目的 通过比较噪声功率谱、基于任务的传递函数以及病变检测能力，评估深度学习图像重建（DLIR）对提升图像质量及降低辐射剂量的潜力。 方法 使用GE Revolution APEX CT扫描ACR464体模并设定8个不同噪声指数（NI=10、14、16、18、20、22、24、28），原始数据采用滤波反投影（FBP）、多模型迭代重建算法（ASiR-V）40%、ASiR-V 60%、ASiR-V 80%以及不同级别深度学习图像重建（DLIR-L、DLIR-M、DLIR-H）算法进行图像重建。通过使用imQuest软件计算不同重建算法图像噪声功率谱（NPS）、基于任务的传递函数（TTF）以及检测能力指数（d'）评估图像质量。 结果 在所有重建算法中，DLIR-H的NPS peak最低。随着噪声指数的增加，NPS fav均向低频率移动；DLIR-H的fav（0.24~0.27 mm^-1）仅低于ASiR-V40 %（0.26~0.28 mm^-1）。TTF_50%值不受DLIR级别的影响；TTF_50%值较ASiR-V 60%和80%分别高出（37.44±10.85）%、（46.24±15.28）%。深度学习图像重建的大小特征检测能力均高于ASiR-V 40%；比较DLIR-H与NI=10时ASiR-V 40%病灶检测能力相当的辐射剂量，小特征辐射剂量减少约76.48%，大特征减少约72.59%。 结论 深度学习图像重建不仅可以在不改变噪声纹理的情况下降低噪声、提高空间分辨率和病灶可检测性，而且具有较ASiR-V更加强大的降低辐射剂量的能力。

随着人群预期寿命的延长，人口老龄化与老年患者就医需求的增加成为现实问题。老年患者的身体机能下降，生理、代谢、感官和多个系统逐渐衰退，对静脉麻醉药物的耐受性降低。环泊酚是中国新上市的一种自主研发的新型非巴比妥类全身静脉麻醉药。现有研究表明，该药具有起效快、恢复快、注射痛少、效价高以及安全窗宽等特点，但多为单中心小样本研究，缺乏对证据质量的分级，尤其在老年患者的临床应用中研究不足。本文根据现有的研究资料，就环泊酚在老年患者的临床应用现状进行综述，以期为环泊酚在老年患者的临床用药提供参考，同时对未来的研究方向提出思考。

血管性认知障碍（VCI）是脑血管病变及其危险因素导致的临床卒中或亚临床血管性损伤，涉及至少一个认知域受损的临床综合征，其发病率在中老年人群中日益提升。近年来，MRI的发展为VCI的研究提供了新方法，其中作为目前唯一无创显示活体脑白质纤维束排列的MRI技术，扩散张量成像在VCI研究中具有独特优势，本文将围绕扩散张量成像的概念及其在VCI白质病变、诊断和分类、危险因素识别及防治中的各种应用进展展开综述，并阐述其局限性及对未来发展进行展望，旨在为今后神经系统疾病的临床诊断和病理研究提供新思路。

目的 探讨基于CT影像组学联合临床参数构建的列线图模型在鉴别非小细胞肺癌与肺良性病变中的价值。 方法 对蚌埠医科大学第一附属医院2020年12月~2023年12月经病理证实的177例肺良性病变和非小细胞肺癌患者进行回顾性研究。按照8∶2的比例将病例随机分为训练组和验证组。从CT增强图像中提取影像组学特征，通过Relief-LASSO逐级降维，最终从2264个影像组学特征中成功筛选出了5个最佳特征。采用单-多因素logistic回归筛选临床独立危险因素。分别构建临床、影像组学以及列线图模型。采用ROC曲线下面积校准曲线和决策曲线分析等方法多维度评估列线图模型的性能表现。 结果 列线图模型展现出了卓越的预测性能，其曲线下面积在训练集和验证集中分别为0.872（95% CI：0.817~0.928）和0.788（95% CI：0.627~0.948），高于单独影像组学模型（0.811、0.722）和临床模型（0.797、0.734）。 结论 本研究建立的列线图模型是一种可用于非小细胞肺癌与肺良性病变鉴别诊断的无创术前预测工具，表现出了优异的鉴别和校准能力，表明其在肺癌早期筛查中的临床效用，可以在术前为临床决策提供重要指导。

