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双低剂量技术在双能量头颈部CT血管成像中的应用: 2024年; 目的探讨双低剂量扫描技术在双能量头颈部CTA扫描中的可行性。方法前瞻性收集2021年1月~2021年5月间本院102名因头颈部血管疾病行头颈部CTA的患者纳入研究,随机分为CD、DLD两组,CD组行常规剂量扫描,DLD组行双低剂量扫描;分别对两组图像行MIP、VR、 MPR、 CPR、双能量去骨去钙化等后处理,用5分法对两组图像质量进行主观评价,选取颈总动脉起始部、颈内动脉起始部和大脑中动脉M1段测量血管的噪声、SNR、CNR,记录2组患者的x线剂量参数,包括CTDIvol(mGy)和DLP(mGy·cm),计算其有效剂量ED(mSv),亦计算2组患者的碘摄入量I(mg),对结果进行统计学分析。结果 CD组与DLD组的主观图像质量评分均≥3分,均能满足诊断的要求。2名医师对2组图像质量评价的一致性好(Kappa值分别为0.817、0.82 5)。2名医师对2组图像的主观质量评分的差异无统计学意义(Z=-0.572、-0.2 83,均P>0.05)。CD组与DLD组图像各层面血管CT值的差异均无统计学意义(t=-0.05、0.689、0.906,均P<0.05);颈内动脉起始部、大脑中动脉M1段层面血管噪声、SNR、CNR的差异均无统计学意义(t=-0.830~1.842,均P>0.05);颈总动脉起始部层面CD组噪声大于DLD组(t=2.855,P<0.05),SNR、CNR小于DLD组(t=-4.959、-5.041,均P<0.05)。DLD组患者C TDIvol、DLP及ED较CD组分别降低36.9%、35.3%、35.2%(t=186.138、37.753、37.753,均P<0.05)。DLD组患者碘摄入量较CD组降低57.1%(10.5g VS.245g)。结论双低剂量双能量头颈部CTA扫描技术在不影响图像质量的前提下,降低了患者接受的辐射剂量和对比剂碘摄入量。; 刘利计一丁张亦弛迟婧尹胜男丁宁

聚乙二醇修饰的铂钴磁性纳米颗粒作为新型造影剂的磁共振成像及长期毒性研究: 目的：开发一种新型超顺磁性纳米材料Pt3 Co,探讨其作为T2造影剂用于活体磁共振成像(magnetic response imaging,MRI)的可行性及价值。　　方法：①合成磁性纳米颗粒Pt3 Co,采用十八碳烯聚...; 尹胜男; 关键词：磁性纳米颗粒磁共振成像毒性测试生物分布聚乙二醇修饰; 文献传递

基于上转换发光的纳米材料、其制备方法及应用: 本发明提供一种基于上转换发光的纳米材料，包括基底，连接于基底上的聚乙二醇层和第一聚乙烯亚胺层，连接于所述第一聚乙烯亚胺层上的聚丙烯酸层，以及连接在所述聚丙烯酸层上的第二聚乙烯亚胺层；所述基底为NaGdF<Sub>4</S...; 李勇刚郭亮刘庄程亮何璐王欣尹胜男; 文献传递

磁性纳米材料及制备方法、以及其在磁共振造影成像中的应用: 本发明公开了一种磁性纳米材料及制备方法、以及其在磁共振造影成像中的应用。其中，本发明的磁性纳米材料包括：铂钴合金纳米颗粒、以及连接于铂钴合金纳米颗粒表面的起修饰作用的十八碳烯聚乙二醇，所述铂钴合金纳米颗粒的分子式为Pt<...; 郭亮李勇刚刘庄程亮尹胜男何璐王欣; 文献传递

基于HER2靶点的乳腺癌细胞多模态显像研究被引量：6: 2015年; 目的:构建基于上转换光学成像/磁共振成像(UCL/MRI)的纳米材料UCNP-PEG-Trastuzumab,探讨其用于HER2高表达人乳腺癌细胞SKBR3的多模态显像研究。方法:采用课题组前期制备稀土掺杂钆的上转换纳米粒子(UCNP)与HER2受体特异结合的抗体曲妥单抗(Trastuzumab)的偶联获得UCL/MRI靶向探针。以高表达HER2受体的人乳腺癌细胞SKBR3细胞为观察对象,通过噻唑蓝比色法(MTT)进行细胞毒性检测。加入靶向探针UCNP-PEG-Trastuzumab共同孵育作为实验组,细胞加入UCNP-PEG共同孵育作为对照组,不添加任何探针的细胞作为空白组,利用共聚焦显微镜和MRI进行体外细胞成像;进行视觉分析与比较各组细胞光学和MRI信号,检测其结合效率。结果:1透射电子显微镜下(TEM),UCNP呈球形颗粒状,粒径约60nm;在980nm波长光激发下,发出绿色的荧光;2体外毒性试验MTT结果表明UCNP-PEG对SKBR3细胞毒性较小;320μg/m l浓度的UC N P-PEG-Tr a st u z u m ab与SK BR 3细胞孵育30分钟后,UCL/M R I成像结果均显示UC N P-PEGTrastuzumab能与SKBR3细胞靶向性结合。结论:构建HER2受体靶向特异性探针UCNP-PEG-Trastuzumab,能在体外与目的细胞特异性结合。; 付婷婷尹胜男朱静芬程亮李勇刚

CT影像组学和机器学习预测胆囊息肉样病变性质的研究: 2023年; 目的探讨不同机器学习的影像组学模型预测胆固醇性胆囊息肉和腺瘤性胆囊息肉的价值。方法回顾性分析2015年9月至2022年9月我院100例经手术病理证实的胆固醇性息肉和腺瘤性息肉患者的临床及影像资料。基于术前增强CT提取的影像组学特征,训练集采用T检验和最小绝对收缩和选择算子交叉验证法进行特征筛选。然后用3种机器学习方法(人工神经网络、逻辑回归和支持向量机)构建预测模型,利用ROC曲线下面积、准确率以及F1度量值评估3种模型的预测能力,并通过验证集进行验证。结果人工神经网络算法在基于10个影像组学特征的息肉病变性质鉴别模型中预测效果最好,具有最高的曲线下面积(训练集为1;验证集为0.81)、准确率(训练集为1;验证集为0.83)及F1度量值(训练集为1;验证集为0.76)。10个影像组学特征中,基本特征1个、小波特征9个。结论基于增强CT的机器学习影像组学模型有助于预测胆固醇性胆囊息肉和腺瘤性胆囊息肉的病变性质,为两者的定性诊断及治疗方式的选择提供依据。; 尹胜男计一丁丁宁李梦娟迟婧刘利张亦弛金龙; 关键词：胆囊息肉样病变

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尹胜男

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