一、多发性脑膜瘤合并星形细胞瘤一例（论文文献综述）
张天驰[1]（2019）在《脑胶质瘤核磁共振图像分割方法研究》文中研究说明医学图像处理技术作为医疗的重要技术手段,发挥着不可替代的作用。脑瘤是影响人类健康的重要原因之一,基于核磁共振图像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）进行脑胶质瘤标志物分割辨识是目前最有效的医疗诊断技术手段之一,因此,研究脑瘤MRI图像分割技术具有重要的理论研究意义和实际应用价值。本文针对脑胶质瘤MRI图像目标物形状复杂且不规则、边缘模糊、目标和背景灰度值相近等特征,基于纳什均衡、粗糙集和粗糙熵、玻色-爱因斯坦凝聚等理论,研究脑胶质瘤MRI图像分割问题,旨在为提高脑瘤等医学图像分割质量探索新方法。论文主要研究内容如下:研究基于纳什均衡理论改进支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的脑胶质瘤图像分割方法。针对SVM中惩罚参数的设置影响图像分割准确性的问题,提出熵和标准差双重约束的新型纳什均衡模型,研究图像特征及其分割过程与纳什均衡理论及其推理机制之间的关系,得出新型纳什均衡模型参数计算方法,构建纳什均衡过程。提出基于新型纳什均衡模型改进SVM,采用熵和标准差双重约束的纳什均衡收益通过纳什均衡推理来设定SVM中的惩罚参数。通过对脑胶质瘤MRI图像分割实验验证本文方法的效果。研究基于纳什均衡理论的目标边缘区域聚类方法。针对脑胶质瘤图像目标边缘区域模糊的问题,提出两步纳什均衡聚类方法,通过类内最大相似性判断（目标区域内部节点之间的最大相似度）和类间最小相似性判断（目标和背景区域的节点之间的最小相似度）获得脑瘤目标区域和背景区域。基于纳什均衡理论改进C-V模型,通过该模型得到脑瘤目标轮廓线;针对脑瘤图像目标边缘区域相似的问题,提出基于纳什均衡的纹理相似区域判断与合并方法,获得脑瘤目标区域和背景区域之后,基于纳什均衡理论改进多纹理特征C-V模型,将图像中节点特征映射为纳什均衡的收益,通过纳什均衡推理来设定C-V模型中平均灰度参数。通过改进后的C-V模型求得脑瘤目标轮廓线。通过MRI脑瘤图像分割实验验证本文方法的效果。研究基于粗糙集和粗糙熵的Petri网脑瘤图像分割方法。针对粗糙集和粗糙熵只对轮廓线上某个节点自身进行判断不对该节点相邻节点进行相关性判断而导致脑瘤图像分割轮廓线不准确的问题,提出基于粗糙集和粗糙熵的Petri网的脑瘤图像分割方法,提出粗分割、精分割两阶段分割方式:第一阶段基于粗糙集和粗糙熵进行粗分割以获得目标对象的初步轮廓;第二阶段通过Petri网进行精分割,利用Petri网进行对多边界选择和前后向校正以得到更精确的目标轮廓。通过实验验证该方法在提高图像分割准确性方面的效果。研究基于玻色—爱因斯坦凝聚理论（Bose–Einstein Condensate,BEC）的脑胶质瘤图像分割模型。针对脑胶质瘤形状通常为囊性或环状增强的边缘轮廓而难以对其图像进行精确分割的问题,为探索新的医学图像分割方法,本文尝试将BEC理论应用于脑瘤图像分割。基于BEC构建支持向量机（SVM）中的核函数,提出一种BEC核函数的SVM脑瘤图像分割方法。通过不同类型的脑胶质瘤图像分割实验,对比验证本文方法与其他相近方法的分割效果。研究基于量子虫洞粒子群优化算法的脑瘤图像分割方法。针对具有“瓶颈”和“硬脑尾”等复杂形状的脑瘤图像分割问题,引入量子和虫洞理论来改进量子粒子群优化算法（Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO）,提出一种新的量子虫洞粒子群优化算法（Quantum and Wormhole-behaved Particle Swarm Optimization,QWPSO）,提出将图像中节点分为种子粒子节点和像素粒子节点两类,给出区分两类节点的分类公式。提出一种虫洞双曲线路径公式,给出QWPSO算法的计算公式。通过实验验证本文方法和其他方法的对比效果。为复杂形状的脑瘤MRI图像分割探索一种新方法。
周永春,唐宗椿,王晓峰,陈勃勃,邵威,王军[2]（2015）在《同部位脑膜瘤并囊性星形细胞瘤一例报道并文献复习》文中研究说明患者男,39岁,因"头昏2年,全身乏力1年,加重1个月"于2013年人住我院。病程中先后出现头痛、思维空白、性功能下降、全身乏力,睡眠过多、行走不稳、全身经常发抖、双耳听力下降、双目视物模糊以及昏倒等表现。入院时神志清,表情较呆滞,反应稍迟钝,双侧视乳头水肿,双侧瞳孔等大形圆,直径各约2.5 mm,对光反应迟钝,双下肢肌力约Ⅳ级。头颅MRI示右颞部一类圆形等T1等T2占位信号灶,病灶与颅板相贴,中心见稍长T2信号,FLAIR序列病灶呈不均匀高信号,病灶后方见囊状稍长T1长T2信号影,并有片状水肿信号围绕,占位效应明显,周围脑组织结构受压。增强扫描
朱晓锋,付强,李绍山,付东翔,周庆九,刘波,柳琛[3]（2015）在《颅内相邻部位脑膜瘤合并胶质瘤1例报告并文献复习》文中进行了进一步梳理目的总结颅内相邻部位脑膜瘤合并胶质瘤的诊治经验。方法回顾性分析1例经病理学诊断为颅内相邻部位脑膜瘤合并胶质瘤患者的临床资料,并进行相关文献复习。结果患者术前MRI示右侧顶部脑膜瘤,右侧颞顶叶和基底节区异常信号。显微手术切除肿瘤,术后病理学诊断为混合型脑膜瘤（WHOⅠ级）合并间变型星形细胞瘤（WHOⅢ级）,患者术后行放化疗,随访患者存活12个月。结论颅内相邻部位脑膜瘤合并胶质瘤十分罕见,术前确诊率较低且容易漏诊,一期手术为主,放化疗为辅的个体化综合治疗有望改善患者预后。
