的发展。 【关键字】孤立型肺结节层螺旋CT 体层摄影术线计算机 肿瘤血管成像数字化影像技术 CT灌注成像 肺部孤立性结节（SPN）定义肺内单发的直径2～30 mm的圆形或卵圆形的肺实质性病灶，同时不合并淋巴结肿、肺不张和肺炎对于肺部孤立性结节的处理主要在于尽早切除恶性肿瘤和尽可能少的对良性病变实施手术[14]。因此，发现SPN及鉴别其良恶性是影像学的主要任务。全世界每年通过筛查检出SPN约15万例。在检出的SPN中，恶性肿瘤占10%～70%，良性病灶中80%为炎性肉芽肿，10%为错构瘤。早期肺癌手术切除后的5年生存率可达90%以上，而中晚期的5年生存率低于5%［1］。影像学评价标准有助于提示SPN的良性或恶性可能性本文将在介绍SPN影像学诊断原则的基础上重点综述近年来的研究进展。 以往SPN主要依赖于胸部常规X线摄片和透视，CT的主要作用在于确定结节的良恶性。近年来，随着CT技术的改进和提高，低剂量螺旋CT在胸部的应用日益受到人们的重视，即在减少受检者射线照射的前提下提高肺癌结节的检出率［2］。有研究指出，低剂量螺旋CT发现的病灶数是普通X线片8倍。胸部平片正位观察时，将有20%～25%的肺野被遮盖，侧位观察时，会有15%～20%的肺野被遮盖。还有学者发现，低剂量CT发现的亚临床小肺癌，76%在X线片上无法显示。所以，许多学者认为肺癌筛查的工具应当选择CT而不是X线片。对于低剂

肩峰下撞击综合症治疗

肩峰撞击综合症 肩峰撞击综合症是肩痛最常见的原因。它是由上臂上举后肩袖受到肩峰的压迫造成。 肩袖是由岗上肌，岗下肌，肩胛下肌和小圆肌这四块肌肉的肌腱构成，这些肌肉包绕肱骨头，起着上提和旋转肩关节的作用。 肩峰是肩胛骨的前缘。它在肱骨头的上方，当臂上举时，肩峰檫过或撞击肩袖的表面。这就造成了肩关节的疼痛和活动受限。深圳市第二人民医院运动医学科朱伟民疼痛可能是由于滑囊炎或肩袖本身的肌腱炎引起，也可能是由部分的肩袖撕裂造成。 一. 危险因素和预防 肩峰撞击在年青的运动员和中年人中比较常见。经常做上举运动的游泳，棒球和网球运动以及建筑工和油漆工都特别容易受伤。疼痛可以是小的创伤或没有明显诱因自发产生。 二. 症状 开始的症状可能很轻微。早期病人并不来求医。疾病初期就可能有活动时的疼痛。疼痛可能从肩部放射到前臂，在上举或持物时产生疼痛加重，运动员可能在投掷或打网球时产生疼痛。当疼痛不断发展后，会产生夜间痛。上肢的力量或运动幅度可能减小。可能不能把手放到背后，做系扣解扣的动作。在严重的病例活动的丧失可能造成凝冻肩。在急性滑囊炎时，肩部会有明显的触痛。肩关节在各个方向的运动都有限制和疼痛。 二. 诊断 诊断肩峰撞击，依靠症状和体征。病人需拍片。岗上肌出口位有时可以看到在肩峰前缘有小的骨刺。核磁共振可以发现有积液或滑囊炎。在有些病例中可以发现旋肩袖的

