目的 探讨全身免疫炎症指数（SII）与急性心肌梗死（AMI）患者急诊经皮冠状动脉介入治疗（PCI）术后心脏磁共振（CMR）指标及主要不良心血管事件（MACEs）的相关性。 方法 连续纳入2022年5月~2025年7月于我院诊断为AMI并行急诊PCI治疗、且术后平均1周内完成CMR检查的患者114例。根据SII预测MACEs的ROC曲线最佳截断值1765.62，将患者分为SII低表达组（n=88）和SII高表达组（n=26）。比较2组患者基线资料、PCI资料、CMR指标及随访期间MACEs发生情况。采用相关性分析、ROC曲线、Kaplan-Meier生存曲线、回归分析及限制性立方样条曲线进行统计分析。 结果 SII高表达组脑钠肽水平较高，CMR结果显示SII高表达组左室射血分数（LVEF）及梗死节段纵向应变低于SII低表达组，室壁瘤及反向运动发生率高于SII低表达组（P<0.05）。相关性分析显示，SII与NLR、PLR、室壁瘤、BNP、反向运动、SIRI、CK-MB、年龄及Gensini评分呈正相关（P<0.05），与LVEF呈负相关（P<0.05）。ROC曲线分析显示，SII预测MACEs的AUC为0.744，预测效能高于NLR、PLR、MLR及SIRI。Kaplan-Meier生存分析显示，SII高表达组MACEs发生率高于SII低表达组（P<0.05）。回归分析显示，SII、LVEF、梗死节段纵向应变是MACEs的独立预测因素（P<0.05）。限制性立方样条曲线分析显示，SII与MACEs发生风险之间总体关联具有统计学意义（P<0.001），未见明显非线性关系（P=0.602）。 结论 SII升高与AMI急诊PCI患者术后部分CMR指标异常及MACEs发生风险相关。

目的 基于静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）研究非神经精神性系统性红斑狼疮（non-NPSLE）患者Wavelet-ALFF的脑功能改变及其与神经心理学量表和临床特征的关联。 方法 前瞻性纳入2023年1月~2024年9月陕西省核工业二一五医院34例non-NPSLE患者及37例健康对照组，计算2组受试者大脑Wavelet-ALFF值并比较组间差异，同时分析该影像指标与量表指标及临床特征之间的相关性。 结果 与健康对照组相比，non-NPSLE患者双侧额下回眶部Wavelet-ALFF值下降［P_体素<0.005，P_团簇<0.05，高斯随机场（GRF）校正］。双侧额下回眶部Wavelet-ALFF值与疾病活动度（SLEDAI）呈负相关关系（r=-0.415， P=0.016）；而与数字广度倒背得分呈正相关关系（r=0.420，P=0.015），与延迟回忆得分呈正相关关系（r=0.412，P=0.017）。 结论 Non-NPSLE患者双侧额下回眶部脑自发活动Wavelet-ALFF值下降，与SLEDAI及神经认知量表得分密切相关，有望作为non-NPSLE亚临床中枢损伤的潜在神经影像学观测指标。

目的 探究大鼠蛛网膜下腔出血（SAH）后早期脑损伤（EBI）时不同脑叶表观扩散系数（ADC）的时空演变规律，并阐明其与血清肿瘤坏死因子-α（TNF-α）表达的区域特异性关联。 方法 72只SD大鼠随机分为假手术组（Sham，n=36）和SAH组（n=36），SAH组细分为3、6、12、24、48、72 h组，6只/组。采用枕大池注血法建立SAH模型，Sham组注射等量生理盐水，于各时间点行3.0T GE MRI扫描获取弥散加权成像（DWI）序列，精确勾画双侧额叶、顶叶、颞叶皮层及海马体感兴趣区，计算ADC值，并行改良Garcia神经功能评分。处死后取血清，采用ELISA检测TNF-α蛋白表达。 结果 海马体ADC值在12 h下降，24 h达到最低点（P<0.05），48、72 h逐步回升；与Sham组相比，颞叶皮层在12 h开始下降（P<0.05），24、48 h进行性下降（P<0.05）；额叶与顶叶皮层ADC值在48 h出现下降（P<0.05）；血清TNF-α蛋白表达在12 h迅速升高（P<0.05），24~48 h达峰值（P<0.05），72 h差异减小（P<0.05）；各SAH组神经功能评分均出现下降（P<0.05）；颞叶皮层ADC值与血清TNF-α表达量呈负相关关系（r=-0.437，P<0.05），与神经功能评分呈正相关关系（r=0.430，P<0.05），血清TNF-α水平与神经功能评分呈负相关关系（r=-0.808，P<0.05）。神经功能评分与海马体ADC值呈正相关关系（r=0.353，P<0.05）。 结论 SAH后EBI呈现明确的区域异质性，海马为最易损脑区，颞叶皮层次之，额顶叶皮层受累最晚且最轻；海马体ADC值可作为SAH后EBI的早期无创影像生物标志物；颞叶皮层ADC值与TNF-α的相关性为靶向抗炎治疗的疗效监测提供了潜在影像学指标。

