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【中文期刊】 鹿佩瑶 翟建  等 《放射学实践》 2025年40卷2期 243-247页 ISTICPKUCSCD

【摘要】 目的:探讨定量CT(QCT)术前身体组分参数对行根治性切除术的胰腺导管腺癌(PDAC)患者预后的预测价值.方法:回顾性分析接受根治性切除术的142例PDAC患者的病例资料,搜集年龄、性别、术前CA19-9、糖尿病史、腰背痛、术后有无化疗、肿...

【关键词】 胰腺导管腺癌； 胰腺肿瘤； 预后；

【中文期刊】 熊柏柱 侯昌龙  等 《放射学实践》 2024年39卷3期 399-404页 ISTICPKUCSCD

【摘要】 目的:探讨定量CT评估的肌肉减少症和脂肪组织含量与接受经导管动脉化疗栓塞术(TACE)联合程序性死亡受体1(PD-1)单抗治疗的肝细胞癌(HCC)患者预后的关系.方法:回顾性收集2019年1月-2022年1月接受TACE联合PD-1单抗治疗...

【关键词】 肝细胞癌； 免疫治疗； 肌肉减少症；

【中文期刊】 魏龙宇 付宝月  等 《临床放射学杂志》 2023年42卷12期 1946-1951页 ISTICPKU

【摘要】 目的 探讨手术辅以化疗治疗前后的定量CT(QCT)身体组分参数的变化在评估胃癌患者复发转移中的价值.方法 回顾性分析78 例经病理证实为胃癌的患者,记录患者的性别、年龄、癌胚抗原(CEA)、糖类抗原19-9(CA19-9)、最大瘤径、肿瘤分...

【关键词】 胃癌； 定量CT； 身体组分；

【中文期刊】 代永亮 赵圆  等 《中国骨质疏松杂志》 2014年6期 597-601,643页 ISTICPKUCSCDCA

【摘要】 目的：探讨不同腰椎椎体骨密度（ bone mineral density ，BMD）与年龄及同层面椎旁腰大肌、竖脊肌、腹部脂肪、血管钙化情况的关系。方法收集体检中心行腰椎检查的老年女性90名，采用定量CT（ quantitative CT ...

【关键词】 定量CT； 骨质疏松症； 骨密度；

【中文期刊】 高嫣 于宗民  等 《肿瘤代谢与营养电子杂志》 2016年3卷2期 118-122页

【摘要】 身体组分是评价肿瘤患者营养状况的重要参考指标。本文总结了常用的测量身体组分的方法，归纳了肿瘤患者身体组分评估的临床价值和应用前景。CT和MRI具有较高的组织分辨率和测量准确性，是身体组分评价的金标准。身体组分可以预测患者对治疗的耐受性；基于...

【关键词】 恶性肿瘤； 身体组分； CT；

【中文期刊】 柴瑾 刘念军  等 《海南医学》 2025年36卷6期 831-836页 ISTICCA

【摘要】 目的 基于腹部非对比增强CT(NCECT)获得的机体骨骼肌、内脏脂肪组织、皮下脂肪组织预测Ⅱ～Ⅲ期结直肠癌(CRC)患者的预后.方法 回顾性分析2018年6月至2021年12月期间经兰州大学第一医院手术病理证实的113例Ⅱ～Ⅲ期CRC患者的...

【关键词】 结直肠癌； 体层摄影术； 预后；

【中文期刊】 郑小敏 曹锋  等 《中华放射学杂志》 2021年55卷4期 371-376页 MEDLINEISTICPKUCSCDCA

【摘要】 目的:探讨经导管动脉化疗栓塞术（TACE）治疗前后定量CT（QCT）身体组分参数的变化作为肝细胞癌（HCC）患者预后评估指标的价值。方法:回顾性分析2013年11月至2017年5月于安徽医科大学附属省立医院行TACE治疗的40例中晚期HCC...

【关键词】 癌，肝细胞； 预后； 定量CT；

【中文期刊】 Sha Hong 沙洪  等 《中国医学装备》 2009年6卷5期 18-21页 ISTIC

【摘要】 针对全身人体成分阻抗测量方法(BIA)和传统分段阻抗测量法存在的问题,在分析人体胸部和腹部对脂肪测量不同影响的基础上,提出了躯干细分BIA模型,研制了基于躯干细分模型的BIA测量系统,进行了新方法的验证和与多层螺旋CT法腹部脂肪测量的对比实...

【关键词】 人体成分； 脂肪； 生物电阻抗；

【中文期刊】 邓娟 赵舒  等 《国际生物医学工程杂志》 2009年32卷4期 197-200,彩插1页 ISTICCA

【摘要】 目的 针对全身阻抗测量方法和传统分段阻抗测量法存在的问题,优化生物电阻抗人体成分分析(BIA)的分段模型,研制基于新模型的测量系统,进行初步实验.方法 分析人体胸部和腹部对脂肪测量的不同影响,提出新的躯干细分模型;对新模型进行理论分析,构建...

【关键词】 生物电阻抗分析； 躯干细分； 多层螺旋CT；

【外文期刊】 Tarig,Elhakim ; Arian,Mansur ; 等 《Cardiovascular and interventional radiology》 2025年48卷2期 221-230页 SCIMEDLINE

【关键词】 Artificial intelligence; CT body composition; Machine learning;