部分撕裂。肩峰撞击注射实验可以明确诊断 三. 治疗 1. 保守治疗 医生会建议病人休息和避免上举运动。还可能处方一些口服的非甾体抗炎药。在凝冻肩患者进行一些拉伸联系也有些帮助。许多病人对可的松和麻醉剂的局封治疗有效。医生还可能建议一些物理治疗。物理治疗从几个星期一直到数月。许多病人病情逐步改善并恢复功能。 2. 外科手术治疗 当保守治疗不能减轻疼痛时，医生会建议手术治疗。手术治疗的目的是去除撞击，为肩袖创造一个比较大的空间。使得肱骨头在肩峰下间隙中自由地活动，无疼痛地上举上臂。最常见的手术是肩峰下减压和前部肩峰成形术。这可以通过关节镜手术获开放手术来完成。 肩关节镜手术技术：在关节镜手术过程中，需要作2－3个穿刺孔。肩关节用光纤的摄像系统来检查，用一些精细的小器械来进行肩关节内的手术操作。 切开手术：可以在肩关节的前方作一个小切口，这样可以在直视下看到肩峰和肩袖。 大多数肩峰撞击的病人在肩峰前缘去除一些骨质，并附带一些滑囊组织。 外科医生在治疗肩峰撞击的同时还可能治疗一些伴随的疾病，如：肩锁关节炎，肱二头肌肌腱炎或部分肩袖撕裂。 3. 康复 在手术后肩关节需用夹板暂时固定，这可以促进早期愈合。只要你感觉不痛了你可以去除固定，开始练习并使用肩关节。医生会根据你的需要和手术中的发现来提供一个康复计划。这包括通过锻炼来恢复肩关节的活动范围和力量。一般需要2－4个月来获

医学影像学检查的研究现状

医学影像学检查的研究现状 发表时间：2017-10-24T12:22:07.957Z 来源：《中国医学人文》2017年第8期作者：罗惠珊1 田宗武2 李佩（通讯作者）2 [导读] 许多新的影像设备和影像技术被应用于临床，大大提高了医生对疾病的诊疗水平。 1长沙医学院15级医学影像学本科3班湖南长沙410219 2.长沙医学院医学影像学院湖南长沙410219 随着人类科技的飞速发展，生活水平的不断提高，人们越来越注重自身的健康问题，也对医疗水平有着越来越高的要求。医学影像学作为临床医学发展最迅速的学科之一，已经由传统的单一X线成像（透视、摄影和血管造影），快速扩展为包括超声、放射性核素显像（主要是SPECT 和PET）、X线计算机体层摄影（CT）、磁共振成像（MRI）等多种影像学技术组成的“家族”。同时，许多新的影像设备和影像技术被应用于临床，大大提高了医生对疾病的诊疗水平。 一、医学影像检查方法 (一)X线 1.X线的产生、成像原理及应用 X线是一种高频（约3×1016Hz～3×1020Hz)、短波长（约10-3～10nm）、有较强穿透作用的电磁波。自1895年，德国物理学家伦琴拍出第一张X线照片以来，X线就在医学影像方面发挥着重要作用。X线具有穿透性、感光效应与荧光效应。而人体不同组织间存在密度和厚度的差别，一部分X线经人体组织器官吸收后，剩余的X线使照片感光或荧光屏显象，最终使人体形成由黑到白不同灰度的图像。X线机的出现，使人们能够对疾病进行早期诊断与治疗。尤其在呼吸及骨骼系统的运用非常广泛。 2.X线的发展 随着技术的发展，传统的X线逐渐衍生出新的检查方法:计算机X线摄影(CR)与X线数字摄影（DR）。CR摄影的优点是灵敏度和空间分辨率高并且降低了患者辐射剂量。DR摄影相比CR摄影，其优点更多，被广泛应用于临床。 X线计算机体层摄影（CT）,是计算机与X线相结合的诊断技术。CT成像包括三个连续过程：获取扫描层面的数字化信息、获取扫描层面各个体素的X线吸收系数以及获取CT灰阶图像，将X线信号转化为电信号，再由模拟/数字转换器处理后输入计算机，最后用不同灰度等级在显示器上显示出来。