赵芝弘[4]（2008）在《颅内肿瘤磁共振频谱Glx定量研究》文中进行了进一步梳理目的:评价氢质子磁共振频谱（1H-MRS）Glx定量在颅内肿瘤定性诊断和分级诊断中的应用价值,探讨颅内肿瘤Glx/Cr峰高比率的变化能否反映Glx绝对浓度的变化。方法:采用GE 1.5-T MRI系统,对41例颅内肿瘤患者及9例正常志愿者行单体素1H-MRS扫描,均采用PRESS序列（TR/TE/Ave=3000ms/30ms/64）,体素（12mm） 3～（20mm）3。用LCModel软件自动定量Glx、Cr浓度,并计算Glx/Cr浓度比率;测量Glx、Cr峰高,并计算Glx/Cr峰高比率。41例颅内肿瘤患者均经病理及临床证实。结果:1.正常脑组织、脑膜瘤、星形细胞瘤、脑转移瘤间Glx浓度、Glx/Cr浓度比率、Glx/Cr峰高比率均存在统计学差别（P均<0.01）。脑膜瘤Glx三个定量指标均较正常脑组织、星形细胞瘤、脑转移瘤明显升高（P均<0.05）。2.脑膜瘤Glx浓度较正常脑组织升高（P<0.05）,星形细胞瘤、脑转移瘤Glx浓度与正常脑组织无统计学差别（P均>0.05）;脑膜瘤、星形细胞瘤、脑转移瘤Glx/Cr浓度比率均较正常脑组织升高（P均<0.01）;脑膜瘤、星形细胞瘤、脑转移瘤Glx/Cr峰高比率均较正常脑组织升高（P分别<0.01,<0.05,<0.01）。3.低级星形细胞瘤Glx浓度较高级星形细胞瘤高（P<0.05）,Glx/Cr浓度比率、Glx/Cr峰高比率均较高级星形细胞瘤低（P均<0.05）。4.脑转移瘤与星形细胞瘤间Glx三个定量指标（Glx浓度、Glx/Cr浓度比率、Glx/Cr峰高比率）的差别无统计学意义（P均>0.05）。脑转移瘤与高级星形细胞瘤间Glx三个定量指标的差别也均无统计学意义（P均>0.05）。5.Glx浓度与Glx/Cr浓度比率呈弱相关（r=0.338,P=0.047）; Glx/Cr浓度比率与Glx/Cr峰高比率呈正相关（r=0.932,P=0.000）;Glx浓度与Glx/Cr峰高比率不存在相关关系（r=0.254,P=0.141）。结论:氢质子磁共振频谱Glx定量对脑膜瘤的定性诊断有重要的提示意义,Glx浓度、Glx/Cr浓度比率和Glx/Cr峰高比率均较正常脑组织、星形细胞瘤和脑转移瘤明显升高。Glx定量可能对星形细胞瘤的分级诊断具有一定的意义,但仍有待进一步研究加以认识。瘤体的Glx定量无法鉴别脑原发肿瘤和脑转移瘤,瘤周水肿区的Glx定量价值仍有待探索。颅内肿瘤Glx/Cr峰高比率的变化不能反映Glx绝对浓度的变化。
李建军,王兆熊[5]（1998）在《颅内多发原发性肿瘤的CT与MRI诊断》文中研究表明目的：报道１５例颅内多发原发性肿瘤的ＣＴ和ＭＲＩ表现，并评价ＣＴ与ＭＲＩ的诊断价值。方法：１５例颅内多发原发性肿瘤均行ＣＴ检查，其中４例行ＭＲＩ检查，均经手术病理证实。结果：多发胶质瘤４例，其中恶性室宫膜瘤３例，表现为脑室内及额顶叶脑实质内实质性肿块或囊性病变，多发星形细胞瘤１例，病变分别位于额叶及小脑蚓部；双侧听神经瘤及多发脑膜瘤各３例、ＣＴ和ＭＲＩ表现均较典型；脑膜瘤合并胶质瘤３例、脑膜瘤合并听神经瘤１例和垂体瘤合并胶质瘤１例。结论：结合肿瘤的ＣＴ和ＭＲＩ表现特点，可对大多数颅内多发原发性肿瘤作出正确诊断，ＭＲＩ对脑膜瘤的诊断优于ＣＴ。
汤文建[6]（2020）在《动脉自旋标记与扩散峰度成像在儿童脑肿瘤中的研究》文中研究说明目的:分析儿童脑肿瘤MRI表现,探讨动脉自旋标记（ASL）灌注成像与扩散峰度成像（DKI）在儿童脑肿瘤分级中的价值。方法:收集2018年7月至2019年12月遵义医科大学附属医院临床拟诊脑肿瘤患者,术前均行常规MRI、ASL及DKI检查,均经术后病理证实为脑肿瘤并得到WHO分级,高级别（WHO III-IV级）,低级别（WHO I-II级）。分析其发病部位（幕上、幕下）及MRI表现（出血、囊变/坏死、强化程度、瘤周水肿）,测量ASL及DKI参数绝对及相对值。对比分析儿童与成人脑肿瘤的发病部位及MRI表现,采用Fisher确切概率法进行比较。ASL及DKI参数值服从正态分布用独立样本t检验,非正态分布用Mann-Whitney U检验,并进行ROC曲线分析,对于诊断性能较好的参数,确定其截断值,分析其敏感度、特异度。结果:儿童组共纳入19例,其中高级别12例,低级别7例,DKI序列中,2例儿童不配合检查而被排除（高、低级别各1例）;成人组共纳入19例,其中高级别11例,低级别8例。儿童与成人脑肿瘤发病部位（幕上/幕下）具有统计学差异（P=0.042）,儿童组高、低级别脑肿瘤MRI表现（囊变/坏死、强化程度、瘤周水肿）差异均无统计学意义,成人组高、低级别脑肿瘤囊变/坏死（P=0.018）、强化程度（P=0.001）、瘤周水肿（P=0.006）存在统计学差异。儿童高、低级别脑肿瘤MK、rMK、AK、rAK、RK、rRK、MD、rMD、CBF及rCBF值具有统计学差异,AUC分别为0.879、0.864、0.924、0.848、0.833、0.909、0.924、0.924、0.810、0.845,以AK诊断效能较高,截断值取AK=0.682时,敏感度为90.9%,特异度为83.3%;取CBF=29.205ml/100g/min或rCBF=0.591时,敏感度、特异度均为91.7%、71.4%。成人高、低级别脑肿瘤MK、rMK、AK、rAK、RK、rRK、FA、rFA、MD、rMD、CBF及rCBF参数均具有统计学差异,AUC分别为0.989、0.989、0.989、0.989、0.989、1.000,0.841、0.795、1.000、1.000、0.909及0.932。结论:ASL参数的CBF值、rCBF值与DKI参数的AK值能较为准确地预测儿童脑肿瘤的病理分级,为儿童脑肿瘤的术前诊断及治疗方案提供依据。