目的 探讨MRI T1 mapping与T2 mapping技术对布鲁氏菌性脊柱炎（BS）炎症活动期的鉴别价值。 方法 纳入2025年 1月~2026年3月于新疆维吾尔自治区第六人民医院确诊的BS患者139例，依据红细胞沉降率（ESR）、病程及MRI表现分为炎症活动期组（ESR>30 mm/h且病程≤3个月、MRI表现以炎性充血水肿为主，骨质破坏较轻微，椎体形态无异常改变）与非活动期组（ESR≤30 mm/h且病程>3个月，MRI表现以骨质破坏和修复并存）。测量2组病变椎体的T1 mapping、T2 mapping值，比较 2组间参数值的差异，采用ROC曲线分析各指标对BS炎症活动期的诊断效能。 结果 活动期组病变椎体的T1 mapping与T2 mapping值均高于非活动期组（P=0.032、0.001）。T1 mapping、T2 mapping单独诊断BS炎症活动期的曲线下面积（AUC）分别为0.658、0.762，二者联合诊断的AUC提升至0.825，诊断敏感度为81.3%，特异度为75.4%。 结论 MRI T1 mapping与T2 mapping技术可客观区分BS炎症活动状态，双指标联合可显著提升诊断效能，为临床病情评估与诊疗决策提供可靠的定量影像学支撑。

目的 对比磁共振多回波Dixon序列脂肪分数（FF）与T1WI椎体骨质量评分（VBQ）对骨量减低、骨质疏松的诊断效能，并明确两者联合应用的价值。 方法 回顾性分析2023年8月~2024年12月陕西中医药大学附属医院单中心176例有定量CT（QCT）结果和MRI检查的患者资料。根据QCT骨密度将患者分为骨量正常组（n=78）、骨量减低组（n=55）和骨质疏松组（n=43）。采用MRI多回波Dixon序列测量脂肪分数（FF）及T1WI-VBQ值，比较3组间参数差异，并通过ROC曲线评估FF和VBQ值对骨质疏松的诊断效能。 结果 3组患者性别、年龄、FF及VBQ值的差异均有统计学意义（P<0.001）。2名放射诊断医师对腰椎椎体FF和VBQ值测量的一致性较好，组内相关系数分别为0.850（95% CI：0.798~0.889）、0.844（95% CI：0.787~0.886）。FF和VBQ值在3组间两两比较差异有统计学意义（P<0.001）。ROC曲线分析显示，FF诊断骨量减低的曲线下面积（AUC）为0.890，阈值46.7%；诊断骨质疏松的AUC为0.872，阈值57.5%。VBQ值诊断骨量减低AUC为0.767，阈值2.65；诊断骨质疏松的AUC为0.810，阈值2.73。两者联合诊断骨量减低的AUC为0.895，敏感度为93.9%，特异度为75.6%；联合诊断骨质疏松的AUC为0.898，敏感度为79.1%，特异度为87.2%。FF单独诊断效能高于VBQ单独（骨量减低：P=0.002；骨质疏松：P=0.038）；而FF单独与FF+VBQ联合的诊断效能差异无统计学意义（P=0.892、0.721）。 结论 磁共振多回波Dixon序列FF值对腰椎骨量减低及骨质疏松的诊断表现优于T1WI-VBQ评分，两者联合应用未显示出额外诊断增益。