目前随着世界人口老年化比例不断上升，越来越多的人出现因骨质疏松而引发的相关临床疾病。所以出现了Micro-CT（micro computed tomography，微计算机断层扫描技术），又称微型CT、显微CT，它是一种非破坏性的3D成像技术，可以在不破坏样本的情况下清楚了解样本的内部显微结构[1]。骨骼是 Micro-CT 最主要的应用领域之一，其中骨小梁又是主要研究对象。 (二)超声 1.超声诊断原理及应用 超声诊断（ultrasonic diagnosis）是将超声检测技术应用于人体，通过测量了解生理或组织结构的数据和形态，发现疾病，作出提示的一种诊断方法[2]。它具有无创、无痛、方便、直观的特点，尤其是B超，应用广泛，大到颅脑、心脏，小到尿道、前列腺、卵巢等，以及用于孕妇产前检查。与X射线、CT、磁共振成像并称为4大医学影像技术。 2.超声诊断发展 超声分子影像技术，具有高特异性、实时、无创无辐射等优点。新的超声检查，日益受到重视。但目前还在研究之中，如何减少成像或治疗过程产生的不良反应等，都有待进一步的研究和解决。彩色超声从二维、三维到四维，影像检查更加清晰，特别是在胎儿检查中，发挥着及其重要作用。 (三)磁共振 1.磁共振成像原理 磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI),是通过对静磁场中的人体施加某种特定频率的射频脉冲，使人体中的氢质子受到激励而发生磁共振现象[3]。 2.磁共振成像应用 MRI已应用于全身各系统的成像诊断。效果最佳的是颅脑，以及脊髓、心脏大血管、关节骨骼、软组织及盆腔等。目前利用三维动脉自旋标记技术(three dimensionalartery spin labehng，3D ASL)进行灌注成像，在颅内肿瘤新生血管给与准确的肿瘤分级。为了抑制脂肪物质对检查的影响，提高病变与背景组织之间的对比，准确显示病变部位，提高诊断效率，目前多采用多对比度成像。 (四)介入放射 1967年，Margulis提出介入放射学(Interventional Radiology)，它是在影像学方法的引导下采取经皮穿刺插管，对患者进行药物灌注、血管栓塞或扩张成形等“非外科手术”方法诊断和治疗各种疾病[4]。介入是一门融医学影像学和临床治疗于一体的新兴边缘学科，涉及人体消化、呼吸、泌尿、骨科、心血管、神经等多个系统疾病的诊断和治疗。尤其对以往认为不治或难治的病症（各种癌症、心血管疾病），介入开拓了新的治疗途径，且简便、安全、创伤小、合并症少、见效快。 随着介入治疗的发展,一种由X线成像与电子计算机数字图像处理综合应用的技术——数字剪影血管造影（DSA）被运用于临床，DSA 是应用电子计算机将含碘浓度很低的血管影像，运用数字减影技术增强、提高到肉眼能够见到的水平。随着DSA的迅速推广，心血管疾病的诊疗水平也在不断的提高。 (五)核医学影像 核医学又称原子医学。是指放射性同位素、由加速器产生的射线束及放射性同位素产生的核辐射在医学上的应用[5]。在医疗上，放射性同位素及核辐射可以用于诊断、治疗和医学科学研究,核医学对病人安全、无创伤，它能以分子水平在体外定量地、动态地观察人体内部的生化代谢、生理功能和疾病引起的早期、细微、局部的变化，提供了其他医学新技术所不能替代的既简便、又准确的诊断方法。