杨双[7]（2016）在《多参数多相位动脉自旋标记成像技术在脑星形细胞瘤中的应用》文中认为第一部分综述动脉自旋标记成像在中枢神经系统肿瘤中的应用现状脑肿瘤是威胁人类健康和生命的最常见的脑内疾病之一。影像学检查是脑肿瘤疾病临床诊断和治疗必不可少的手段。脑肿瘤性疾病的神经成像已经不再只是简单的对病灶的解剖位置和形态学改变进行描述。组织灌注与人体组织功能密切相关,是人体的最基本的生理特征之一,是维持组织器官活性和功能的过程。各种疾病的发生及生理变化过程都与组织灌注异常有关。在各种成像技术中,灌注成像可以评价肿瘤的异常血管增生程度,是脑肿瘤特别是胶质瘤的重要的评价指标。随着技术的发展,用于评价血流动态灌注的方法有很多,最主要的有核医学成像方法,如正电子发射体层成像（PET）,还有Xe-CT,动态灌注CT（PCT）,多普勒成像以及磁共振灌注成像等。动态磁敏感对比增强成像（dynamic susceptibility contrast,DSC）是最常见,应用相对广泛的的磁共振灌注成像方法,其成像依赖于注入的外源性对比剂经过毛细血管的首过效应引起的T2和T2*弛豫效应。动脉自旋标记成像（arterial spin-labeling,ASL）作为另一种常用的磁共振灌注成像方法,目前,其应用范围和被认可程度要低于DSC,但是ASL有其独特的优势。ASL是利用翻转或饱和脉冲对动脉血内水质子进行激励以对其进行标记,获得标记前后采集的减影数据,用以反映组织的动态灌注情况。ASL最主要的优势是其可以完全非侵入性的进行CBF的测量,而且可以多次重复测量,因此尤为适用于对比剂不耐受,肾功能不全以及需要长期多次随访的病人。ASL灌注方法已经应用到临床的各个方面,包括急慢性脑血管病,中枢神经系统肿瘤,癫痫,神经退行性变,以及神经精神异常等疾病。虽然ASL技术在人体各器官均适用,但到目前为止,大量的ASL研究主要集中在脑内疾病。本综述简要介绍了 ASL的基本原理和类型并总结了 ASL成像方法在中枢神经系统肿瘤中的应用进展。第二部分多参数多相位动脉自旋标记技术在脑星形细胞瘤中应用的可行性:与动态磁敏感对比增强成像的相关性研究研究背景和目的胶质瘤是成人脑内最常见的原发性肿瘤之一,并且组织学类型比较复杂,不同级别的胶质瘤临床表现,组织学特征及治疗差异较大。星形细胞瘤是胶质瘤中最为常见的类型之一。磁共振成像是评价脑肿瘤最常用的成像方法,其中灌注成像技术在脑肿瘤性疾病中有很重要的诊断价值。动态磁敏感对比增强（DSC）成像技术是较为传统的和相对被广泛接受的脑灌注成像方法。动脉自旋标记（ASL）成像是采用翻转或饱和脉冲激励动脉血内水质子以其作为示踪剂,具有不需要团注对比剂,无侵入性的特点。多参数多相位动脉自旋标记（multi-parametric multi-inversion-time arterial spin-labeling,mTI-ASL）技术,在标记后采用多个标记后延长时间（post-labeling delay,PLD）,又称翻转时间（inversion time,TI）,对这一系列动态灌注数据分析,可以获得更为准确的脑血流量值（cerebral blood flow,CBF）,并可以获得时间参数团注到达时间（bolus arrival time,BAT）。本研究通过与DSC行相关分析,来评价mTI-ASL及新时间参数BAT在星形细胞瘤中应用的可靠性及可行性。材料和方法1、研究对象第一阶段,评价新技术mTI-ASL的参数图CBF-mTI和BAT的再测信度（test-retest variability,TRV）。正常志愿者10例（其中男7名,女3名,平均年龄52岁,年龄范围21-65岁）在24小时内行两次相同mTI-ASL检查,间隔时间30分钟,两次扫描之间穿插一次矢状位3D-MPRAGE（3-dimensional magnetization-prepared rapid gradient echo）扫描。第二阶段,进行多参数多相位ASL与DSC的相关性分析研究。本研究纳入了 24例经病理学证实的脑星形细胞瘤患者（11例女性,13例男性,平均年龄55岁,年龄范围16-70）,包括胶质母细胞瘤7例[WHO（World Health Organization）Ⅳ级],间变性星形细胞瘤（WHOⅢ）8例,弥漫性星形细胞瘤（WHO Ⅱ级）9例。2、设备及参数使用西门子 Magnetom Skyra 3.0T 超导型 MR 成像系统（Siemens Healthcare,Erlangen,Germany）,32通道头部线圈对受试者进行扫描。第一部分,正常志愿者行两次相同mTI-ASL检查,间隔时间30分钟,两次扫描之间穿插一次矢状位3D-MPRAGE扫描。第二部分肿瘤病例,行常规轴位T2WI、T1WI、mTI-ASL扫描及DSC扫描。我们选用的PASL采用血流敏感翻转恢复（flow-sensitive alternating inversion recovery,FAIR）方法进行标记,以及 Q2TIPS（quantitative imaging of perfusion using a single subtraction Ⅱ with thin-section TIl periodic saturation scheme）方案,结合 3D-GRASE（3D gradient and spin-echo readout）技术进行图像数据采集,iPAT mode 联合采用 GRAPPA（generalized autocalibrated partially parallel acquisitions,一般性自动校准部分并行采集技术）技术。本扫描包括M0图像的采集,并且16个TI扫描数据采用Buxton非线性数学公式对数据进行拟合得到参数图。DSC扫描采用gradient-echo echo-planar imaging（EPI）技术,使用高压注射器,经肘静脉以5ml/s速度注射钆对比剂,注射量5ml/kg,在对比剂后继续注入20 mL生理盐水。3、数据处理及测量mTI-ASL扫描完成后自动重建生成CBF-mTI和BAT图像。DSC数据在西门子Siemens Syngo.via工作站手动处理产生CBF-DSC,CBV,MTT,TTP图像。本研究第一阶段,对10位健康志愿者前后两次连续的mTI-ASL数据应用统计参数图SPM8软件进行体素水平上分析。每个体素的再测信度的计算公式如下:200%*（test l-test 2）/（test 1 + test 2）。本研究第二部分,使用MRIcron软件在T2WI肿瘤实性部分划3个8-10体素大小的VOI（volume of interest,感兴趣区）,相应的在对侧额叶正常白质（contralateral normal-appearing white matter,NAWMc）区划一个同样大小 VOI。所有VOI均可配准到ASL和DSC所得图像上,计算肿瘤三个VOI均值得到mTI-ASL 来源的绝对值aCBF-mTI,aBAT及 DSC 来源的 aCBF-DSC,aCBV,aMTT,aTTP。