目的 分析长骨朗格汉斯细胞组织细胞增生症（LCH）与尤文氏肉瘤（ES）的CT、MRI特征差异，探讨CT、MRI在两者鉴别诊断中的价值。 方法 回顾性分析2016年1月~2025年12月于上海市第六人民医院经病理证实长骨肿瘤42例患者术前CT、MRI影像资料，根据病理结果分为LCH组和ES组（n=21），观察2组间CT、MRI征象差异。将组间差异有统计学意义的CT、MRI征象纳入logistic回归分析，绘制ROC曲线并计算曲线下面积（AUC），评价各CT、MRI征象及联合征象鉴别诊断长骨LCH与ES的效能。 结果 LCH组与ES组病灶位置、内部信号、邻近骨髓水肿差异无统计学意义（P>0.05）；组间软组织肿块、扇贝样压迹、皮质破坏形态、骨膜反应、供血血管及生长方式方面差异均有统计学意义（P<0.05）。软组织肿块、扇贝样压迹、皮质破坏形态、骨膜反应、供血血管鉴别LCH与ES的AUC分别为0.833、0.690、0.850、0.826及0.762，多征象联合鉴别的AUC为0.982，高于单一征象（P<0.05）。 结论 长骨LCH与长骨ES在CT、MRI表现中具有不同的影像特征，多征象联合分析可提高鉴别诊断效能。

目的 应用Autostrain RV技术评估系统性红斑狼疮合并肺动脉高压患者的右心室功能，探讨其在早期功能损伤识别及病情分层中的临床价值。 方法 纳入2024年9月~2025年12月于蚌埠医科大学第一附属医院就诊的105例系统性红斑狼疮患者，依据肺动脉收缩压分为无肺动脉高压组（n=30）、轻度肺动脉高压组（n=25）、中度肺动脉高压组（n=25）及重度肺动脉高压组（n=25）。所有患者行常规超声心动图检查及Autostrain RV技术分析，获取右心室常规参数及应变参数，包括右心室游离壁整体纵向应变、右心室四腔心切面整体长轴应变及右心室游离壁基底部、中部、心尖部纵向应变。比较4组间各参数差异，分析其与肺动脉收缩压的相关性，通过ROC曲线评估各参数对肺动脉高压筛查及病情分层的诊断效能。 结果 4组患者一般临床资料差异无统计学意义（P>0.05）。随肺动脉高压加重，右心室应变参数绝对值逐渐减小（P<0.01），右心室四腔心切面整体长轴应变与肺动脉收缩压相关性最高（r_s=0.771，P<0.001）。肺动脉高压筛查（无肺动脉高压vs有肺动脉高压）中，右心室四腔心切面整体长轴应变诊断效能最优（曲线下面积=0.920，敏感度0.920，特异度0.833）；病情分层（轻度肺动脉高压vs中+重度肺动脉高压）中，右心室四腔心切面整体长轴应变仍为最优单指标（AUC=0.885），Tei指数联合右心室游离壁整体纵向应变模型的曲线下面积提升至0.902（特异度0.920）。 结论 Autostrain RV技术可敏感识别系统性红斑狼疮合并肺动脉高压患者的右心室功能损伤，右心室四腔心切面整体长轴应变是肺动脉高压筛查与病情分层的优选指标，Tei指数联合右心室游离壁整体纵向应变模型可进一步提升中重度肺动脉高压的鉴别效能，为临床无创评估右心室功能提供了可靠依据。

目的 探讨基于智能快速重建（IQMR）的零回波时间（ZTE）成像在中轴型脊柱关节炎（SpA）骶髂关节结构性病变中的应用价值。 方法 回顾性收集2025年2月~2026年3月在扬州大学附属医院接受骶髂关节CT及MRI检查的SpA患者资料43例。以CT平扫图像作为参考标准，比较T1WI序列、ZTE及IQMR技术重建的ZTE图像（IQMR-ZTE）。对骶髂关节的影像图像进行结构性病变评分：关节间隙变化（0~4分）、骨质侵蚀（0~3分）和骨质硬化（0~2分），根据修改后的纽约标准评分系统对骶髂关节炎进行综合评分（0~3分），并对影像图像整体质量和结构清晰度进行评分（0~5分）。 结果 IQMR-ZTE序列与CT在关节间隙改变、骨质侵蚀、骨质硬化及综合评分方面一致性均良好（Kappa值分别为0.840、0.866、0.803和0.892）。各序列图像整体质量和骶髂关节结构清晰度评分多组间比较差异均具有统计学意义（P<0.05）。两两比较显示，IQMR-ZTE序列与CT差异无统计学意义（P>0.0167），与ZTE序列及T1WI序列差异均具有统计学意义（P<0.0167）。ROC曲线分析显示，IQMR-ZTE序列对关节间隙改变、骨质侵蚀、骨质硬化和骶髂关节炎总体评分的AUC分别为0.882、0.922、0.913和0.960，均优于ZTE序列和T1WI序列，各序列间AUC差异均有统计学意义（P<0.0167）。与T1WI及ZTE相比，IQMR-ZTE序列具有更高的敏感度、特异度及诊断准确率。 结论 IQMR-ZTE序列可以评估SpA患者骶髂关节的结构性病变，并具有良好的诊断效能。