深度学习在医学影像学中的应用及研究进展

深度学习在医学影像学中的应用及研究进展 摘要：在大数据时代背景下，医学影像数据也迅速积累，基于神经网络的深度 学习算法日渐成熟，特别是卷积神经网络，已经迅速成为分析医学图像的重要方法，为实现医学影像的自动分析及辅助诊断提供了新的契机。本文综述深度学习 算法在医学影像学的最新研究进展。首先，介绍深度学习算法的模型及框架，及 其在医学影像学中的应用，并从深度学习应用最多的几个类型及领域具体分析研 究进展，最后，总结研究动向，预测研究趋势，并提出深度学习在医学影像研究 中可能存在的问题及建议。 1 研究背景 当前，数据已经渗透到每一个行业领域，且每时每刻都会产新鲜数据，人们对于海量数 据的挖掘、运用以及决策，比以往更加紧迫。大数据包括5个特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）。生物医学也正加 速进入大数据时代【1-3】，而医学影像大数据则是量级最大的，是由DR、CT、MR等医学影像设备所产生并存储在PACS系统内的大规模、高增速、多结构、高价值和真实准确的影像 数据集合，与医院信息系统（HIS）大数据、检验信息系统（LIS）大数据和电子病历（EMR）等同属于医疗大数据的范畴。 随着技术的发展，医学影像设备能以更快地速率和更强大的分辨率来收集数据，这些数 据大多要进行人工分析，人工分析的缺点很明显，容易导致漏诊和误诊。另外，目前我国医 学影像数据的年增长率约为30%，而放射科医师数量的年增长率约为4.1%，其间的差距是23.9%，放射科医师数量增长远不及影像数据增长。这意味着放射科医师在未来处理影像数据的压力会越来越大，甚至远远超过负荷。利用分析工具对许多诊断任务进行初始过滤来筛选 异常，并可以量化测量值和时间的变化，对改善诊断质量和减轻医生负担起到至关重要的作用，在这些工具当中，深度学习被迅速的证实了其优越性及准确性，并以一种前所未有的速 度不断发展【4】。 本文首先介绍深度学习算法的模型及框架，及其在医学影像学中的应用，并从深度学习 应用最多的几个类型及领域具体分析研究进展，最后，总结研究动向，预测研究趋势，并提 出深度学习在医学影像研究中可能存在的问题及建议。 2 深度学习算法的模型 深度学习算法是对神经网络的进一步改进，包含了更多的计算层，在医学影像处理中使 用到的深度学习模型主要有，SAE、RBM、DBN、CNN、U-net及FCNN。 2.1神经网络 神经网络是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型，是深度学习算法的基础架构。神经网络由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成，每个节点代表一种特定的输 出函数，称为激励函数（activation function），每两个节点间的连接都代表一个对于通过该 连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的BP神经网络，即多层前馈型神经网络，是最经典、使用最广泛的神经网络模型。很长时间以来，神经网络都难以训练，直到2006年Hinton和bengio展 示了一种无监督学习及有监督学习堆叠起来的多层深度神经网络，得到了很好的性能表现【5】。神经网络已经被用于解决各种各样的问题，例如机器视觉和语音识别，这些问题都 是很难被传统基于规则的编程所解决的【6】。 2.2 AE、RBM及DBN 自动编码器（AE）【7】、限制玻尔兹曼机（RBM）【8】以及RBM堆叠后得到的深度信 念网络（DBN）都是在深度学习领域广泛使用的基础性结构。它们都作为无监督学习的模型，通过最小化重构误差，提取系统的重要特征，自动对输入数据进行分类；更重要的是，通过 多层的堆叠和逐层的预训练，层叠式自动编码器和深度信念网络都可以在后续监督学习的过 程中，帮助整个神经网络更好更快地收敛到最小值点，完成分类任务。 2.3 卷积神经网络CNN