以肿瘤参数绝对值除以对侧正常白质VOI的绝对值得标准化的nCBF-mTI,nBAT,nCBF-DSC,nCBV,nMTT,nTTP。4、统计分析:再测信度检验采用SPM的配对t检验。肿瘤病例mTI-ASL与DSC数据分析应用SPSS Version 19.0来完成。采用Spearman’s非参数检验对mTI-ASL与DSC各参数的绝对值和标准化值进行相关分析。BAT及TTP图的对比噪声比（contrast-to-noiseratio,CNR）之间采用 Wilcoxon Sign-Rank 检验。mTI-ASL 与DSC各参数在高、低级别星形细胞瘤之间的比较采用Mann-Whitney U检验。所有统计学参数用中位数（范围）来表示。将P<0.05定义为差异具有统计学意义。结果10例健康志愿者前后两次连续扫描之间没有明显统计学差异（P>0.05）。在大部分脑皮质区TRV值维持在10%左右。绝对值相关分析显示,aCBF-mTI与aCBF-DSC呈正相关（r = 0.605,P = 0.002）。aCBV 同样与 aCBF-mTI（r = 0.475,P = 0.019）,aCBF-DSC（r = 0.864,P<0.001）,aMTT（r = 0.425,P = 0.038）具有相关性。绝对值形式参数值aBAT与aTTP之间呈统计学相关（r = 0.430,P = 0.036）。各参数标准化值相关分析中,nCBF-mTI与nCBF-DSC之间的相关性较高（r=0.768,P<0.001）。nCBV与很多参数均具有较高的相关性,包括nCBF-mTI（r =0.635,P = 0.001）,nCBF-DSC（r = 0.756,P<0.001）,nMTT（r = 0.447,P = 0.029）。nBAT 与 nTTP 呈统计学相关（r = 0.483,P =0.017）。我们将BAT与TTP图进行比较,比较两种方法的信噪比（signal-to-noise ratio,SNR）和对比噪声比（CNR）。选取肿瘤测量平面的全脑作为背景信号区。计算方法如下:SNRtumor = BATtumor（TTPtumor）/SDbg[1]SNRNAWMc = BATNAWMc（TTPNAWMc）/SDbg[2]CNR（BAT orTTP）= SNRtumor-SNRNAWMc[3]BATtumor（TPtumor）=肿瘤组织的BAT或TTP绝对值;BATNAWMc（TTPNAWMc）=对侧正常白质的BAT或TTP绝对值;SDbg =在BAT或TTP图像上,背景信号强度的标准差。BAT图像的CNR明显高于TTP,两者具有明显统计学差异（median,0.69;range,0.06-1.36,versus 0.10,0.01-1.10,P<0.001）。本研究还比较了 mTI-ASL和DSC在对高、低级别星形细胞瘤进行鉴别的能力。结果显示标准化的参数值效力较高,nCBF-mTI（18.24,5.80-67.56 vs 6.66,3.05-14.65,P = 0.008）,nBAT（0.67,0.40-1.57 vs 1.26,0.83-1.66,P = 0.005）,nCBF-DSC（6.20,0.74-11.82 vs 1.26,0.72-7.24,P = 0.007）和 nCBV（7.01,2.95-15.70 vs 1.61,0.71-8.52,P = 0.012）在高、低级别星形细胞瘤之间均有明显统计学差异,除外nMTT（P = 0.523）和nTTP（P = 0.474）。绝对值形式的参数值中,只有 aCBF-DSC（413.61,192.91-683.53 vs 96.47,41.96-425.53,P = 0.001）和aCBV（92.7,39.21-209.76 vs 29.57,7.93-140.70,P = 0.015）在高、低级别星形细胞瘤之间有明显统计学差异。与相对值形式参数值相比,不但aMTT（P = 0.814）和aTTP（P = 0.790）在高、低级别星形细胞瘤之间无差异,而且aCBF-mTI（P =0.087）和aBAT在高、低级别星形细胞瘤之间也无统计学差异（P = 0.367）。结论本研究采用的mTI-ASL可以得到时间参数BAT,可以得到更为准确的CBF值,不但可以评估组织血流量灌注异常,而且可以检测时间灌注变化。mTI-ASL参数的相对值形式与DSC具有更高的相关性,且在对高低级别星形细胞瘤分级方面,标准化形式的参数效力更高。BAT与TTP具有很好的相关性,且BAT图像的对比噪声比明显高于TTP,具有更好的视觉敏感性。总之,mTI-ASL是一种可靠的灌注成像方法。第三部分合并时间参数的动脉自旋标记技术在提高脑星形细胞瘤分级准确率中的应用研究背景和目的明确肿瘤的组织学分级对于制定最佳治疗方案是至关重要的。传统MRI或CT成像在对肿瘤进行级别和恶性程度的鉴别方面是有限的。传统成像方法依赖肿瘤强化程度,肿瘤边界,坏死程度等特征对肿瘤进行诊断。然而,这些特征缺乏特异性,并具有观察者主观依赖性,例如一般认为高强化程度代表肿瘤内血管异常增生程度,表明肿瘤恶性程度较高,但是低级别肿瘤亦可出现由血脑屏障破坏引起的明显强化。动脉自旋标记成像,以动脉血内标记水质子为示踪剂,其对灌注程度的评价不受血脑屏障破坏的影响。多参数多相位动脉自旋标记成像（multi-parametric multi-inversion-time arterial spin-labeling,mTI-ASL）,是采用多个标记后延迟时间,应用Buxton模型进行拟合,不但能得到更为准确的CBF值,而且可以获得团注到达时间参数BAT,对肿瘤的灌注描述更为准确和全面。本研究通过与传统MR成像方法和单相位ASL在肿瘤方面的应用进行比较,探讨多参数多相位动脉自旋标记技术在提高脑星形细胞瘤分级准确率中的应用,特别是新时间参数BAT鉴别脑星形细胞瘤的价值。材料和方法1、研究对象43例原发性脑星形细胞瘤患者纳入研究（男性21例,女性22例,包括WHO Ⅱ级肿瘤患者15例,WHO Ⅲ级肿瘤患者15例,WHO Ⅳ级肿瘤患者13例,患者平均年龄51岁,年龄范围15-73岁）,将病例中WHO Ⅱ级肿瘤定义为低级别胶质瘤（LGG）组,WHO Ⅲ级和WHO Ⅳ级肿瘤定义为高级别胶质瘤（HGG）组。