目的 构建掺杂稀土元素钬（Ho）的中空二氧化锰纳米探针H-MnO₂@Ho（HM@Ho），表征并研究其T₁/T₂双模态磁共振成像潜力和价值。 方法 以经典斯托伯法合成模板二氧化硅（sSiO₂）纳米探针，在模板上利用高锰酸钾（KMnO₄）原位氧化还原与异相成核沉积得到SiO₂@MnO₂，将其分散于无水碳酸钠（Na₂CO₃）刻蚀后得到H-MnO₂，将H-MnO₂与三氯化钬（HoCl₃）溶液混合搅拌，洗涤后得到HM@Ho，观察其基本形貌、元素分布、粒径和电位、纳米探针稳定性、细胞毒性、细胞摄取、T₁/T₂成像及弛豫性能。 结果 透射电镜和扫描电镜均显示HM@Ho呈球状，大小一致，元素分布均匀，水合粒径大小为165.67±2.36 nm，电位为23.36±0.17 mV；T₁弛豫率为4.01 （mmol/L）^-1s^-1，T₂弛豫率为8.34 （mmol/L）^-1s^-1；探针具有浓度依赖性的T₁/T₂双相MRI响应特性。 结论 所构建的HM@Ho粒径大小一致、分散性良好、兼具良好的r₁与r₂弛豫率，细胞毒性较低，具有良好的细胞摄取能力，具有T₁/T₂磁共振成像的潜力和价值。

目的 基于定量计算机断层扫描技术（QCT）与AI非门控钙化积分技术“一站式”扫描评估终末期肾脏病（ESRD）透析患者冠脉钙化（CAC）与骨密度之间的相关性。 方法 回顾性分析2024年1月~2025年12月滁州市第一人民医院130例维持性透析患者的胸腹CT资料及临床资料，利用QCT测量腰椎体积骨密度（vBMD）；利用AI非门控钙化积分技术测量冠脉钙化积分（CACS）。根据CACS对CAC进行危险分层，分为4组（0为极低危组，0<CACS<100为低危组、100≤CACS<400为中危组、CACS≥400为高危组），并分析不同分层组间骨密度及相关代谢指标的差异，将CACS=0视为无钙化组，CACS>0视为钙化组进行敏感性分析。 结果 77.5%的患者存在CAC，在有序多分类逻辑回归模型中进行调整后，CAC与vBMD呈负相关（OR=0.976，95% CI：0.967~0.985，P<0.001），骨质异常者（vBMD≤120 mg/cm³）比骨质正常者（vBMD>120 mg/cm³）患CAC风险程度更高（OR=23.308，95% CI：7.808~69.580，P<0.001）。敏感性分析显示CAC与vBMD呈负相关（OR=0.984， 95% CI：0.972~0.996，P=0.011），骨质异常的患者有更高CAC的发生率（OR=12.691， 95% CI：1.852~86.962，P=0.01）。 结论 维持性透析患者中vBMD与CAC存在显著负相关。骨质异常时，维持性透析患者面临更大的CAC风险程度和更高CAC的发生率。

目的 探讨瘤内联合瘤周影像组学特征对ALN转移的预测价值。 方法 回顾性分析2025年3~12月我院就诊的138例乳腺癌患者，分析其超声图像及临床病理资料，构建肿瘤、瘤周、影像联合及临床影像联合模型。采用ROC曲线计算曲线下面积（AUC）以评估各模型的性能；利用DCA评估模型在不同阈值概率下的临床净收益，绘制校准曲线以检验模型预测概率与实际观测结果之间的一致性。 结果 在训练集中，肿瘤模型的AUC为0.755（95% CI：0.664~0.834），瘤周模型的AUC为0.778（95% CI：0.693~0.853），影像联合组学模型的AUC为0.834（95% CI：0.760~0.898），临床影像联合模型的AUC为0.860（95% CI：0.791~0.919）。测试集中，肿瘤模型的AUC为0.709（95% CI：0.530~0.871），瘤周模型的AUC为0.740（95% CI：0.566~0.880），影像联合组学模型的AUC为0.832（95% CI：0.687~0.939），临床影像联合模型的AUC为0.842（95% CI：0.709~0.951）。校准曲线及DCA证实临床影像联合模型的预测效能良好。 结论 肿瘤及瘤周超声影像组学特征对乳腺癌ALN转移具有较高的预测能力。

