直线相关与回归分析复习1、方差分析的用途。2、方差分析的基本思路3、方差分析的出发点4、方差分析的步骤5、单因素方差分析中SST、SSt、SSe的含义及三者的关系。第九章第一节第二节第三节回归与相关的概念直线回归直线相关本章节内容第一节：回归与相关的概念
前面各章我们讨论的问题，都只涉及到一个变量，如体重、日增重、产仔数、体温、血糖浓度、产奶量、产毛量或孵化率、发病率等。但是，由于客观事物在发展过程中相互联系、相互影响，因而在生物学研究中常常要研究两个或两个以上变量间的关系。
一、确定的函数关系：变量间存在着完全确定性的一一对应关系，可以用精确的数学表达式来表示。
二、不完全确定的函数关系：变量间不存在完全的确定性关系，不能用精确的数学公式来表示，统计学中把这些变量间的关系称为协变关系(相关关系)，把存在协变关系的变量称为协变量(相关变量)。
研究两个或两个以上变量间的关系有两类：
相关变量因果关系平行关系一个变量的变化受另一个变量或几个变量的制约。两个以上变量之间互为因果或共同受到另外因素的影响。1、回归分析（regressionanalysis）研究呈因果关系的相关变量间的关系。表示原因的变量称为自变量，表示结果的变量称为依变量。一因一果，一元回归分析一个自变量与一个依变量的回归分析，分为直线回归分析与曲线回归分析两种。多因一果，多元回归分析多个自变量与一个依变量的回归分析，分为多元线性回归分析与多元非线性回归分析两种。回归分析的任务：
揭示出呈因果关系的相关变量间的联系形式，建立它们之间的回归方程，利用所建立的回归方程，由自变量（原因）来预测、控制依变量（结果）。
回归分析主要包括：找出回归方程；检验回归方程是否显著；通过回归方程来预测或控制另一变量。2、相关分析(correlationanalysis)
研究呈平行关系的相关变量之间的关系。简单相关分析：对两个变量间的直线关系进行相关分析，也称为直线相关分析。复相关分析：对多个变量进行相关分析时，研究一个变量与多个变量间的线性相关；偏相关分析：
研究其余变量保持不变的情况下两个变量间的线性相关。 第二节：直线回归
LinearRegression一、直线回归方程的建立二、直线回归的数学模型和基本假定三、直线回归的假设检验四、直线回归的区间估计一、直线回归方程的建立通过试验或调查获得两个变量的n对观测值：（x1，y1），（x2，y2），……，（xn，yn）。为了直观地看出x和y间的变化趋势，可将每一对观测值在平面直角坐标系描点，作出散点图。1、散点图：x与y的关系散点图两个变量间关系的性质（正向协同变化或负向协同变化）和程度（关系是否密切）两个变量间关系的类型（直线型或曲线型）是否有异常观测值的干扰
散点图直观地、定性地表示了两个变量之间的关系。为了探讨它们之间的规律性，还必须根据观测值将其内在关系定量地表达出来。
从散点图可以看出：X每一个取值都有Y的一个正态分布与之对应。根据回归的定义：
由于依变量y的实际观测值总是带有随机误差，因而依变量y的实际观测值yi可用自变量x的实际观测值xi表示为：（i=1,2,…,n）（6-1）
式中：α，β为未知参数，
i为相互独立，且服从N（0，）的随机变量。这就是直线回归的数学模型。2、直线回归的数学模型总体线性回归模型的图示YX观察值观察值总体线性回归模型因变量自变量参数随机误差y条件平均数为了描述X与Y间的数量关系，必须找出一个能代表Y的值与χi对应，这个代表值只能是当X=χi时，Y的平均数μy/X=χi。μy/X=χi称为Y的条件平均数。如何估计μy/X=χi是直线回归所要解决的问题。根据回归方程所画出的直线称为回归线，b是直线的斜率，称为回归系数。多次重复的平均值所做的直线估计总体最理想实际应用中并不设置重复，而是直接用n对观察值估计总体回归线。怎样通过实际观测值得到总体回归α
和β的最好点估计值a和b？下一张
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设回归直线方程为:（6-2）其中，是α的估计值，b是β的估计值。最小二乘估计法参数α，β的估计建立样本线性回归方程的方法
最小二乘法实际观察值与样本回归线上的点的距离的平方和最小xye1e2e3e4最小
原则：回归直线是指所有直线中最接近散点图全部散点的直线，即最好的直线是使总的估计误差达到最小的直线。最小最小二乘法(methodofleastsquare)a、b应使回归估计值与实际观测值的误差平方和最小，即：最小这种使估计误差平方之和达最小的参数估计方法称为最小二乘法。令Q对a、b的一阶偏导数等于0，即：
整理得关于a、b的正规方程组:
解正规方程组，得：
自变量x的离均差与依变量y的离均差的乘积和。
a叫做样本回归截距，是总体回归截距的最小二乘估计值也是无偏估计值，是回归直线与y轴交点的纵坐标，当x=0时，
y=a；
简称乘积和，记作SPxy或Ssxy
。
简称SSX
。b叫做样本回归系数，表示x改变一个单位，y平均改变的数量；b的符号反映了x影响y的性质，b的绝对值大小反映了x影响y的程度;为最小值基本性质变量1变量2收集数据散点图温度天数XY平均温度（℃）历期天数（d）
11.830.114.717.315.616.716.813.617.111.918.810.719.58.320.46.7XY平均温度（℃）历期天数（d）