所有病例均经穿刺活检或病理学检查证实。2、设备及参数使用3.0T磁共振扫描仪（Magnetom Skyra,Siemens Erlangen,Germany）,32通道头部线圈进行数据采集,所有病例均行轴位常规T2WI,T1WI,增强后T1WI扫描。mTI-ASL在对比剂注入之前扫描。具体扫描参数同第二部分所述。3、数据处理及测量由两位10年以上工作经验的神经放射医师对以下8项传统MR特征进行评分:水肿程度,占位效应,边界清晰度,肿瘤异质性,血管增生,坏死或囊变情况,出血程度,流空效应,强化情况。取两位观察者对8项特征评分总分的平均分（sum of scores）进行分析。由两位10年以上工作经验的放射医师分别使用MRIcron软件在T2WI肿瘤实性部分划3个8-10体素大小的VOI（volume of interest,感兴趣区）,相应的在对侧额叶正常脑白质（contralateralnormal-appearingwhitematter,NAWMc）内划一个同样大小VOI。所有VOI均可配准到ASL所得图像上,计算肿瘤三个VOI均值得到肿瘤灌注值,将肿瘤灌注值除以对侧白质测量值得到标准化后的nCBF-mTI,nBAT值,取多相位ASL中TI值为1920 ms的灌注加权图像为单相位图像进行分析得到单相位灌注参数值nCBF-sTI。取两位观察者所得标准化后的数据均值为研究对象。4、统计分析应用SPSS Version 19.0软件来进行统计学分析。WHO II级,WHO III级,以及WHO IV级星形细胞瘤之间各参数值的组间比较采用Kruskal-Wallis检验。高、低级别肿瘤之间各参数值的比较采用Mann-Whitney U检验。nCBF-mTI和nCBF-sTI值之间比较采用Wilcoxon Sign-Rank检验。不同级别肿瘤之间比较进行受试者工作特征曲线分析（ROC）并计算曲线下面积（AUC）。利用Fisher确切概率法对各参数进行胶质瘤分级的准确性进行分析。所有参数以中位数（范围）来进行描述。显着性水平定义为P<0.05。结果1、高级别组和低级别组之间各参数值组间比较分析结果显示,常规MR特征 sum of scores（P = 0.006）,nCBF-mTI（P<0.001）,nBAT（P = 0.002）以及nCBF-sTI（P = 0.003）在两组之间均具有统计学差异。WHO Ⅱ级和Ⅴ级星形细胞瘤之间的常规MR特征评分总分sum of scores有明显统计学差异（P = 0.015）。WHO Ⅱ级和 WHO Ⅲ级（P = 0.021）,WHO Ⅱ级和 WHO Ⅳ级（P<0.001）,以及WHO Ⅲ级和WHO Ⅳ级（P = 0.023）星形细胞瘤之间的nCBF-mTI值均有统计学差异。nCBF-sTI值只在WHO Ⅱ级和WHO Ⅳ级星形细胞瘤之间有统计学差异（P = 0.006）。nBAT值只在WHO Ⅱ级和WHO Ⅲ级星形细胞瘤之间有统计学差异（P = 0.005）。2、nCBF-mTI值要明显高于nCBF-sTI值。首先不分级别,将所有病例视为一个群体,结果显示nCBF-mTI值要显着高于nCBF-sTI值（P = 0.012）。在HGG组,nCBF-mTI值和nCBF-sTI值之间的差异也具有统计学意义（P = 0.023）,nCBF-mTI 值高于 nCBF-sTI 值。但是在 LGG 病例组,nCBF-mTI 值和 nCBF-sTI值之间无明显统计学差异。在单独的WHO II级,III级和IV级别星形细胞瘤组内,nCBF-mTI值非显着性高于nCBF-sTI值,两者之间的差异无统计学意义。nCBF-mTI和nCBF-sTI随着肿瘤级别的升高而增大,nBAT则相反,随着肿瘤级别的增高而减低。nBAT 与 nCBF-mTI（r =-0.467,P = 0.002）和 nCBF-sTI（r =-0.302,P = 0.049）均呈统计学负相关。3、常规MR特征sum of scores诊断不同级别星形细胞瘤的AUC值在WHO Ⅱ级和Ⅲ级肿瘤之间为0.716,在WHO Ⅱ级和Ⅳ级肿瘤之间为0.805,在WHO Ⅲ级和Ⅳ级肿瘤之间为0.603,在低级别组和高级别组之间为0.757。nCBF-mTI的AUC值较大,在WHO Ⅱ级和WHO Ⅲ级肿瘤之间为0.813,在WHOⅡ和Ⅳ级肿瘤之间为0.964,在WHO Ⅲ和Ⅳ级肿瘤之间为0.872,以及在低级别组和高级别组之间为0.883。nBAT值在WHO Ⅱ级和WHO Ⅲ级肿瘤之间进行比较时,有统计学差异,计算所得其AUC值为0.836。nCBF-sTI在鉴别WHO Ⅱ级和WHO Ⅳ级星形细胞瘤时,其AUC值为0.826。nCBF-mTI值鉴别各级别星形细胞瘤的AUC值均非显着性高于常规MR特征sum of scores。4、各参数准确率分析结果显示,nCBF-mTI在鉴别WHO Ⅱ,WHO Ⅲ,和WHO Ⅳ级星形细胞瘤的诊断中具有最高的准确率为65.10%,传统MR特征的准确率为 55.80%,nCBF-sTI 为 51.20%,nBAT 为 37.20%。nCBF-mTI 和 nBAT联合起来将准确率从65.1%提高到72.10%,这代表了 mTI-ASL的整体分级准确率。nCBF-sTI的和常规MR特征联合起来的准确率为55.50%,虽然比单独应用nCBF-sTI的准确率51.20%略高,但是比单独应用常规MR特征的55.80%并没有明显改善。把nCBF-mTI,nBAT和常规MR特征联合起来,准确率提高到81.40%。结论nCBF-mTI对WHO Ⅱ级,WHO Ⅲ级和WHO Ⅳ级星形细胞瘤的分级诊断要优于单独应用传统MR特征,nCBF-sTI以及nBAT。nBAT可以有效的评价脑星形细胞瘤的时间灌注行为,并且与nCBF-mTI联合起来可以有效的提高星形细胞瘤分级的准确率。把mTI-ASL与传统MR特征相结合可以显着的提高星形细胞瘤分级的准确率。
