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第一部分ADC直方图评估先天性心脏病新生儿的脑改变
目的：评价表观扩散系数(apparent diffusion coefficient, ADC)直方图对先天性心脏病(congenital heart disease, CHD)新生儿脑改变的诊断价值。
材料和方法：收集2012年1月至2016年12月南京医科大学附属儿童医院经心脏超声证实的间隔缺损型CHD新生儿的脑MRI60例(CHD组)，新生儿肺炎或头皮血肿疑有颅内病变但MRI正常的新生儿脑MRI22例(对照组)。选取ADC图像运用MRIcron软件在侧脑室前后角层面勾画整个脑区作为感兴趣区，并通过由东南大学使用Python语言编写的图像分析软件自动获得ADC直方图参数。分别利用Pearson相关分析计算两组孕龄与各参数值的相关性，采用t检验分析两组参数值的差异，受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve, ROC)分析诊断效能。
结果：两组各参数值(除ADC均值、ADC最小值、ADC峰值外)与孕龄呈显著相关(P＜0.05)，70th～95thADC值、偏度、峰度及方差在两组间有统计学差异(t=2.01、2.25、2.31、2.49、2.58、2.73、-2.05、-2.16、2.54，P＜0.05)。90thADC值的曲线下面积最大，为0.698。
结论：ADC直方图研究方法可量化、客观地提供脑组织更多的图像信息，是识别CHD新生儿脑改变的一种快速、可行的定量分析方法，可能有利于为进一步揭示CHD新生儿脑改变的机制提供依据，有望进一步提高患儿的生活质量。
第二部分ADC直方图评估先天性心脏病新生儿的脑改变：单层还是多层测量？
目的：采用单层和多层两种测量方法的ADC直方图对先天性心脏病新生儿的脑发育进行进一步分析，评估这两种方法评价CHD新生儿脑发育的差异。
材料和方法：入组60例间隔缺损型CHD新生儿及22例对照组数据(同上)。在MRIcron软件上勾画多层全大脑区域作为ROI，并获得ADC直方图参数。去除极端值后分别计算两种测量方法各组孕龄与各参数值的相关性，然后采用两样本t检验分析各组参数值的差异，并用ROC分析差异显著的参数的鉴别诊断效能。最后对比单层和多层测量方法的诊断效能差异。
结果：单层测量法结果同上；多层测量法中两组ADC各参数值(除正常组的ADC最小值、ADC峰值外)与新生儿孕龄均呈显著相关(P＜0.05)，其中两组间10th～95thADC值、ADC平均值、偏度、峰度、熵及方差均有统计学差异(P＜0.05)，其余5thADC值、ADC最小值、ADC峰值及纹理分析参数在两组间均无统计学差异。90thADC值的曲线下面积最大，为0.738；多层ADC直方图有统计学意义的参数值较单层多，且最佳诊断效能高于单层ADC直方图参数值。
结论：单层面ADC直方图测量方法快速、简便，可获得评估CHD新生儿脑发育较好的诊断效能；全大脑区域ADC直方图测量方法，操作较复杂、耗时，但是可获得更高的诊断效能。临床工作中，应该根据需要，选择合适的ADC直方图测量方法。
目的：评价表观扩散系数(apparent diffusion coefficient, ADC)直方图对先天性心脏病(congenital heart disease, CHD)新生儿脑改变的诊断价值。
材料和方法：收集2012年1月至2016年12月南京医科大学附属儿童医院经心脏超声证实的间隔缺损型CHD新生儿的脑MRI60例(CHD组)，新生儿肺炎或头皮血肿疑有颅内病变但MRI正常的新生儿脑MRI22例(对照组)。选取ADC图像运用MRIcron软件在侧脑室前后角层面勾画整个脑区作为感兴趣区，并通过由东南大学使用Python语言编写的图像分析软件自动获得ADC直方图参数。分别利用Pearson相关分析计算两组孕龄与各参数值的相关性，采用t检验分析两组参数值的差异，受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve, ROC)分析诊断效能。
结果：两组各参数值(除ADC均值、ADC最小值、ADC峰值外)与孕龄呈显著相关(P＜0.05)，70th～95thADC值、偏度、峰度及方差在两组间有统计学差异(t=2.01、2.25、2.31、2.49、2.58、2.73、-2.05、-2.16、2.54，P＜0.05)。90thADC值的曲线下面积最大，为0.698。
结论：ADC直方图研究方法可量化、客观地提供脑组织更多的图像信息，是识别CHD新生儿脑改变的一种快速、可行的定量分析方法，可能有利于为进一步揭示CHD新生儿脑改变的机制提供依据，有望进一步提高患儿的生活质量。
第二部分ADC直方图评估先天性心脏病新生儿的脑改变：单层还是多层测量？
目的：采用单层和多层两种测量方法的ADC直方图对先天性心脏病新生儿的脑发育进行进一步分析，评估这两种方法评价CHD新生儿脑发育的差异。
材料和方法：入组60例间隔缺损型CHD新生儿及22例对照组数据(同上)。在MRIcron软件上勾画多层全大脑区域作为ROI，并获得ADC直方图参数。去除极端值后分别计算两种测量方法各组孕龄与各参数值的相关性，然后采用两样本t检验分析各组参数值的差异，并用ROC分析差异显著的参数的鉴别诊断效能。最后对比单层和多层测量方法的诊断效能差异。
结果：单层测量法结果同上；多层测量法中两组ADC各参数值(除正常组的ADC最小值、ADC峰值外)与新生儿孕龄均呈显著相关(P＜0.05)，其中两组间10th～95thADC值、ADC平均值、偏度、峰度、熵及方差均有统计学差异(P＜0.05)，其余5thADC值、ADC最小值、ADC峰值及纹理分析参数在两组间均无统计学差异。90thADC值的曲线下面积最大，为0.738；多层ADC直方图有统计学意义的参数值较单层多，且最佳诊断效能高于单层ADC直方图参数值。
结论：单层面ADC直方图测量方法快速、简便，可获得评估CHD新生儿脑发育较好的诊断效能；全大脑区域ADC直方图测量方法，操作较复杂、耗时，但是可获得更高的诊断效能。临床工作中，应该根据需要，选择合适的ADC直方图测量方法。