11.830.114.717.315.616.716.813.617.111.918.810.719.58.320.46.7以上计算也可在回归计算表中进行。序号kXiYiXi2XiYiYi212∑回归方程计算表1（一级数据）∑Xi=
∑Yi=
n=
X=Y=∑Xi2=∑XiYi=∑Yi2=（∑Xi）2/n=（∑Xi∑Yi）/n=（∑Yi）2/n=SSx=SPxy=SSy=b=SPxy/SSx＝a=y-bx＝回归方程计算表2（二级数据）注：x，y分别为X，Y的平均数01020304010121416182022温度天数（天）（℃）11.8—–20.4b的生物学意义：当温度提高一个单位时，历期缩短2.5317天。a的生物学意义：当温度为0时，历期是57.04天。根据直线回归方程可作出回归直线，见图。从图看出，并不是所有的散点都恰好落在回归直线上，这说明用去估计y是有偏差的。二、直线回归的假设检验有意义指导实践？是否真正存在线性关系回归关系是否显著（一）对回归方程的F检验1、直线回归的变异来源yy-y实际值与估计值之差，剩余或残差。y-y估计值与均值之差，它与回归系数的大小有关。y=a+bxy-yy-y(x,y)依变量
y的平方和，总平方和，记SST或SS总。回归平方和USSR离回归平方和QSSEy的离均差，反映了y的总变异程度，称为y的总平方和。说明未考虑x与y的回归关系时y的变异。
它反映在y的总变异中由于x与y的直线关系，而使y变异减小的部分，在总平方和中可以用x解释的部分。
SSR（U）值大，说明回归效果好。为由x变异引起y变异的平方和，称回归平方和(regressionsumofsquares)USSR误差因素引起的平方和，反映了除去x与y的直线回归关系以外的其余因素使y引起变化的大小。反映x对y的线性影响之外的一切因素对y的变异的作用，也就是在总平方和中无法用x解释的部分。离回归平方，误差平方和，残差（剩余）平方和(residualsumofsquares)SSEQ在散点图上，各实测点离回归直线越近，SSE
（Q）值越小，说明直线回归的估计误差越小。直线回归分析中，回归自由度等于自变量的个数，只涉及到1个自变量df回归＝1df总＝n-1df离回归＝n-2Q/n-2离回归标准差回归估计标准误剩余标准差离回归方差两个变量是否存在线性关系，可采用F检验法进行。总体回归截踞总体回归系数随机误差若x与y间不存在直线关系，则总体回归系数β=0;若x与y间存在直线关系，则总体回归系数β≠0假设H0:两变量间无线性关系HA:两变量间有线性关系在无效假设存在下，回归方差与离回归方差的比值服从F分布。df1=1df2=n-22、F显著性检验H0:黏虫孵化历期平均温度x与历期天数y之间不存在线性关系HA:两变量间有线性关系变异来源dfSSs2FF0.05F0.01
回归1353.6628353.662889.89**5.9913.74
离回归623.60603.9343
总变异7377.2688检验线性回归系数的显著性，采用t检验法进行。(二）t检验b的方差：df=n-2假设H0:β=0
HA:β≠0检验样本回归系数b是否来自β=0的双变量总体，以推断线性回归的显著性。
说明样本回归系数的变异程度不仅取决于误差方差的大小，也取决于自变量X的变异程度。如果自变量X的变异程度大，即取值分散一些，则b的变异就会小一些，b就会稳定一些，回归方程所估计出的值就会精确一些。否定H0:β=0，接受HA:β≠0，认为黏虫孵化历期平均温度与历期天数间有真实直线回归关系。同一概率值F（一尾）值（df1=1,df2=n-2）t值（两尾）（df=n-2）
依变量对自变量的回归关系是通过回归系数来体现的，截距的大小对回归关系没有影响。当截距为0时，表示回归直线通过原点（0，0）。有时需要检验回归直线是否通过原点，就要对是否为0进行检验，可以利用t检验，为此需要先求出的期望和方差：(三）对截距的检验df=n-2假设H0:=0HA:≠0与0的差异是极显著的，也就是说没有通过原点。
特别要指出的是：利用直线回归方程进行预测或控制时，一般只适用于原来研究的范围，不能随意把范围扩大，因为在研究的范围内两变量是直线关系，这并不能保证在这研究范围之外仍然是直线关系。若需要扩大预测和控制范围，则要有充分的理论依据或进一步的实验依据。利用直线回归方程进行预测或控制，一般只能内插，不要轻易外延。第三节：直线相关LinearCorrelation一、相关系数和决定系数二、相关系数的假设检验三、相关系数的区间估计一、相关系数xy线性关系了解x和y相关以及相关的性质相关系数相关类型正相关负相关零相关IIIIIIIVIIIIIIIVIIIIIIIVIIIIIIIV正相关IIIIIIIV正相关IIIIIIIV负相关IIIIIIIV零相关直线相关的两个变量的相关程度和性质乘积和互变量（1)单位问题（2)x与y本身的变异会影响x与y之间的相关性？ｎ这个统计量也称为样本协变量（covairance）,表示Cov(x,y)。rr可以用来比较不同双变量的相关程度和性质。样本总体两个变量在相关系数计算中的地位是平等的，没有自变量和依变量之分相关回归区别联系用y可以准确预测y值x与y完全相关。完全正相关完全负相关散点图上所有点必在一条直线上。回归一点作用也没有，即用x的线性函数完全不能预测y值的变化。x与y之间不存在直线相关关系，这时散点图分布紊乱，没有直线的趋势，但可能存在非线性关系。IIIIIIIVx的线性函数对预测y值的变化有一定作用，但不能准确预测，说明y还受其他因素（包括随机误差）的影响。相关系数(r)和决定系数(r2)
