腹腔镜下直肠癌低位前切除术(附视频)

来源 :中华结直肠疾病电子杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户:cdp850911
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
其他文献
胰腺囊性肿瘤是一组以胰腺囊肿或囊性变为主要特点的良性或低度恶性肿瘤,恶性度明显低于胰腺癌,以手术治疗为主,部分仅需观察即可,治疗前明确诊断非常重要。胰腺囊性肿瘤大多数具有典型的影像特征,其中部分病例影像表现有重叠, 综合考虑影像学表现、患者年龄、性别、临床症状、发病部位等信息,大部分能够做出准确诊断。本文对胰腺囊性肿瘤的影像特征和临床特点进行总结,梳理影像诊断思路,以期进一步提高相关医师的诊断水平
目的探讨双层探测器光谱CT 70 keV单能量图像(VMI)提升腹部动脉期图像质量的应用价值。方法回顾性分析2019年1月至5月在中国医科大学附属盛京医院Philips IQon双层探测器光谱CT上行腹部增强扫描患者的动脉期影像资料。共纳入50例患者,男12例,女38例,年龄26~74(53±12)岁。对双层探测器光谱CT混合迭代重建生成的传统图像(CI组)与光谱重建获得的70 keV VMI组图
目的探讨儿童多发性大动脉炎肺动脉受累的影像学表现及影像随访价值。方法回顾性分析2014‌年7‌月至2019‌年6‌月首都儿科研究所附属儿童医院7‌例多发性大动脉炎累及肺动脉患儿的资料,男1‌例,女6‌例,其中<1‌岁者6‌例,年龄2~7‌个月,中位年龄3‌个月,另1‌例患儿年龄为12‌岁。对所有患儿初诊和随访中CT图像进行重建,观察升主动脉、主肺动脉、左右肺动脉及肺叶肺动脉管径是否增宽,管壁是否增
目的探讨基于术前乳腺MRI及腋窝超声的列线图预测早期乳腺癌(EBC)前哨淋巴结(SLN)转移风险的价值。方法回顾性分析2007年5月至2017年12月在中山大学肿瘤防治中心经手术病理证实为原发性单侧侵犯性EBC女性患者的临床和影像资料。共入组397例患者,年龄25~81(48±11)岁。根据SLN活检的病理结果,分为SLN阴性组(n=200)和SLN阳性组(n=197)。分析2组患者临床病理资料、
目的探讨第二代Pipeline血流导向装置(PED Flex)与第一代Pipeline血流导向装置(PED Classic)在治疗颅内动脉瘤手术操作参数及围手术期并发症的差别。方法回顾性分析郑州大学人民医院2015年2月至2016年8月应用PED Classic和2018年1月至2019年7月应用PED Flex治疗的颅内动脉瘤患者,PED Classic组53例,PED Flex组118例。记录
目的探讨双层探测器光谱CT胰腺动态增强扫描40 keV虚拟单能量图像质量及优化窗口设置。方法回顾性分析2019年1月至7月上海交通大学医学院附属瑞金医院经手术病理证实为胰腺神经内分泌肿瘤的28例患者的影像资料,均于术前1周内接受双层探测器光谱CT胰腺动态增强扫描。扫描后重建常规120 kVp混合能量图像(PI)、40 keV虚拟单能量图像(VMI40 keV)。测量比较动脉期、门静脉期PI与VMI
目的探讨基于18F-脱氧葡萄糖(FDG) PET-CT代谢参数风险模型在预测非小细胞肺癌(NSCLC)表皮生长因子受体(EGFR)基因突变中的价值并评价其效能。方法回顾性分析2017年1月至2018年6月中南大学湘雅二医院有EGFR检测结果且治疗前接受本院18F-FDG PET-CT显像的105例NSCLC患者,根据EGFR是否突变将其分为EGFR突变组(n=40)和EGFR野生组(n=65)。采
目的探讨水脂分离技术(Dixon)与精准频率反转恢复技术(SPAIR)颈部脂肪抑制效果。方法前瞻性收集2018年6月至12月南京医科大学附属逸夫医院行颈椎MRI检查的35例患者,男16例,女19例,年龄23~75(46±13)岁,行Dixon和SPAIR脂肪抑制扫描。扫描序列包括Dixon 容积内插体部检查(VIBE)-T1WI、SPAIR VIBE-T1WI、Dixon 快速自旋回波(TSE)-
目的分析新生儿大脑半球深部动脉性梗死MRI特征。方法回顾性分析2011‌年1‌月至2018‌年12‌月于首都医科大学附属北京儿童医院23‌例大脑半球深部动脉性脑梗死新生儿的临床和MRI表现。男11‌例,女12‌例,日龄1~28 d,出现症状后2~20 d行MRI检查,分析其病变部位、形态、信号特点、增强后强化特点及其他伴随征象。结果单纯动脉性脑梗死15‌例,继发于化脓性脑膜炎的动脉性脑梗死8‌例,
精神影像研究随着机器学习技术的引入,已逐渐从揭示患者与正常对照的差异过渡到对个体进行辅助诊断。笔者就现有基于机器学习的精神影像研究进行概述,同时指出目前已有研究在数据质量和分析方法上可能存在的误区,并对精神影像结合机器学习的未来发展方向做出展望。两者的结合有望成为精神疾病临床诊疗中的重要工具。