深度学习在医学影像学中的应用及研究进展

深度学习在医学影像学中的应用及研究进展 发表时间：2018-02-02T15:38:44.517Z 来源：《中国误诊学杂志》2017年第25期作者：窦瑞欣 [导读] 本文综述深度学习算法在医学影像学的最新研究进展。 天津市南开医院放射科天津市 300100 摘要：在大数据时代背景下，医学影像数据也迅速积累，基于神经网络的深度学习算法日渐成熟，特别是卷积神经网络，已经迅速成为分析医学图像的重要方法，为实现医学影像的自动分析及辅助诊断提供了新的契机。本文综述深度学习算法在医学影像学的最新研究进展。首先，介绍深度学习算法的模型及框架，及其在医学影像学中的应用，并从深度学习应用最多的几个类型及领域具体分析研究进展，最后，总结研究动向，预测研究趋势，并提出深度学习在医学影像研究中可能存在的问题及建议。 1 研究背景 当前，数据已经渗透到每一个行业领域，且每时每刻都会产新鲜数据，人们对于海量数据的挖掘、运用以及决策，比以往更加紧迫。大数据包括5个特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）、Veracity（真实性）。生物医学也正加速进入大数据时代【1-3】，而医学影像大数据则是量级最大的，是由DR、CT、MR等医学影像设备所产生并存储在PACS系统内的大规模、高增速、多结构、高价值和真实准确的影像数据集合，与医院信息系统（HIS）大数据、检验信息系统（LIS）大数据和电子病历（EMR）等同属于医疗大数据的范畴。 随着技术的发展，医学影像设备能以更快地速率和更强大的分辨率来收集数据，这些数据大多要进行人工分析，人工分析的缺点很明显，容易导致漏诊和误诊。另外，目前我国医学影像数据的年增长率约为30%，而放射科医师数量的年增长率约为4.1%，其间的差距是23.9%，放射科医师数量增长远不及影像数据增长。这意味着放射科医师在未来处理影像数据的压力会越来越大，甚至远远超过负荷。利用分析工具对许多诊断任务进行初始过滤来筛选异常，并可以量化测量值和时间的变化，对改善诊断质量和减轻医生负担起到至关重要的作用，在这些工具当中，深度学习被迅速的证实了其优越性及准确性，并以一种前所未有的速度不断发展【4】。 本文首先介绍深度学习算法的模型及框架，及其在医学影像学中的应用，并从深度学习应用最多的几个类型及领域具体分析研究进展，最后，总结研究动向，预测研究趋势，并提出深度学习在医学影像研究中可能存在的问题及建议。 2 深度学习算法的模型 深度学习算法是对神经网络的进一步改进，包含了更多的计算层，在医学影像处理中使用到的深度学习模型主要有，SAE、RBM、DBN、CNN、U-net及FCNN。 2.1神经网络 神经网络是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型，是深度学习算法的基础架构。神经网络由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成，每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function），每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的BP神经网络，即多层前馈型神经网络，是最经典、使用最广泛的神经网络模型。很长时间以来，神经网络都难以训练，直到2006年Hinton和bengio展示了一种无监督学习及有监督学习堆叠起来的多层深度神经网络，得到了很好的性能表现【5】。神经网络已经被用于解决各种各样的问题，例如机器视觉和语音识别，这些问题都是很难被传统基于规则的编程所解决的【6】。 2.2 AE、RBM及DBN 自动编码器（AE）【7】、限制玻尔兹曼机（RBM）【8】以及RBM堆叠后得到的深度信念网络（DBN）都是在深度学习领域广泛使用的基础性结构。它们都作为无监督学习的模型，通过最小化重构误差，提取系统的重要特征，自动对输入数据进行分类；更重要的是，通过多层的堆叠和逐层的预训练，层叠式自动编码器和深度信念网络都可以在后续监督学习的过程中，帮助整个神经网络更好更快地收敛到最小值点，完成分类任务。 2.3 卷积神经网络CNN 卷积神经网络（CNN）由一个或多个卷积层和全连接层（经典的神经网络）组成，自2012年以来，在图像分类和图像检测等方面取得了巨大的成就和广泛的应用【9】。卷积神经网络是一种前馈型神经网络，强大之处在于它的多层结构能自动学习特征，并且可以学习到多个层次的特征。较浅的卷积层感知域较小，学习到一些局部区域的特征，较深的卷积层具有较大的感知域，能够学习到更加抽象一些的特征。这些抽象的特征对分类很有帮助，可以很好地判断出一幅图像中包含什么类别的物体，但是因为丢失了一些物体的细节，不能很好地给出物体的具体轮廓、指出每个像素具体属于哪个物体，因此做到精确的分割就很有难度。在随后的几年里，使用相关技术但更深的神经网络架构得到迅速发展【10】，在计算机视觉领域，深度卷积神经网络已经成为了必不可少的技术。 2.4 全卷积网络FCNN 2014年，加州大学伯克利分校的Long等人提出全卷积神经网络（FCNN）【11】。FCNN是将传统CNN中的全连接层转化成一个个的卷积层，并利用卷积神经网络的反向传播原理及学习能力，得到较准确的图像分割结果。FCNN无需全连接层即可进行密集的像素预测，使用这种方法可以生成任意大小的图像分割图。之后，图像语义分割领域几乎所有的先进方法都以该模型为基础。 2.5 U-Net U-Net是 Olaf Ronneberger等在 2015 年提出的网络结构，并在2015年世界细胞跟踪与识别挑战赛中取得了第一名【12】。U-Net的基础就是全卷积神经网络，不同于FCNN，U-Net较浅的高分辨率层用来解决像素定位的问题，较深的层用来解决像素分类的问题，将浅层特征图与深层特征图结合，用于图像分割及边缘检测。 3、深度学习算法在医学影像学中的应用 疾病诊断是深度学习在医学上的主要应用之一。它基于患者的疾病相关数据，经深度学习模型预测异常病变或发病风险。在医学影像方面，通过对图像的分类、定位以及分割和检测等方法的组合应用可以对2D和3D医学影像数据进行辅助诊断和分析。自动化的疾病辅助诊