的区别(1)除去r=1和0的情况外，r2<r，这样可以防止对相关系数所表示的相关程度作夸张的解释。（2）r可正可负，r2取正，r2一般只用于表示相关程度而不表示相关性质。温度天数黏虫孵化历期平均温度与历期天数成负相关。x和y的变异有93.74％可用二者之间的线性关系来解释。H0:ρ=0
HA:ρ≠0r是一个统计量，反映线性关系强弱的指标。而由于可能存在抽样误差，并不能直接说明总体线性相关关系是否确实存在。对于相关系数r作显著性检验的无效假设为ρ=0，即测定r来自ρ=0总体的概率，也就是判断r所代表的总体是否存在直线相关。总体相关系数ρ=0二、相关系数的假设检验（一）假设检验：检验方法有：F检验t检验利用相关系数临界值表1、F检验从两个变量中任选出一个变量，求出它的平方和并将其剖分为相关平方和与非相关平方和。如选择变量y，其平方和及其剖分为：式中：等式右边的第1项为相关平方和；第2项为非相关平方和。综上所述，可归纳成方差分析表(analysisofvariancetable)S非相关2n-2SS非相关非相关n-1SS总总和S相关21SS相关相关F均方自由度平方和变异来源F＝S相关2S非相关23.9623.6非相关7SS总总和353.71353.7相关F均方自由度平方和变异来源F＝90.7﹡﹡F0.05F0.0113.745.99F值的计算实际上可以不考虑，因为分母和分子都有它，可以约掉。如果选择x并对其平方和进行剖分，结果一样的。（１）假设（2）水平（3）检验（4）推断H0:ρ=0；HA:ρ≠0选取显著水平α＝0.01否定H0，接受HA；推断r极显著，黏虫孵化历期温度与历期天数之间存在着极显著的直线相关关系。2、t检验3、利用相关系数临界表检验相关系数的假设检验可不计算t值，直接从附表12查出df=n-2时r的临界值。
临界值特点：当样本对子数很少时，样本相关系数很大时才会显著；而当对子数大到100时，只要达到0.1946就显著。r经显著性检验的结果呈不显著时，便推断两变数间不存在相关关系，这时不能用r代表其相关密切程度。三、相关系数的区间估计r值经假设检验达到显著水平，需要由r估计总体相关系数ρ所在的区间。ρy(x1,y1)(x2,y2)(x3,y3)(xn,yn)Xρ＝0两变量无直线相关关系ρ≠0两变量有直线相关关系正态分布黏虫孵化历期温度与历期天数的总体相关系数ρ的95％的置信区间为（-0.9944，-0.8294）。相关与回归的联系回归方程的显著性回归系数的显著性相关系数的显著性一致xy三者同时显著或不显著。r与b的符号一致，由两变量离均差乘积之和的符号决定。相关与回归的联系r：+,两变量间的相互关系是同向变化的。b：+,x增（减）一个单位，y平均值增（减）b个单位。相关与回归的联系用回归解释相关。相关与回归的联系y关于x的直线回归系数x关于y的直线回归系数xy回归相关x是可以精确测量和严格控制的变量。y服从正态分布。x服从正态分布。y服从正态分布。I型回归II型回归相关与回归的区别资料要求xy两变量间依存变化的数量关系两变量间相关关系回归相关相关与回归的区别应用xy单向xyxy双向回归系数与相关系数的正负号都由两变量离均差积之和的符号决定，所以同一资料的b与其r的符号相同。回归系数有单位，形式为（应变量单位/自变量单位），相关系数没有单位。相关系数的范围在-1～+1之间，而回归系数没有这种限制。有些资料用相关表示较适宜，比如兄弟与姐妹间的身长关系、人的身长与前臂长之间的关系等资料。有些资料用相关和回归都适宜，此时须视研究需要而定。就一般计算程序来说，是先求出相关系数r并对其进行假设检验，如果r显著并有进行回归分析之必要，再建立回归方程。注意问题作相关与回归分析要有实际意义。不要把毫无关联的两个事物或现象用来作相关或回归分析。****如儿童身高的增长与小树的增长，作相关分析是没有实际意义的，如果计算由儿童身高推算小树高的回归方程则更无实际意义。也许算得的r、b是显著的，也是没有意义的。
相关分析只是以相关系数来描述两个变量间相互关系的密切程度和方向，并不能阐明两事物或现象间存在联系的本质。对相关分析的作用要正确理解。****注意问题相关并不一定就是因果关系，切不可单纯依靠相关系数或回归系数的显著性“证明”因果关系之存在。要证明两事物间的因果关系，必须凭籍专业知识从理论上加以阐明。但是，当事物间的因果关系未被认识前，相关分析可为理论研究提供线索。注意问题适合相关和回归分析的资料通常有两种一个变量X是选定的，另一个变Y是从正态分布的总体中随机抽取的。****1回归分析注意问题由一个变量推算另一个变量说明两变量间的相互关系两变量X、Y（或X1、X2）都是从正态分布的总体中随机抽取的，即是正态双变量中的随机样本。2回归分析相关分析注意问题在回归分析中，由X推算Y与由Y推算X的回归方程是不同的，不可混淆。
必须正确选定自变量与应变量。一般说，事物的原因作自变量X，当事物的因果关系不很明确时，选误差较小的即个体变异小的变量作自变量X，以推算应变量Y。注意问题回归方程的适用范围有其限度，一般仅适用于自变量X的原数据范围内，而不能任意外推。因为我们并不知道在这些观察值的范围之外，两变量间是否也呈同样的直线关系。
一、直线回归方程的建立通过试验或调查获得两个变量的n对观测值：（x1，y1），（x2，y2），……，（xn，yn）。为了直观地看出x和y间的变化趋势，可将每一对观测值在平面直角坐标系描点，作出散点图。1、散点图：1234564321正向直线关系1234564321负向直线关系1234564321曲线关系三、直线回归的区间估计a和b的置信区间（一）μy/x