王保成[8]（2015）在《儿童胚胎源性脑肿瘤遗传易感性与临床诊治的相关性研究》文中指出背景:胚胎源性脑肿瘤（embryonal brain tumors EBTs）是最常见、恶性程度最高的儿童脑肿瘤。尽管手术切除联合全脑全脊髓放疗、化疗各种综合治疗方案已经大大提高了病儿的临床预后,仍有超过三分之一的患儿直接死于此病。建立患者基因变异图谱,实现早期风险评估和个体化的精准治疗,对改善儿童胚胎源性脑肿瘤预后将具有重要的意义。目的:本次研究采用病例-对照研究的方法对汉族人群进行SNP基因分型检测,构建中国汉族儿童EBTs的遗传变异图谱;探索这些肿瘤遗传多态位点基因型、单倍型与患者临床预后的相关联系,以其寻找出能够早期预测儿童EBTs预后的潜在的生物学标记。研究方法:应用研究中心的儿童脑肿瘤标本库筛选出89例胚胎源性脑肿瘤汉族患儿的DNA样品,招募190名健康汉族成年人群作为对照组。采用候选基因分析法,并收集大量文献和SNP数据库进行文本挖掘,选定与细胞内重要信号通路SHH,WNT,AKT和组蛋白修饰等相关的22个基因上105个肿瘤遗传易感位点。通过Mass Array基因分析平台对病例组和对照组进行105个多态性位点的基因分型分析。根据基因分型结果,应用基因型-表型关联分析方法,探讨了SNP基因型与儿童EBTs发生风险以及患者预后之间的相关性。结果:统计病例-对照分析发现AKT3,IRS2,PTCH1,EP300,PTEN等6个基因上11个多态性位点的等位基因频率和基因型频率均存在显着的组间分布差异。单倍型分析发现PTEN基因区域上5个多位点单倍型、AKT3基因区域1个多位点单倍型和IRS2基因区域2个多位点单倍型的频率存在强显着的组间分布差异。应用多因子降维分析方法在AKT信号通路,WNT信号通路和组蛋白修饰基因群内建立了多因子模型,从而预测儿童胚胎源性脑肿瘤发病风险。根据肿瘤发展趋势进行组内比较分析发现5个基因YAP1,PTCH1,CREBBP,AKT3,CTMMB1区域6个多态性位点的等位基因和基因型与儿童EBTs临床预后相关。单倍型分析发现PTCH1基因区域的5位点单倍型“GCCAA”和“GCTGA”具有不同的预测能力,分别预测患儿肿瘤易进展和病情相对稳定。患者临床预后生存曲线与SNP基因型相关分析发现rs20551的不同基因型携带患者具有明显不同的临床预后。结论:通过本实验的研究首次描绘了汉族儿童EBTs人群中常见的“功能”基因种系变异信息图谱,发现一系列与细胞信号通路关系密切的基因如IRS2,PTEN,AKT3,PTCH1其区域内的多态位点种系变异可能会增加儿童EBTs的发生风险。大部分风险性多态性位点位于AKT信号通路,提示AKT信号通路异常可能在儿童胚胎源性脑肿瘤发生过程中起重要作用。PTCH1单倍型和rs20551基因型与患者预后明显相关,具有预测儿童胚胎源性脑肿瘤预后的潜在价值。本研究结果为基因组学在儿童脑肿瘤领域的应用及其个体化医疗诊治提供了前期的科学基础。
杜任飞[9]（2013）在《PTTG、JAK2及STAT5在脑膜瘤中的表达及意义》文中提出目的：应用组织芯片（一例两点）技术,研究垂体瘤转化基因（PTTG）在不同类型人脑膜瘤中的表达情况,探讨其在脑膜瘤发生、发展及转归过程中的作用,揭示PTTG在人脑膜瘤中癌基因的身份。检测人脑膜瘤中JAK2和STAT5的表达情况,探讨在其形成过程中JAK/STAT信号通路所起的作用。方法：1.标本收集：收集扬州大学临床医学院神经外科及常熟市第二人民医院神经外科2005年1月～2011年12月手术后病理确诊为脑膜瘤的标本195例。取脑外伤减压手术取下的人正常硬脑膜组织作为对照组。2.标本分组：结合影像学资料、手术所见和病理检查分成良性脑膜瘤和低度恶性脑膜瘤以及恶性脑膜瘤三组,以正常硬脑膜作为对照组。3.组织芯片构建：根据标本情况设计微阵列,同一病人组织微阵列在上下两行同一位置点样,即一例两点,以缩小系统误差。4.完成切片免疫组化：采用免疫组化Envision法,严格按说明书步骤完成。以结肠癌组织作为阳性对照。5.数据处理及统计学分析：采用SPSS Statistics17.0软件进行统计分析,采用χ2检验、秩和检验对数据作相关性分析,P<0.05有统计学意义。结果：1.PTTG在正常人硬脑膜组织细胞核中呈阳性表达;而在细胞质中呈阴性表达或有轻度表达,在结肠癌组织的细胞质中均呈明显阳性表达,而细胞核中表达不明显。2.195例脑膜瘤中PTTG的阳性表达为172例（88.21%）；不同级别脑膜瘤的PTTG阳性表达组间差别有统计学意义（P=0.022）；不同类型脑膜瘤PTTG阳性表达组间差别有统计学意义（P=0.0002）。3.JAK2及STAT5在正常人硬脑膜组织细胞核中表达较明显。但它们在结肠癌组织细胞质中表达明显,而在细胞核中的表达不明显。4.195例脑膜瘤标本（实验组）中,STAT5在细胞质中呈阳性表达的有117例（65%）。STAT5阳性表达率在实验组和对照组间有显着性差异（P<0.001）; JAK2在实验组细胞质中呈阳性表达的有46例（23.59%）,与对照组比较无统计学意义（P=0.05）。结论：1.PTTG及STAT5在人正常脑膜组织中主要存在于细胞核中,而在脑膜瘤组织细胞中主要在细胞质中表达,其阳性表达率明显高于正常组织。PTTG和STAT5与脑膜瘤的发生有着密切关系。2.在脑膜瘤中,JAK/STAT信号途径对STAT5的激活并不起到主要作用,至少还有另一个机制或某种因子能够激活STAT5。3.一例两点技术在保持组织芯片原有优点的前提下,能够更好的避免系统误差的出现。
