DRX线投照技术与传统X线投照技术的应用研究 DRX线投照技术与传统X线投照技术的应用研究

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【摘要】目的:研究DRX线投照技术与传统X线投照技术的应用。方法:将本院在2020年1月-2021年9月接收的股骨头坏死患者300例纳入本次研究,患者均进行DRX线投照技术与传统X线投照检查,对检出率、摄片质量进行分析。结果:DRX线投照技术股骨头坏死检出率为98.67%显著高于传统X线投照技术检出率88.67%,P<0.05。DRX线投照技术甲级片率9.00%显著高于传统X线73.33%,同时DRX线投照技术乙级片率11.00%显著低于传统X线26.67%,P<0.05。结论:在对DRX线投照技术与传统X线投照技术检查结果对比中,DRX线投照技术检出率更高,为疾病诊断提供更加准确的图像资料,更加有利于疾病的诊断鉴别。

【关键词】DRX线投照技术;传统X线投照技术;应用

传统X线投照技术在疾病诊断中应用范围较广,可以对相应位置进行成像,以判断病变情况。但是该方法因为分辨率等问题,整体准确率不足,可能发生误诊、漏诊的问题。DRX线投照技术则是使用一维、二维X线探测器将X线直接转化为模拟信号,并进行数字化处理的方法,该技术可对图像进行更加科学的处理,提升图像质量,同时可基本杜绝废片,实现了X线摄影的数字化,为疾病的诊断提供了更加准确的图像资料。本文对DRX线投照技术与传统X线投照技术的应用进行对比研究,分析如下:

1资料与方法

1.1 一般资料

将本院在2020年1月-2021年9月接收的股骨头坏死患者300例纳入本次研究,基本资料:男女比例199/201,年龄:22-78岁,中位年龄(50.11±4.21)岁。病程时间3个月-9年,平均病程时间(4.53±1.22)年。胫骨骨折142例、股骨骨折158例。纳入指标:1)经临床表现以及病理学诊断后确诊;2)临床存在活动受限、肿胀以及不同程度疼痛与不适;3)签署知情同意书。排除指标:1)精神疾病;2)先天性血液疾病、重大脏器疾病;3)无完整的临床检查资料,依从率不足。

1.2方法

患者均先进行传统X线检查,后进行DRX线投照技术,两种成像系统采用相同的检验方法,使用盆骨正位、标准正位摄片,摄片位置为双侧股骨头,在摄片的过程中患者始终保持仰卧位,并维持双足内旋,充分暴露股骨颈以及股骨头。

1.3观察指标

(1)对比两种方法检出率。

(2)对比两种方法摄片质量,如摄片后发现图像拍摄完整,部位未出现丢失,图像的对比度、清晰度均较好,未出现伪影则为甲级片。如摄片后发现图像拍摄位置未能全包,对比度、清晰度不理想,并且图像存在伪影,则为乙级片。

1.4统计学处理

本次研究结果处理均采用SPSS21.0进行数据处理,计数资料以n(%)表示,X2值作为评价指标;计量资料以(±s)表示,t值作为评价指标;当P<0.05时,研究结果具有统计学意义,反之无意义。

2结果

2.1对比两种方法检出率

DRX线投照技术股骨头坏死检出率为98.67%显著高于传统X线投照技术检出率88.67%,P<0.05,详见表1。

2.2对比两种方法摄片质量

DRX线投照技术甲级片率9.00%显著高于传统X线73.33%,同时DRX线投照技术乙级片率11.00%显著低于传统X线26.67%,P<0.05,详见表2。

3讨论

X线摄影技术最早由日本富士公司研发,随着技术的不断成熟,在各个领域的检查中发挥重要的作用,是常见的影像学诊断方法之一。但是传统X线投照技术在实际使用的过程中存在一些问题,图像的分辨率不足,可能出现伪影等情况,不利于疾病的诊断。随着技术的不断进步,DRX线投照技术在临床得到推广,使影像学拍摄进入到一个数字化时代,将X线直接转化为数字信号的非晶态硒,之后将闪炼发光晶体转变为可见光,并通过数字信号的非晶态硅变为图片,其密度分辨率可达到1000万像素,对于机体的软组织进行鉴别,在拍摄的过程中可见肋骨忽略,减少伪影的出现,提升摄片质量,因此检出率显著提升。

DRX线投照技术具有强大的后期处理能力,处理之后照片的分辨率提升,对比度也较强,图像的清晰度高,层次也更加丰富,并且宽容度较好,可以对漏诊和误诊的问题进行一定程度的改善;该技术可以利用大容量光盘存储数字图像,并消除胶片记录X线带来的不便,与互联网技术结合,可实现高效、低耗,提升甲级片率,降低废片等发生率,同时与传统X线投照技术对比,可省去暗盒装片照片、暗盒洗片等复杂的程序,减少工作高峰期暗室周转不足等问题,对于图像质量的提升效果较好。虽然DRX线投照技术提升了摄片质量,但是在摄片的过程中需要主要将拍摄位置充分暴露,设备中心线需在指定位置,以保证摄片区域符合要求,防止发生摄片位置无法全包的问题,以提升诊断准确率。

綜上所述,在对DRX线投照技术与传统X线投照技术检查结果对比中,DRX线投照技术检出率更高,为疾病诊断提供更加准确的图像资料,更加有利于疾病的诊断鉴别。

参考文献:

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