的置信区间和单个y的预测区间（二）μy/x
和单个y观测值置信区间图示（三）(一）a和b的置信区间(一）a和b的置信区间df=2总体回归截距α的置信区间(一）a和b的置信区间总体回归系数β
的置信区间95%的样本回归截距落在该区间内95%的样本回归系数落在该区间内(二）μy/x
的置信区间和单个y的预测区间不包含随机误差由回归方程预测x为某一定值时y的观测值所在区间，则y观测值不仅受到y和b的影响，也受到随机误差的影响。y总体的平均数单个y值所在的区间x点估计(二）μy/x
的置信区间和单个y的预测区间df=n-2y总体的平均数单个y值所在的区间xy总体的平均数黏虫孵化历期平均温度为15℃时，历期天数为多少天（取95％置信概率）？df=n-2y总体的平均数x单个y值所在的区间单个y值所在的区间某年的历期平均温度为15℃时，该年的历期天数为多少天（取95％置信概率）？(二）μy/x
的置信区间和单个y的预测区间(三）μy/x
和单个y观测值置信区间图示正比反比愈靠近x，对y总体平均值或单个y的估计值就愈精确，而增大样本含量，扩大x的取值范围亦可提高精确度。四、回归方程的拟合度——决定系数
回归方程是根据使估计误差平方和最小的原理（最小二乘法）建立的，但不同的资料所得到的回归方程的拟合程度仍然有好坏之分。决定系数是度量回归方程拟合程度的好坏，它的定义是：
即决定系数等于在依变量的变异中由自变量所解释的变异所占的比例。这个比例越大，说明自变量对依变量的影响也越大，用所得的回归方程进行估计或预测的效果也就越好！五、制定校正系数
回归方程不仅用于进行估计或预测，还常常用于制定校正系数。例如，欲比较不同饲料对仔猪的断奶体重的影响，要以相同的断奶日龄为前提，但在生产实践中，不同仔猪的断奶日龄往往会有差别。方法一，将在不同的断奶日龄的体重校正为某标准断奶日龄的体重，然后对校正的体重进行分析。具体做法：先建立一个体重（T）对断奶日龄（X）的回归方程：
利用这个方程可计算出各日龄体重的校正系数。例：已知羔羊体重Y对日龄X的回归方程为。现有某100日龄的羔羊，其体重为28Kg,试将该羊的体重校正为120日龄时的体重。
方法二假设仔猪断奶窝重Y对断奶日龄X的回归方程为：
如果标准日龄为28d，可按下式求得校正为28日龄的标准断奶窝重：式中：x为某窝实际的断奶日龄；y为该窝实际的断奶窝重；y’为校正为28日龄的断奶窝体重。作回归分析时要有实际意义。直线回归注意问题
不能把毫无关联的两种现象勉强作回归分析，即便有回归关系也不一定是因果关系，还必须对两种现象的内在联系有所认识，即能从专业理论上作出合理解释或有所依据。进行直线回归分析之前，绘制散点图。直线回归注意问题
当观察点的分布有直线趋势时，才适宜作直线回归分析。
散点图还能提示资料有无异常值，即对应于残差绝对值特别大的观测数据。异常点的存在往往对回归方程中的a和b的估计产生较大的影响。因此，需要复查此异常点的值。直线回归的适应范围一般以自变量的取值为限。直线回归注意问题
在自变量范围内求出的估计值，一般称为内插(interpolation);超过自变量取值范围所计算出的估计值，称为外延(extrapolation)。
若无充分理由证明超过自变量取值范围还是直线，应该避免外延。描述两变量间的依存关系。直线回归的应用利用回归关系进行预测(forecast)。直线回归的应用
将自变量作为预报回子，代入方程对预报量进行估计，其波动范围可按个体y值容许区间方法计算。回归方程进行统计控制(statisticalcontrol).直线回归的应用
NO2浓度Y(NO2浓度，mg/m3)=-0.064866+0.000133x(车流量，辆／小时）^MagneticResonanceImaging磁共振成像发生事件作者或公司磁共振发展史1946发现磁共振现象BlochPurcell1971发现肿瘤的T1、T2时间长Damadian1973做出两个充水试管MR图像Lauterbur1974活鼠的MR图像Lauterbur等1976人体胸部的MR图像Damadian1977初期的全身MR图像
Mallard1980磁共振装置商品化1989
0.15T永磁商用磁共振设备中国安科
2003诺贝尔奖金LauterburMansfierd时间MR成像基本原理实现人体磁共振成像的条件:人体内氢原子核是人体内最多的物质。最易受外加磁场的影响而发生磁共振现象(没有核辐射)有一个稳定的静磁场（磁体）梯度场和射频场：前者用于空间编码和选层，后者施加特定频率的射频脉冲，使之形成磁共振现象信号接收装置：各种线圈计算机系统：完成信号采集、传输、图像重建、后处理等
人体内的H核子可看作是自旋状态下的小星球。自然状态下，H核进动杂乱无章，磁性相互抵消zMyx进入静磁场后，H核磁矩发生规律性排列（正负方向），正负方向的磁矢量相互抵消后，少数正向排列（低能态）的H核合成总磁化矢量M，即为MR信号基础ZZYYXB0XMZMXYA:施加90度RF脉冲前的磁化矢量MzB:施加90度RF脉冲后的磁化矢量Mxy.并以Larmor频率横向施进C:90度脉冲对磁化矢量的作用。即M以螺旋运动的形式倾倒到横向平面ABC在这一过程中，产生能量
三、弛豫（Relaxation）回复“自由”的过程
1.