目的 探讨基于乳腺癌病灶的超声影像组学特征联合临床病理特征构建的联合模型预测乳腺癌新辅助化疗（NAC）后达到病理完全缓解的临床价值。 方法 回顾性收集2021年8月~2024年7月蚌埠医科大学第一附属医院160例在术前接受NAC治疗的乳腺癌患者的临床病理资料及超声影像数据。通过超声图像分析，提取影像组学特征，筛选出具有统计学意义的特征用于后续建模。采用多因素logistic回归分析和XGBoost算法，分别构建基于超声影像组学特征、临床病理特征以及两者结合的联合模型，并绘制诺模图。通过ROC曲线下面积（AUC）和决策曲线分析（DCA）评估上述3种模型对NAC疗效的预测效能，采用校准曲线评估联合模型预测结果与实际发生结果的一致程度。 结果 在临床病理特征中，雌激素受体（P=0.006）、孕激素受体（P=0.024）及人表皮生长因子受体-2（P=0.034）是NAC疗效的独立预测因子。基于这3种临床特征联合影像组学特征构建的联合模型在预测性能上表现最佳，训练集的AUC值为0.863，高于单一模型。校准曲线的结果显示，联合模型在校准度方面表现良好。决策曲线分析证实该模型在临床应用中能够带来显著的净收益。 结论 基于超声影像组学特征和临床病理特征构建的联合模型能够有效预测乳腺癌NAC疗效，为临床决策提供有力支持。该模型具有较高的预测准确性和临床应用价值，有望成为乳腺癌个体化治疗的重要工具。

目的 采用多模态MRI放射组学特征和临床特征构建机器学习模型，预测直肠癌患者的淋巴结转移。 方法 回顾性分析2018年5月~2023年5月南方医科大学顺德医院收治的223例直肠癌患者的临床资料和MRI影像数据。使用3D Slicer软件进行肿瘤区域勾画，并通过PyRadiomics软件提取放射组学特征。采用单因素Logistic回归和LASSO回归筛选特征，构建临床模型、放射组学模型和临床-放射组学模型，并分别在训练集（n=157）和验证集（n=66）中评估其预测效能。 结果 训练集中，临床模型、放射组学模型和临床-放射组学模型的AUC值分别为0.668、0.725、0.771；验证集中的AUC值分别为0.549、0.780、0.729。放射组学模型和临床-放射组学模型在验证集中表现出较好的预测能力，尤其是放射组学模型的AUC值达到0.780。 结论 基于MRI放射组学以及临床特征的机器学习模型能够有效预测直肠癌患者淋巴结转移状态，其中放射组学所提供的预测价值较高，而临床所提供的预测价值有限。

目的 探讨心脏磁共振延迟强化技术（CMR-LGE）在扩张性心肌病（DCM）诊断中的应用价值，并将CMR-LGE诊断结果与超声心动图（UCG）的诊断结果进行比较。 方法 回顾性研究安徽省第二人民医院2023年1月~2025年3月收治并诊断为DCM的患者36例，分别采用CMR-LGE和UCG对患者分别进行心脏磁共振（观察组）及心脏超声（对照组）检查，其中观察组1为磁共振诊断DCM阳性（n=29），观察组2为DCM非阳性（n=7）；对照组1为超声诊断DCM阳性（n=20），对照组2为DCM非阳性（n=16）。分析两组诊断结果、CMR相关参数及临床特异性参数的差异。 结果 CMR-LGE确诊29例，高于UCG的20例（P=0.014）；观察组1的左室舒张末期容积指数、左室收缩末期容积指数及心肌质量指数均高于观察组2，标准化体表面积、左心室射血分数、每搏量指数均小于观察组2（P0.05）。ROC曲线分析表明，SVI的曲线下面积（AUC=0.990）对DCM诊断效能最优。 结论 CMR-LGE在DCM诊断中具有更高的敏感度，其定量参数可为临床诊疗提供重要参考。

肺癌因其病因复杂多样和早期临床症状不明显的特点，导致发病率一直居高不下，且逐年持续增长。而CT影像学技术因其极高的检出率且可无创、便捷性发现肺部疑似病灶，是目前早期肺癌筛查的最佳手段。本综述将系统性阐述CT图像二维重建技术和三维重建技术的优缺点，并重点分析了三维重建技术在胸部CT肺结节图像诊断和治疗中的临床应用价值，旨在为临床肺部疾病的诊断选择提供最合适的重建方法，为未来胸部CT肺结节图像三维重建技术的创新提供参考。

