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探析医学影像学的进展对临床医学的影响作用

2020-05-25吴汉星

人人健康 2020年4期
关键词:医学影像形态学影像学

吴汉星

放射学的完善为医学影像学的发展奠定了基础,如今,医学影像学从临床医学的一个新生学科跃升为主要支撑力量。现代医学影像借助前沿技术的优势,势必将成为未来医学发展的中流砥柱,为临床医学的发展创造先天条件。

1医学影像学对临床医学的宏观影响

1.1改变了形态学信息显示方式

随着医学影像学的发展,已经实现将原本的二维模拟影像转变为:①数字化影像实现了对数据信息的储存、传输及数字化重建;②运用多种显示手段完成对一些较为复杂影像的显示与重组,如2D、3D、4D显示、内窥镜显示、曲面重组等;③除形态学信息外,还能够显示代谢性信息及功能性信息。;④实现了各类信息的融合显示,能够将形态学、功能性与代谢信息进行融合显示。

当代影像学信息所创造的信息价值相当于解剖学的形态学信息乃至大于解剖学所提供的信息参数,通过医学影像技术的应用,能够弥补二维模式信息提供的信息盲点,提高临床医师诊断治疗准确率。

1.2改变了形态学信息显示时相

能够将器官不同时间的动态信息进行采集,突破了时间对信息采集的限制,提高了采集信息的质量。以肝脏的多层CT动态扫描为例,能够自行对动脉早期、动脉期、动脉晚期等各期相加以区别,实现了对病变过程的监控。

1.3新信息模式的层出不穷

随着MR扩散成像技术中的扩散张量成像水平的提升,脑白质束成像技术也得到了新的发展,这对于神经内、外科的发展具有里程碑式意义。如今,脑功能成像已经广泛应用于临床医学诊断中;CT与MRI的肿瘤灌注成像也有了初步的应用,有效提升了诊断信息的准确性;心脏的MR定量成像逐渐成为研究心脏新循环系统的全新手段;分子影像学与基因影像学的发展开创了医学影像学用于医学治疗的新领域,新的信息模式的出现无疑提高了医师疾病诊断的质量与效率。

1.4冲击了传统医学理论

医学影像学的发展与普及,为临床医学带来了新的信息诊断模式,严重冲击着已有的医学理论与诊断观念。如MR皮层功能定位开创了神经反射投射路径研究的新领域,这是传统解剖学及生理学研究盲点所在;脑与心肌的灌注成像能够直接反应出脑与心肌的动态变化,这就需要医师们加快相关治疗方案的制定步伐;作为微创技术蓬勃兴起的支撑力量,介入放射学的发展改变了一些疾病传统的诊断及治疗方式,推进了医疗水平的发展。

2医学影像学对主要应用领域的影响

2.1中枢神经系统

脑肿瘤的形态学是医学影像学技术的一项重大突破。CT灌注成像的出现使脑肿瘤诊断有了质的提升,灌注成像所提供的相关参数,为医师辨别肿瘤血管生成特性、血管结构提供了极大的方便,从而根据病变特性做出治疗上的调整。表面渗透成像的出现与应用完善了CT检查手段的匮乏,通过设定特定的扫描时间,突破了时间对影像参数的限制,从而能够更直观体现对比剂在病变组织的渗透变化,为医师预测病变性质提供依据。

放射性核素技术中的电子发射体层成像(PET)和单光子发射体层成像(SPECT)对于脑组织内能量代谢、血流灌注的诊断有明显的提升效果。根据神经递质的研究,GABA能和谷氨酸能神经元的密度并非一成不变的,但学术界对此尚未形成统一观点,暂且不论。

2.2心脏检查

冠状动脉常成像用到的诊断方式有MRA与CTA,综合多种因素,CTA在冠状动脉成像中的应用更加普及。CTA能够以多种重组的方式展现冠状动脉的动态变化,并且医师还能够通过CTA观察到钙化和软斑块。冠状动脉钙化的积分显示是从电子束CT移植到多层螺旋CT上的功能,除具备高效的自动功能外,还能够用于疾病变化的预测工作。软斑块类属于不稳定性粥样硬化,是导致心肌梗死的主要元凶,但MRA与DSA并不能对此作出提前反映,而通过CTA的应用,能够清晰观察到直径仅为0.16mm的软斑块,达到防患于未然的诊断效果。

在MRI与CT进行心肌灌注成像前,通过注射对比剂,提取相关信息参数,能够清晰体现心肌在毛细血管水平的灌注变化,对于缺血状态下的灌注特征更有直接的体现,为医师的诊断及后续治疗工作提供了参考。由于心肌处于不断运动状态,对灌注成像的实施带来不小的挑战,这就需要利用高时间分辨力的采集设备及前瞻性触发(trigger)或回顾性门控(gatting)的辅助或进行前瞻加回顾性滤过处理。

能够显示出心脏室壁厚度、每搏输出量、心脏容积等信息参数,但想要实现这一功能,还需要掌握心脏生理状况、采集速度及各類分析软件的支撑,因此这方面技术仍存在很大的发展空间。

3结论

影像学技术的应用无疑推动了医疗水平的发展,以往传统诊断方式无法确认的疾病随着影像学技术的普及得到了妥善的解决。新时代下,医疗行业相关人员应加强影像学等新技术的应用,改变传统的诊断观念及治疗思维,结合病患实际情况,实现医学影像学造福于民。

【参考文献】

[1]祁吉.医学影像学的进展对临床医学的影响[J].中国CT和MRI杂志,2003(01):1-5.

[2]李坤成.加强人工智能深入学习在医学影像学临床应用领域的研究[J].中国医学影像技术,2019,35(12):1769-1770.

[3]段娜,陈晓,李静,曾亮,王中秋.CBL与传统教学在医学影像学课程中的应用比较[J].中国继续医学教育,2019,11(33):6-8.

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