纵向弛豫（T1弛豫）：
M0（MZ）的恢复，“量变”高能态1H→低能态1H自旋—晶格弛豫、热弛豫
吸收RF光子能量（共振）低能态1H高能态1H
放出能量（光子，MRS）T1弛豫时间：
MZ恢复到M0的2/3所需的时间
T1愈小、M0恢复愈快T2弛豫时间：MXY丧失2/3所需的时间；T2愈大、同相位时间长MXY持续时间愈长MXY与ST1加权成像、T2加权成像
所谓的加权就是“突出”的意思
T1加权成像（T1WI）—-突出组织T1弛豫（纵向弛豫）差别
T2加权成像（T2WI）—-突出组织T2弛豫（横向弛豫）差别。
磁共振诊断基于此两种标准图像磁共振常规h检查必扫这两种标准图像.T1的长度在数百至数千毫秒（ms）范围T2值的长度在数十至数千毫秒（ms）范围
在同一个驰豫过程中,T2比T1短得多
如何观看MR图像：首先我们要分清图像上的各种标示。分清扫描序列、扫描部位、扫描层面。正常或异常的所在部位—即在同一层面观察、分析T1、T2加权像上信号改变。绝大部分病变T1WI是低信号、T2WI是高信号改变。只要熟悉扫描部位正常组织结构的信号表现，通常病变与正常组织不会混淆。一般的规律是T1WI看解剖,T2WI看病变。磁共振成像技术－－图像空间分辨力，对比分辨力一、如何确定MRI的来源（一）层面的选择1.MXY产生（1H共振）条件
RF=ω=γB02.梯度磁场Z（GZ）
GZ→B0→ω
不同频率的RF
特定层面1H激励、共振
3.层厚的影响因素
RF的带宽↓
GZ的强度↑层厚↓〈二〉体素信号的确定1、频率编码2、相位编码
M0↑–GZ、RF→相应层面MXY———-GY→沿Y方向1H有不同ω
各1H同相位MXY旋进速度不同同频率一定时间后→→GX→沿X方向1H有不同ω沿Y方向不同1H的MXYMXY旋进频率不同位置不同（相位不同）〈三〉空间定位及傅立叶转换
GZ—-某一层面产生MXYGX—-MXY旋进频率不同
GY—-MXY旋进相位不同（不影响MXY大小）
↓某一层面不同的体素，有不同频率、相位
MRS（FID）第三节、磁共振检查技术检查技术产生图像的序列名产生图像的脉冲序列技术名TRA、COR、SAGT1WT2WSETR、TE…….梯度回波FFE快速自旋回波FSE压脂压水MRA短TR短TE－－T1W长TR长TE－－T2W增强MR最常用的技术是：多层、多回波的SE（spinecho，自旋回波）技术磁共振扫描时间参数：TR、TE磁共振扫描还有许多其他参数：层厚、层距、层数、矩阵等序列常规序列自旋回波（SE）,快速自旋回波（FSE）梯度回波（FE）反转恢复（IR），脂肪抑制（STIR）、水抑制（FLAIR）高级序列水成像（MRCP,MRU,MRM）血管造影（MRA,TOF2D/3D）三维成像（SPGR）弥散成像（DWI）关节运动分析是一种成像技术而非扫描序列自旋回波（SE）必扫序列图像清晰显示解剖结构目前只用于T1加权像快速自旋回波（FSE）必扫序列成像速度快多用于T2加权像梯度回波（GE）成像速度快对出血敏感T2加权像水抑制反转恢复（IR）水抑制（FLAIR）抑制自由水梗塞灶显示清晰判断病灶成份脂肪抑制反转恢复（IR）脂肪抑制（STIR）抑制脂肪信号判断病灶成分其它组织显示更清晰血管造影（MRA）无需造影剂TOF法PC法MIP投影动静脉分开显示水成像（MRCP，MRU，MRM）含水管道系统成像胆道MRCP泌尿路MRU椎管MRM主要用于诊断梗阻扩张超高空间分辨率扫描任意方位重建窄间距重建技术大大提高对小器官、小病灶的诊断能力三维梯度回波（SPGR） 早期诊断脑梗塞
弥散成像MRI的设备一、信号的产生、探测接受1.磁体（Magnet）:静磁场B0（Tesla,T）→组织净磁矩M0
永磁型（permanentmagnet）常导型（resistivemagnet）超导型（superconductingmagnet）磁体屏蔽（magnetshielding）2.梯度线圈（gradientcoil）:
形成X、Y、Z轴的磁场梯度功率、切换率3.射频系统（radio-frequencesystem，RF）
MR信号接收二、信号的处理和图象显示数模转换、计算机，等等；MRI技术的优势1、软组织分辨力强（判断组织特性）2、多方位成像3、流空效应（显示血管）4、无骨骼伪影5、无电离辐射，无碘过敏6、不断有新的成像技术MRI技术的禁忌证和限度1.禁忌证
体内弹片、金属异物各种金属置入：固定假牙、起搏器、血管夹、人造关节、支架等危重病人的生命监护系统、维持系统不能合作病人，早期妊娠，高热及散热障碍2.其他钙化显示相对较差空间分辨较差（体部，较同等CT）费用昂贵多数MR机检查时间较长1.病人必须去除一切金属物品，最好更衣，以免金属物被吸入磁体而影响磁场均匀度，甚或伤及病人。2.扫描过程中病人身体（皮肤）不要直接触碰磁体内壁及各种导线，防止病人灼伤。3.纹身（纹眉）、化妆品、染发等应事先去掉，因其可能会引起灼伤。4.病人应带耳塞，以防听力损伤。扫描注意事项颅脑MRI适应症颅内良恶性占位病变脑血管性疾病梗死、出血、动脉瘤、动静脉畸形（AVM）等颅脑外伤性疾病脑挫裂伤、外伤性颅内血肿等感染性疾病脑脓肿、化脓性脑膜炎、病毒性脑炎、结核等脱髓鞘性或变性类疾病多发性硬化（MS）等先天性畸形胼胝体发育不良、小脑扁桃体下疝畸形等脊柱和脊髓MRI适应证1.肿瘤性病变椎管类肿瘤（髓内、髓外硬膜内、硬膜外），椎骨肿瘤（转移性、原发性）2.炎症性疾病脊椎结核、骨髓炎、椎间盘感染、硬膜外脓肿、蛛网膜炎、脊髓炎等3.外伤骨折、脱位、椎间盘突出、椎管内血肿、脊髓损伤等4.脊柱退行性变和椎管狭窄症椎间盘变性、膨隆、突出、游离，各种原因椎管狭窄，术后改变，5.脊髓血管畸形和血管瘤6.脊髓脱髓鞘疾病（如MS），脊髓萎缩7.先天性畸形胸部MRI适应证呼吸系统对纵隔及肺门区病变显示良好，对肺部结构显示不如CT。