目的 探讨超声可视化引导星状神经节阻滞（SGB）对骨科患者术后睡眠质量的改善作用。 方法 将2025年3月~2026年1月在平湖市中医院行骨科手术的94例患者以随机数字表法分为C组和S组，47例/组，C组予椎管内麻醉，S组椎管内麻醉前行超声引导下右侧SGB。采用匹兹堡睡眠质量指数（PSQI）评估2组术后睡眠质量，并记录睡眠总时长、睡眠效率；采用视觉模拟评分法（VAS）评估患者疼痛程度，并记录术后恢复情况，统计不良事件。 结果 2组患者术前PSQI评分、睡眠总时长以及睡眠效率差异无统计学意义（P>0.05），S组患者术后当晚、术后1 d的PSQI评分低于C组，S组术后当晚睡眠总时长以及睡眠效率较C组提升（P<0.05），术后12、24、48、72 h的疼痛评分低于C组（P<0.05），相较于C组，S组患者术后24 h镇痛补救次数更少，首次排气时间更短（P<0.05），2组患者不良事件总发生率差异无统计学意义（P>0.05）。 结论 超声可视化引导星状神经节阻滞可以提升骨科患者术后睡眠质量，帮助患者减轻术后疼痛程度，减少镇痛补救次数，缩短术后首次排气时间，促进患者术后恢复，具备良好的安全性。

目的 采用颈动脉超声对高血压合并糖尿病患者的颈动脉斑块进行评估，并分析其与患者胰岛素抵抗的关系。 方法 选取滁州市中西医结合医院2022年1月~2026年4月收治的90例高血压患者作为研究对象，根据是否合并2型糖尿病将患者分为单纯高血压组（n=30）与高血压合并糖尿病组（n=60），采用颈动脉超声对入组者进行检查，比较两组颈动脉斑块检出情况。根据颈动脉斑块形成情况将高血压合并糖尿病患者进行分组，41例患者检出颈动脉斑块，纳入颈动脉斑块组，其余19例患者纳入无颈动脉斑块组。比较各组患者一般资料及胰岛素抵抗指数（HOMA-IR）。采用多因素logistic回归分析探究患者颈动脉斑块形成的影响因素。 结果 单纯高血压组、高血压合并糖尿病组颈动脉斑块检出率分别为46.67%、68.33%，高血压合并糖尿病组的颈动脉斑块检出率高于单纯高血压组（P<0.05）；颈动脉斑块组的空腹胰岛素（FINS）、HOMA-IR高于无颈动脉斑块组（P<0.05）；两组高血压病程、糖尿病病程以及吸烟情况的差异有统计学意义（P<0.05）；多因素分析结果显示HOMA-IR、吸烟为高血压合并糖尿病患者颈动脉斑块形成的影响因素（P<0.05）。 结论 高血压患者合并糖尿病可增加颈动脉斑块形成风险，HOMA-IR在颈动脉斑块的患者中显著升高，胰岛素抵抗为高血压合并糖尿病患者颈动脉斑块形成的危险因素。

目的 探讨3D-space压缩感知序列在慢性踝关节不稳（CAI）合并距骨骨软骨损伤（OLT）中的应用价值。 方法 选取2024年9月~2026年2月四川省骨科医院收治的51例CAI合并OLT患者作为合并OLT组、51例单纯CAI患者作为单纯CAI组。两组均行MRI检查，包括常规二维磁共振序列及3D-space压缩感知序列。比较两组一般资料、影像学特征、3D-space压缩感知序列与常规2D序列在CAI合并OLT中的图像质量及OLT病灶特征。 结果 合并OLT组及单纯CAI组年龄、性别、BMI、病程、受伤侧别、AOFAS评分差异无统计学意义（P>0.05）；合并OLT组单纯距腓前韧带（ATFL）损伤发生率低于单纯CAI组，ATFL及跟腓韧带（CFL）联合距腓后韧带（PTFL）损伤发生率、胫腓下联合损伤发生率、关节积液发生率、滑膜炎发生率均高于单纯CAI组（P<0.05）；3D-space压缩感知序列在CAI合并OLT中的图像质量优于常规2D序列（P<0.05）；3D-space压缩感知序列检出多区域受累高于常规2D序列（P<0.05）；3D-space压缩感知序列与常规2D序列在改良Hepple分期分布比较，差异有统计学意义（P<0.05）；3D-space压缩感知序列与常规2D序列病灶最大径比较，差异无统计学意义（P>0.05）。 结论 3D-space压缩感知序列的图像质量更优，能准确评估CAI合并OLT患者韧带损伤特征，提高OLT多区域检出率。