曾雪明[10]（2010）在《颅内肿瘤MRI分析（附667例报告）》文中指出目的探讨颅内肿瘤的MRI表现,分析误诊原因。材料与方法回顾性分析我院经手术病理证实的667例颅内肿瘤的MRI影像资料,其中行平扫667例,平扫+增强642例。统计误诊率及诊断符合率。观察肿瘤的发生部位、MRI表现,包括肿瘤形态、信号特征、强化情况、瘤周水肿等。应用SPSS 13.0软件包对Ⅰ～Ⅱ级与Ⅲ～Ⅳ级星形细胞瘤6种MRI征象进行卡方检验,包括肿瘤囊变坏死、瘤内出血、瘤内血管流空影、瘤周水肿程度、肿瘤边界及强化程度。p<0.05为有统计学意义。结果诊断符合553例,诊断符合率为82.9%,这部分的各类肿瘤在发生部位、MRI表现等方面与其典型表现相符。误诊114例,总误诊率为17.1%,这部分肿瘤在发生部位、MRI表现等方面与其同类肿瘤相比表现多不典型。各肿瘤误诊率分别为:脑膜瘤6.1%,星形细胞瘤19.2%,垂体瘤2.1%,听神经瘤2.7%,转移瘤25.0%,颅咽管瘤9.1%,髓母细胞瘤28.6%,血管母细胞瘤33.3%,室管膜瘤30%,胆脂瘤27.8%,淋巴瘤86.7%,中枢神经细胞瘤45.5%,少突胶质细胞瘤14.3%,节细胞胶质瘤20%,生殖细胞瘤60%,畸胎瘤100%,脉络膜乳头状瘤33.3%,三叉神经鞘瘤0%,尤文氏肉瘤/PNET100%,神经母细胞瘤50%,软骨肉瘤100%,孤立性纤维性肿瘤100%。结论MRI在颅内肿瘤的诊断方面有较高价值。多数肿瘤具有典型的MRI表现。误诊原因包括:肿瘤发生部位不典型、MRI表现不典型及“同影异病、同病异影”的特点;诊断医生对颅内肿瘤的诊断水平参差不齐、阅片不认真、对少见肿瘤认识不够及对临床资料结合不足;MRI检查的局限性;检查手段不完善。
二、多发性脑膜瘤合并星形细胞瘤一例（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、多发性脑膜瘤合并星形细胞瘤一例（论文提纲范文）
（1）脑胶质瘤核磁共振图像分割方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于纳什均衡理论的医学图像分割技术研究现状 |
| 1.2.2 基于粗糙集和粗糙熵的医学图像分割技术研究现状 |
| 1.2.3 基于量子理论的医学图像分割技术研究现状 |
| 1.2.4 基于其它理论的医学图像分割技术研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容与结构框架 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文结构框架 |
| 第2章 基于纳什均衡理论改进SVM图像分割方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 纳什均衡模型和纳什均衡过程 |
| 2.2.1 纳什均衡理论及其在图像分割中应用简述 |
| 2.2.2 具有双重约束的纳什均衡模型 |
| 2.2.3 双重约束纳什均衡模型参数计算方法 |
| 2.2.4 纳什均衡过程 |
| 2.2.5 双重约束纳什均衡模型算法及算例 |
| 2.3 基于纳什均衡理论改进SVM图像分割方法 |
| 2.4 实验验证 |
| 2.4.1 新型纳什均衡方法的基本性能实验 |
| 2.4.2 新型纳什均衡方法的脑瘤图像分割实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于纳什均衡的目标边缘区域聚类方法 |
| 3.1 两步纳什均衡分类方法 |
| 3.1.1 引言 |
| 3.1.2 两步纳什均衡分类方法 |
| 3.1.3 基于纳什均衡理论改进C-V模型 |
| 3.1.4 实验验证 |
| 3.2 基于纳什均衡的纹理相似区域判断方法 |
| 3.2.1 引言 |
| 3.2.2 基于纳什均衡的纹理相似区域判断方法 |
| 3.2.3 基于纳什均衡理论改进多纹理特征C-V模型 |
| 3.2.4 实验验证 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于粗糙集和粗糙熵的Petri网图像分割方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 粗糙集和粗糙熵 |
| 4.3 基于粗糙集和粗糙熵的粗分割方法 |
| 4.4 基于Petri网的精确分割方法 |
| 4.4.1 构建图像精确分割的Petri网框架 |
| 4.4.2 基于Petri网的图像精确分割方法 |
| 4.5 实验验证 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于玻色—爱因斯坦凝聚理论的脑图像分割模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 BEC和胶质瘤的相似性分析 |
| 5.3 BEC核函数 |
| 5.4 对BEC核函数的理论分析 |
| 5.5 实验验证 |
| 5.5.1 单节点集合的分割实验 |
| 5.5.2 双节点集合的分割实验 |
| 5.5.3 脑胶质瘤图像分割实验 |
| 5.5.4 本文方法与其他方法的对比实验 |
| 5.5.5 基于BEC改进SVM与基于纳什均衡改进SVM方法的对比实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于量子虫洞粒子群优化算法的脑瘤图像分割方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于QWPSO的脑肿瘤图像分割方法 |
| 6.2.1 QPSO算法 |
| 6.2.2 本文提出的量子虫洞粒子群优化算法 |
| 6.3 实验结果与分析 |
| 6.3.1 脑肿瘤MRI图像分割结果及分析 |
| 6.3.2 脑肿瘤CT图像分割结果及分析 |
| 6.3.3 实验结果讨论 |
| 6.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）颅内肿瘤磁共振频谱Glx定量研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章：前言 |
| 一. 1H-MRS 概述 |
| 二. 颅内肿瘤 Glx 研究背景 |
| 第二章：资料与方法 |
| 一. 研究对象 |
| 二. 仪器设备 |
| 三. 扫描前准备 |
| 四. 常规MRI扫描 |
| 五. ~1H-MRS扫描 |
| 六. 频谱的后处理和定量分析软件 |
| 七.定量指标 |
| 八.统计学处理 |
| 第三章：结果 |
| 一.随访结果 |