胸廓入口病变及其上下比邻关系纵隔肿瘤和囊肿及其与大血管的关系其他较CT无明显优越性心脏及大血管大血管病变各类动脉瘤、腔静脉血栓等心脏及心包肿瘤，心包其他病变其他（如先心、各种心肌病等）较超声心动图无优势，应用不广腹部MRI适应证主要用于部分实质性器官的肿瘤性病变肝肿瘤性病变，提供鉴别信息胰腺肿瘤，有利小胰癌、胰岛细胞癌显示宫颈、宫体良恶性肿瘤及分期等，先天畸形肿瘤的定位（脏器上下缘附近）、分期胆道、尿路梗阻和肿瘤，MRCP，MRU直肠肿瘤骨与关节MRI适应证X线及CT的后续检查手段－－钙质显示差和空间分辨力部分情况可作首选：1.累及骨髓改变的骨病（早期骨缺血性坏死，早期骨髓炎、骨髓肿瘤或侵犯骨髓的肿瘤）2.结构复杂关节的损伤（膝、髋关节）3.形状复杂部位的检查（脊柱、骨盆等）软件登录界面软件扫描界面图像浏览界面胶片打印界面报告界面报告界面2合理应用抗菌药物预防手术部位感染概述外科手术部位感染的2/3发生在切口医疗费用的增加病人满意度下降导致感染、止血和疼痛一直是外科的三大挑战，止血和疼痛目前已较好解决感染仍是外科医生面临的重大问题，处理不当，将产生严重后果外科手术部位感染占院内感染的14%～16%，仅次于呼吸道感染和泌尿道感染，居院内感染第3位严重手术部位的感染——病人的灾难，医生的梦魇
预防手术部位感染（surgicalsiteinfection,SSI)
手术部位感染的40%–60%可以预防围手术期使用抗菌药物的目的外科医生的困惑★围手术期应用抗生素是预防什么感染？★哪些情况需要抗生素预防？★怎样选择抗生素？★什么时候开始用药？★抗生素要用多长时间？定义：指发生在切口或手术深部器官或腔隙的感染分类：切口浅部感染切口深部感染器官／腔隙感染一、SSI定义和分类二、SSI诊断标准——切口浅部感染
指术后30天内发生、仅累及皮肤及皮下组织的感染，并至少具备下述情况之一者：
1．切口浅层有脓性分泌物
2．切口浅层分泌物培养出细菌
3．具有下列症状体征之一：红热，肿胀，疼痛或压痛，因而医师将切口开放者（如培养阴性则不算感染）
4．由外科医师诊断为切口浅部SSI
注意：缝线脓点及戳孔周围感染不列为手术部位感染二、SSI诊断标准——切口深部感染
指术后30天内（如有人工植入物则为术后1年内）发生、累及切口深部筋膜及肌层的感染，并至少具备下述情况之一者：
1.切口深部流出脓液
2.切口深部自行裂开或由医师主动打开，且具备下列症状体征之一：①体温＞38℃；②局部疼痛或压痛
3.临床或经手术或病理组织学或影像学诊断，发现切口深部有脓肿
4.外科医师诊断为切口深部感染
注意：感染同时累及切口浅部及深部者，应列为深部感染
二、SSI诊断标准—器官／腔隙感染
指术后30天内（如有人工植入物★则术后1年内）、发生在手术曾涉及部位的器官或腔隙的感染，通过手术打开或其他手术处理，并至少具备以下情况之一者：
1.放置于器官/腔隙的引流管有脓性引流物
2.器官/腔隙的液体或组织培养有致病菌
3.经手术或病理组织学或影像学诊断器官/腔隙有脓肿
4.外科医师诊断为器官/腔隙感染
★人工植入物：指人工心脏瓣膜、人工血管、人工关节等二、SSI诊断标准—器官／腔隙感染
不同种类手术部位的器官/腔隙感染有：
腹部：腹腔内感染（腹膜炎，腹腔脓肿）生殖道：子宫内膜炎、盆腔炎、盆腔脓肿血管：静脉或动脉感染三、SSI的发生率美国1986年～1996年593344例手术中，发生SSI15523次，占2.62%英国1997年～2001年152所医院报告在74734例手术中，发生SSI3151例，占4.22%中国？SSI占院内感染的14～16%，仅次于呼吸道感染和泌尿道感染三、SSI的发生率SSI与部位：非腹部手术为2%～5%腹部手术可高达20%SSI与病人：入住ICU的机会增加60%再次入院的机会是未感染者的5倍SSI与切口类型：清洁伤口 1%～2%清洁有植入物 ＜5%可染伤口＜10%手术类别手术数SSI数感染率(%)小肠手术6466610.2大肠手术7116919.7子宫切除术71271722.4肝、胆管、胰手术1201512.5胆囊切除术8222.4不同种类手术的SSI发生率：三、SSI的发生率手术类别SSI数SSI类别（%）切口浅部切口深部器官/腔隙小肠手术6652.335.412.3大肠手术69158.426.315.3子宫切除术17278.813.57.6骨折开放复位12379.712.28.1不同种类手术的SSI类别：三、SSI的发生率延迟愈合疝内脏膨出脓肿，瘘形成。需要进一步处理这里感染将导致:延迟愈合疝内脏膨出脓肿、瘘形成需进一步处理四、SSI的后果四、SSI的后果在一些重大手术，器官/腔隙感染可占到1/3。SSI病人死亡的77%与感染有关，其中90%是器官/腔隙严重感染
——InfectControlandHospEpidemiol,1999,20(40:247-280SSI的死亡率是未感染者的2倍五、导致SSI的危险因素（1）病人因素：高龄、营养不良、糖尿病、肥胖、吸烟、其他部位有感染灶、已有细菌定植、免疫低下、低氧血症五、导致SSI的危险因素（2）术前因素：术前住院时间过长用剃刀剃毛、剃毛过早手术野卫生状况差（术前未很好沐浴）对有指征者未用抗生素预防五、导致SSI的危险因素（3）手术因素：手术时间长、术中发生明显污染置入人工材料、组织创伤大止血不彻底、局部积血积液存在死腔和/或失活组织留置引流术中低血压、大量输血刷手不彻底、消毒液使用不当器械敷料灭菌不彻底等手术特定时间是指在大量同种手术中处于第75百分位的手术持续时间其因手术种类不同而存在差异超过T越多，SSI机会越大五、导致SSI的危险因素（4）SSI危险指数（美国国家医院感染监测系统制定）：病人术前已有≥3种危险因素污染或污秽的手术切口手术持续时间超过该类手术的特定时间（T）
（或一般手术＞2h)六、预防SSI干预方法根据指南使用预防性抗菌药物正确脱毛方法缩短术前住院时间维持手术患者的正常体温血糖控制氧疗抗菌素的预防/治疗预防
在污染细菌接触宿主手术部位前给药治疗
在污染细菌接触宿主手术部位后给药
