简介:
简介:摘要目的探讨双层探测器光谱CT单能量图像(VMI)及电子云密度图(EDM)在肺磨玻璃结节(GGN)良性与恶性鉴别诊断中的价值。方法回顾性分析2019年7月至2020年8月南京医科大学鼓楼医学院经病理证实的65例GGN患者影像资料。65例中,良性27例、恶性38例,均于术前2周内接受双层探测器光谱CT扫描,并在后处理工作站重建出常规120 kVp混合能量图像(PI)、电子云密度图及40~80 keV虚拟单能量图。采用Mann-Whitney U检验比较良性与恶性GGN在PI、40~80 keV VMI中的CT值及电子云密度(ED);采用独立样本t检验比较良性与恶性GGN的大小;采用χ²检验分析并比较良性与恶性GGN的CT征象,包括病灶大小、部位、形态、边缘、内部结构、邻近结构、结节类型等。采用受试者操作特征(ROC)曲线分析不同能谱定量参数对良性与恶性GGN的鉴别诊断效能。将差异有统计学意义的CT征象及各能谱定量参数采用logistic回归进行多因素分析,找出预测GGN为恶性病变的独立危险因素,然后将各独立危险因素单独或联合行ROC曲线分析。结果病灶形态、毛刺、分叶、部位、大小在肺良性与恶性GGN间差异有统计学意义(P<0.05)。良性与恶性GGN的PI、40~80 keV VMI中CT值及EDM中的ED值差异均有统计学意义(P<0.05)。PI、40~80 keV VMI中CT值及EDM中的ED值鉴别诊断良性与恶性GGN的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.680、0.682、0.683、0.686、0.694、0.676、0.722,其中ED值的AUC最高。以GGN形态、毛刺、分叶、部位、大小、ED值及PI、40~80 keV VMI中CT值为自变量,GGN为恶性或良性为因变量进行二元logistic回归分析,结果显示ED值(OR=1.045,95%CI 1.001~1.090,P=0.044)、病灶大小(OR=1.582,95%CI 1.159~2.158,P=0.004)、毛刺征(OR=11.352,95%CI 2.379~54.172,P=0.002)均为恶性GGN的独立危险因素。对ED值、病灶大小、毛刺征单独及三者联合进行ROC曲线分析,鉴别诊断GGN良性与恶性的AUC为0.722、0.772、0.698、0.885,ED+病灶大小+毛刺征联合诊断的AUC最大,其灵敏度、特异度分别为92.1%、74.1%。结论双层探测器光谱CT平扫图像鉴别诊断肺GGN时,EDM的诊断效能高于其他VMI;当EDM联合病灶大小及毛刺征进行综合诊断时效能进一步提高。
简介:摘要:电力电子变流器的功率密度与效率优化一直是电力电子领域的重要研究课题。本文深入探讨了电力电子变流器功率密度与效率的提升方法与技术,着重考察了材料选择、拓扑结构优化、智能控制和热管理等关键领域。通过应用碳化硅和氮化镓等新型半导体材料,改进拓扑结构设计,以及采用高效控制策略,电力电子变流器的性能得以显著提升。未来,电力电子变流器将在可再生能源、电动交通、智能电网等领域发挥更为重要的作用,为电力系统的高效能运行和环境可持续性提供关键支持。
简介:摘要电子沙盘系统实质研究的就是发生在人与地理环境之间的虚拟交互技术,要想有效构建仿真性高的电子沙盘系统,就需要做好数据的处理工作。海量的数据支撑是一个强大的电子沙盘系统设计开发的从技术,在云平台基础上开展电子沙盘系统的设计与开发,无论是从数据的收集还是处理分析,都能获得更好的效果。本文主要就基于云平台的电子沙盘系统设计与开发进行研究。