颅内生殖细胞肿瘤是一类好发于儿童和青少年的罕见中枢神经系统肿瘤，病理亚型涵盖生殖细胞瘤与非生殖细胞瘤性生殖细胞肿瘤，两者在治疗策略和预后方面差异显著。多模态磁共振成像联合人工智能技术的快速发展为颅内生殖细胞肿瘤的无创诊断、亚型分型和预后评估开辟了新途径。本文以影像学为核心视角，系统综述了多模态磁共振成像在颅内生殖细胞肿瘤无创分型中的影像特征，以及人工智能技术在辅助诊断、治疗反应预测和预后评估中的最新进展。常规磁共振成像、扩散加权成像和灌注加权成像从解剖定位、细胞密度到血管功能三个维度揭示了颅内生殖细胞肿瘤亚型的影像学特征；影像组学结合机器学习实现了颅内生殖细胞肿瘤亚型的自动化分类，深度学习模型在亚型鉴别中展现出优异的诊断性能，多参数磁共振成像融合策略和可解释性人工智能技术进一步提升了模型精度与临床可信度。在预后评估方面，基于影像的人工智能模型在治疗反应早期预测和复发风险分层中展现出优于传统临床评分的潜力。然而，数据稀缺性、模型可解释性不足以及缺乏前瞻性临床验证仍是该领域临床转化的核心瓶颈，联邦学习和多模态大模型有望为突破这些瓶颈提供新的技术路径。

神经血管耦合是维持中枢神经系统能量供应与代谢活动的动态平衡的关键，超分辨率超声成像技术能无创揭示颅内毛细血管结构和功能，为间接表征神经元功能提供了新的成像方法。本文梳理了超分辨率超声成像的技术步骤、现有技术难点、及其在大脑生理微循环及中枢神经系统相关疾病的研究现状，同时分析该技术向临床转化面临的现实挑战，旨在为后续超分辨率超声成像在中枢神经系统领域的基础研究与临床应用提供参考。

全膝关节置换术后康复需兼顾院外功能变化与假体周围组织结构状态。可穿戴设备可连续监测膝关节活动度、步态时空参数、患侧负荷、肌肉激活、局部温度及生物阻抗，为异常恢复提供早期线索。X线、CT、MRI和超声可进一步评估下肢力线、假体位置、骨性结构、关节积液及周围软组织病变。本文综述了运动学追踪、动力学与神经肌肉监测、生理监测、多模态融合及闭环反馈技术，探讨连续监测、分级预警、针对性影像检查和康复方案调整的联合路径。但现有研究仍存在指标冗余、设备间结果可比性不足、预警阈值不统一及多中心验证不足等问题，未来应建立标准化且具有临床可解释性的监测和验证体系，为全膝关节置换术后精准康复提供依据。

阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（OSAHS）是一种以反复上气道塌陷所致间歇性缺氧和睡眠片段化为特征的高度异质性慢性疾病。传统多导睡眠监测（PSG）难以全面揭示其复杂的病理生理网络。本文提出结构-功能-分子三元整合分析框架，明确层级关系与交互机制，弥补单一维度描述的不足；系统梳理多模态影像技术与多组学方法的相关进展，阐明结构、功能与分子层面的内在联系；探讨人工智能在多模态数据融合与精准评估中的应用价值；分析该框架在个体化分型、并发症风险预警及靶向治疗中的临床转化前景与挑战，以期为 OSAHS 异质性解析与精准医学实践提供新的分析思路。

肺结节作为诊断早期肺部疾病的影像学标志，精准检测与定性分析对临床决策至关重要。因此，对肺结节进行精准检测，不仅有助于及时发现潜在的肺部疾病，还能为后续的诊断和治疗提供重要依据。多模态医学图像融合技术通过整合CT、MRI、PET/CT及PET/MRI等模态解剖学和功能学互补信息，克服了单一模态局限，提升肺结节诊断的敏感度与准确性。本文系统梳理了传统图像融合技术的理论与不足，重点对基于深度学习的卷积神经网络、Transformer及其混合模型在肺结节分割与分类中的应用进行了分析与总结，最后提出其面临的问题与挑战。旨在为临床肺部疾病的检测和诊断提供最合适的融合技术，推动肺结节诊疗向更精准且全面的方向发展。