防患于未然六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用191预防和治疗性抗菌素使用目的：清洁手术：防止可能的外源污染可染手术：减少粘膜定植细菌的数量污染手术：清除已经污染宿主的细菌六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用192需植入假体，心脏手术、神外手术、血管外科手术等六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用预防性抗菌素使用指征：可染伤口(Clean-contaminatedwound)污染伤口（Contaminatedwound）清洁伤口（Cleanwound）但存在感染风险六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用外科预防性抗生素的应用：预防性抗生素对哪些病人有用?什么时候开始用药?抗生素种类选择?使用单次还是多次?采用怎样的给药途径？六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用预防性抗菌素显示有效的手术有：妇产科手术胃肠道手术(包括阑尾炎)口咽部手术腹部和肢体血管手术心脏手术骨科假体植入术开颅手术某些“清洁”手术六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用外科预防性抗生素的应用：预防性抗生素对哪些病人有用?什么时候开始用药?抗生素种类选择?使用单次还是多次?采用怎样的给药途径？六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用
理想的给药时间？目前还没有明确的证据表明最佳的给药时机研究显示：切皮前45～75min给药，SSI发生率最低，且不建议在切皮前30min内给药影响给药时间的因素:所选药物的代谢动力学特性手术中污染发生的可能时间病人的循环动力学状态止血带的使用剖宫产细菌在手术伤口接种后的生长动力学
手术过程
012345671hr2hrs6hrs1day3-5days细菌数logCFU/ml六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用198术后给药，细菌在手术伤口接种的生长动力学无改变
手术过程抗生素血肿血浆六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用Antibioticsinclot
手术过程
血浆中抗生素予以抗生素血块中抗生素血浆术前给药，可以有效抑制细菌在手术伤口的生长六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用200ClassenDC,etal..NEnglJMed1992;326:281切开前时间切开后时间予以抗生素切开六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用不同给药时间，手术伤口的感染率不同NEJM1992;326:281-6投药时间感染数（%）相对危险度(95%CI)早期（切皮前2-24h）36914(3.8%)6.7(2.9-14.7)4.3手术前（切皮前45-75min)170810(0.9%)1.0围手术期（切皮后3h内）2824(1.4%)2.4(0.9-7.9) 2.1手术后（切皮3h以上）48816(3.3%)5.8(2.6-12.3)
5.8全部284744(1.5%)似然比病人数六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用结论：抗生素在切皮前45-75min或麻醉诱导开始时给药，预防SSI效果好202六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用切口切开后，局部抗生素分布将受阻必须在切口切开前给药！！！抗菌素应在切皮前45～75min给药六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用外科预防性抗生素的应用：预防性抗生素对哪些病人有用?什么时候开始用药?抗生素种类选择?使用单次还是多次?采用怎样的给药途径？有效安全杀菌剂半衰期长相对窄谱廉价六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用抗生素的选择原则：各类手术最易引起SSI的病原菌及预防用药选择六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用
手术最可能的病原菌预防用药选择胆道手术革兰阴性杆菌，厌氧菌头孢呋辛或头孢哌酮或
(如脆弱类杆菌）头孢曲松阑尾手术革兰阴性杆菌，厌氧菌头孢呋辛或头孢噻肟；
(如脆弱类杆菌）＋甲硝唑结、直肠手术革兰阴性杆菌，厌氧菌头孢呋辛或头孢曲松或
(如脆弱类杆菌）头孢噻肟；＋甲硝唑泌尿外科手术革兰阴性杆菌头孢呋辛；环丙沙星妇产科手术革兰阴性杆菌，肠球菌头孢呋辛或头孢曲松或