| 二.MRS 结果 |
| 三.Glx 定量结果 |
| 第四章：讨论 |
| 一.Glx 在正常脑组织中的作用及代谢机制 |
| 二.对 Glx 磁共振频谱定量方法的讨论 |
| 三. 探讨正常脑组织与颅内肿瘤 Glx 磁共振频谱定量的意义 |
| 四.Glx 三个定量指标间相关性分析 |
| 五.Glx 磁共振频谱绝对定量的研究前景 |
| 六.本研究的局限性 |
| 第五章：结论与展望 |
| 一.结论 |
| 二.展望 |
| 第六章：课题的创新性 |
| 第七章：参考文献 |
| 第八章：附录 |
| 第九章：综述 |
| 致谢 |
| 发表论文情况 |
| 本人简历 |
（6）动脉自旋标记与扩散峰度成像在儿童脑肿瘤中的研究（论文提纲范文）
| 中英缩略词对照表 |
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 前言 |
| 1 材料与方法 |
| 2 结果 |
| 3 讨论 |
| 4 本课题局限性 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）多参数多相位动脉自旋标记成像技术在脑星形细胞瘤中的应用（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 符号说明 |
| 第一部分 综述动脉自旋标记成像在中枢神经系统肿瘤中的应用现状 |
| 背景 |
| ASL简介及最新发展 |
| 中枢神经系统肿瘤的主要特征和类别 |
| ASL在中枢神经系统肿瘤中的应用 |
| ASL在脑血管病中的应用 |
| ASL在其他脑内疾病中的应用 |
| 多相位ASL在神经系统疾病中的应用进展 |
| 结论 |
| 附表及附图 |
| 参考文献 |
| 第二部分 多参数多相位动脉自旋标记技术在脑星形细胞瘤中应用的可行性:与动态磁敏感对比增强成像的相关性研究 |
| 研究背景和目的 |
| 材料和方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 附表及附图 |
| 参考文献 |
| 第三部分 合并时间参数的动脉自旋标记技术在提高脑星形细胞瘤分级准确率中的应用 |
| 研究背景和目的 |
| 材料和方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 附表及附图 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间已发表的学术论文 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
| 英文论文Ⅰ |
| 英文论文Ⅱ |
（8）儿童胚胎源性脑肿瘤遗传易感性与临床诊治的相关性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 符号说明 |
| 绪论 |
| 第一部分 :儿童胚胎源性脑肿瘤遗传易感性研究 |
| 1 引文 |
| 2 实验方法 |
| 3 统计方法 |
| 4 结果 |
| 5 讨论 |
| 6.结论和展望 |
| 第二部分 :基因表型和儿童胚胎源性脑肿瘤预后相关研究 |
| 1 引言 |
| 2 研究方法 |
| 3 试验结果 |
| 4 讨论 |
| 5.结论 |
| 参考文献 |
| 附录 综述 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学术论文和科研成果目录 |
（9）PTTG、JAK2及STAT5在脑膜瘤中的表达及意义（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 前言 |
| 第一部分 PTTG在脑膜瘤中的表达及意义 |
| 前言 |
| 一、实验材料及设备 |
| 二、实验方法 |
| 三、实验结果 |
| 四、讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 第二部分 JAK2、STAT5在脑膜瘤中的表达及意义 |
| 前言 |
| 一、实验材料及设备 |
| 二、实验方法 |
| 三、实验结果 |
| 四、讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间完成的论文 |
（10）颅内肿瘤MRI分析（附667例报告）（论文提纲范文）
| 一、论文 |
| 中英文微缩词对照表 |
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附图 |
| 二、综述 |
| 三、致谢 |
四、多发性脑膜瘤合并星形细胞瘤一例（论文参考文献）
- [1]脑胶质瘤核磁共振图像分割方法研究[D]. 张天驰. 哈尔滨工程大学, 2019(04)
- [2]同部位脑膜瘤并囊性星形细胞瘤一例报道并文献复习[J]. 周永春,唐宗椿,王晓峰,陈勃勃,邵威,王军. 中国医师进修杂志, 2015(04)
- [3]颅内相邻部位脑膜瘤合并胶质瘤1例报告并文献复习[J]. 朱晓锋,付强,李绍山,付东翔,周庆九,刘波,柳琛. 中国临床神经外科杂志, 2015(02)
- [4]颅内肿瘤磁共振频谱Glx定量研究[D]. 赵芝弘. 汕头大学, 2008(03)
- [5]颅内多发原发性肿瘤的CT与MRI诊断[J]. 李建军,王兆熊. 实用放射学杂志, 1998(12)
- [6]动脉自旋标记与扩散峰度成像在儿童脑肿瘤中的研究[D]. 汤文建. 遵义医科大学, 2020
- [7]多参数多相位动脉自旋标记成像技术在脑星形细胞瘤中的应用[D]. 杨双. 山东大学, 2016(08)
- [8]儿童胚胎源性脑肿瘤遗传易感性与临床诊治的相关性研究[D]. 王保成. 上海交通大学, 2015(03)
- [9]PTTG、JAK2及STAT5在脑膜瘤中的表达及意义[D]. 杜任飞. 扬州大学, 2013(04)
- [10]颅内肿瘤MRI分析（附667例报告）[D]. 曾雪明. 广西医科大学, 2010(08)