B族链球菌，厌氧菌头孢噻肟；+甲硝唑莫西沙星（可单药应用）注:各种手术切口感染都可能由葡萄球菌引起六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用外科预防性抗生素的应用：预防性抗生素对哪些病人有用?什么时候开始用药?抗生素种类选择?使用单次还是多次?采用怎样的给药途径？六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用单次给药还是多次给药？没有证据显示多次给药比单次给药好伤口关闭后给药没有益处多数指南建议24小时内停药没有必要维持抗菌素治疗直到撤除尿管和引流管手术时间延长或术中出血量较大时可重复给药细菌污染定植感染一次性用药用药24h用药4872h数小时从十数小时到数十小时六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用用药时机不同，用药期限也应不同短时间预防性应用抗生素的优点：六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用减少毒副作用不易产生耐药菌株不易引起微生态紊乱减轻病人负担可以选用单价较高但效果较好的抗生素减少护理工作量药品消耗增加抗菌素相关并发症增加耐药抗菌素种类增加易引起脆弱芽孢杆菌肠炎MRSA（耐甲氧西林金黄色葡萄球菌）定植六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用延长抗菌素使用的缺点：六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用外科预防性抗生素的应用：预防性抗生素对哪些病人有用?什么时候开始用药?抗生素种类选择?使用单次还是多次?采用怎样的给药途径？正确的给药方法：六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用应静脉给药，2030min滴完肌注、口服存在吸收上的个体差异，不能保证血液和组织的药物浓度，不宜采用常用的-内酰胺类抗生素半衰期为12h，若手术超过３４h，应给第２个剂量，必要时还可用第３次可能有损伤肠管的手术，术前用抗菌药物准备肠道局部抗生素冲洗创腔或伤口无确切预防效果，不予提倡不应将日常全身性应用的抗生素应用于伤口局部（诱发高耐药）必要时可用新霉素、杆菌肽等抗生素缓释系统（PMMA—青大霉素骨水泥或胶原海绵)局部应用可能有一定益处六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用不提倡局部预防应用抗生素：时机不当时间太长选药不当，缺乏针对性六、预防SSI干预方法
——抗菌药物的应用预防用药易犯的错误：在开刀前45-75min之内投药按最新临床指南选药术后24小时内停药择期手术后一般无须继续使用抗生素大量对比研究证明，手术后继续用药数次或数天并不能降低手术后感染率若病人有明显感染高危因素或使用人工植入物，可再用1次或数次小结预防SSI干预方法
——正确的脱毛方法用脱毛剂、术前即刻备皮可有效减少SSI的发生手术部位脱毛方法与切口感染率的关系：备皮方法 剃毛备皮 5.6%
脱毛0.6%备皮时间 术前24小时前 ＞20%
术前24小时内 7.1%
术前即刻 3.1%方法/时间 术前即刻剪毛 1.8%
前1晚剪/剃毛 4.0%THANKYOUMagneticResonanceImagingPART01磁共振成像发生事件作者或公司磁共振发展史1946发现磁共振现象BlochPurcell1971发现肿瘤的T1、T2时间长Damadian1973做出两个充水试管MR图像Lauterbur1974活鼠的MR图像Lauterbur等1976人体胸部的MR图像Damadian1977初期的全身MR图像
Mallard1980磁共振装置商品化1989
0.15T永磁商用磁共振设备中国安科
2003诺贝尔奖金LauterburMansfierd时间PART02MR成像基本原理实现人体磁共振成像的条件:人体内氢原子核是人体内最多的物质。最易受外加磁场的影响而发生磁共振现象(没有核辐射)有一个稳定的静磁场（磁体）梯度场和射频场：前者用于空间编码和选层，后者施加特定频率的射频脉冲，使之形成磁共振现象信号接收装置：各种线圈计算机系统：完成信号采集、传输、图像重建、后处理等
人体内的H核子可看作是自旋状态下的小星球。自然状态下，H核进动杂乱无章，磁性相互抵消zMyx进入静磁场后，H核磁矩发生规律性排列（正负方向），正负方向的磁矢量相互抵消后，少数正向排列（低能态）的H核合成总磁化矢量M，即为MR信号基础ZZYYXB0XMZMXYA:施加90度RF脉冲前的磁化矢量MzB:施加90度RF脉冲后的磁化矢量Mxy.并以Larmor频率横向施进C:90度脉冲对磁化矢量的作用。即M以螺旋运动的形式倾倒到横向平面ABC在这一过程中，产生能量
三、弛豫（Relaxation）回复“自由”的过程
1.
纵向弛豫（T1弛豫）：
M0（MZ）的恢复，“量变”高能态1H→低能态1H自旋—晶格弛豫、热弛豫
吸收RF光子能量（共振）低能态1H高能态1H
放出能量（光子，MRS）T1弛豫时间：
MZ恢复到M0的2/3所需的时间
T1愈小、M0恢复愈快T2弛豫时间：MXY丧失2/3所需的时间；T2愈大、同相位时间长MXY持续时间愈长MXY与ST1加权成像、T2加权成像
所谓的加权就是“突出”的意思
T1加权成像（T1WI）—-突出组织T1弛豫（纵向弛豫）差别
T2加权成像（T2WI）—-突出组织T2弛豫（横向弛豫）差别。
磁共振诊断基于此两种标准图像磁共振常规h检查必扫这两种标准图像.T1的长度在数百至数千毫秒（ms）范围T2值的长度在数十至数千毫秒（ms）范围
在同一个驰豫过程中,T2比T1短得多
如何观看MR图像：首先我们要分清图像上的各种标示。分清扫描序列、扫描部位、扫描层面。正常或异常的所在部位—即在同一层面观察、分析T1、T2加权像上信号改变。绝大部分病变T1WI是低信号、T2WI是高信号改变。只要熟悉扫描部位正常组织结构的信号表现，通常病变与正常组织不会混淆。一般的规律是T1WI看解剖,T2WI看病变。磁共振成像技术－－图像空间分辨力，对比分辨力一、如何确定MRI的来源（一）层面的选择1.MXY产生（1H共振）条件
RF=ω=γB02.梯度磁场Z（GZ）
GZ→B0→ω
不同频率的RF
特定层面1H激励、共振
3.层厚的影响因素
RF的带宽↓
GZ的强度↑层厚↓〈二〉体素信号的确定1、频率编码2、相位编码
M0↑–GZ、RF→相应层面MXY———-GY→沿Y方向1H有不同ω
各1H同相位MXY旋进速度不同同频率一定时间后→→GX→沿X方向1H有不同ω沿Y方向不同1H的MXYMXY旋进频率不同位置不同（相位不同）〈三〉空间定位及傅立