乳腺癌Ki-67指数可以反映肿瘤细胞的增殖能力，Ki-67高表达预示肿瘤具有更高的增殖活性、侵袭性、复发风险和更差的预后。因此Ki-67表达状态对乳腺癌的分子分型、治疗疗效的判定、预后预测至关重要。影像组学及深度学习是目前医学影像智能诊断领域发展的热点，通过非侵入性方法从图像中提取高通量信息反映肿瘤的异质性，为实现全面、无创、动态评估乳腺癌Ki-67表达状态开辟了新路径。本文就影像组学及深度学习在预测乳腺癌Ki-67表达状态的研究进展予以综述。

目的 构建双期相融合增强CT影像组学模型预测非小细胞肺癌（NSCLC）患者PD-L1表达。 方法 回顾性纳入2019年11月~2023年7月在济宁医学院附属医院就诊且经病理证实的150例NSCLC患者，按7∶3的比例分为训练队列（n=105）和测试队列（n=45）。影像组学特征提取自CT图像的动脉期和静脉期，经过最小绝对收缩和选择算子（LASSO）算法进行降维和关键特征筛选，分别采用逻辑回归等8种机器学习算法构建影像组学模型。通过ROC曲线分析筛选出最佳预测模型，并融合2个期相的影像组学特征构建双期相融合影像组学模型。采用单因素及多因素logistic回归分析其临床特征，并确定用于建立临床模型的独立预测因子。将影像组学特征和临床特征相结合，构建影像组学-临床模型。采用ROC曲线评估模型性能，使用决策曲线分析评估模型的临床实用性。 结果 从动脉期和静脉期CT图像中各提取出1835个影像组学特征，通过降维和筛选，最终分别选出9个影像组学特征。在影像组学模型中，逻辑回归模型显示出更高的预测效率和稳健性。所构建的双期相融合增强CT影像组学模型的效能优于单期相模型，联合临床因素构建的影像组学-临床模型的区分能力最好，AUC在训练组与测试组中分别为0.822、0.681，且决策曲线显示了最佳临床疗效。 结论 NSCLC的影像组学特征和临床特征相结合的诊断模型具有良好的预测PD-L1表达的能力，可为临床提供一种无创、有效的诊断方法。

目的 探讨影像学特征、血清学免疫指标及临床特征对干燥综合征肺间质病变发生的预测价值。 方法 回顾性选取河南医药大学第一附属医院2018年7月~2025年2月共161例干燥综合征患者，通过倾向性得分匹配将患者分为干燥综合征无肺间质病变组（n=56）、干燥综合征肺间质组（n=29），通过单因素分析筛选有意义变量，并采用Spearman相关系数分析这些变量与干燥综合征肺间质病变的相关性。二元logistic回归构建联合预测模型，通过ROC曲线下面积、Delong检验验证联合模型的预测效能，绘制校准曲线验证影像指标纳入联合模型的价值。 结果 两组脾脏密度均值、CD4⁺T淋巴细胞百分比、补体C4、口干、眼干及口腔症状的差异有统计学意义，且与干燥综合征肺间质病变均呈负相关关系（P<0.05）；logistic回归分析显示：脾脏密度均值（AUC=0.698，敏感度0.759，特异度0.607）、CD4⁺T淋巴细胞百分比（AUC=0.677，敏感度0.982，特异度0.310）及口腔症状（AUC=0.635，敏感度0.339，特异度0.931）均具有独立预测价值；三因素联合模型（AUC=0.781，敏感度0.862，特异度0.554）优于单一指标（P<0.05）。 结论 脾脏密度均值降低、CD4?T淋巴细胞百分比降低及无口腔症状为干燥综合征肺间质病变发生的独立预测因素，三因素联合可有效提高预测效能，且敏感度较高，为临床早期识别干燥综合征肺间质病变高危患者提供了客观依据。

目的 分析小儿弥漫性中线胶质瘤H3K27M改变型（DMG-A）影像学特征。 方法 回顾性分析2019年2月~2023年10月本院收治的22例DMG-A患儿的病例资料。由2位工作10年以上经验丰富的儿科影像诊断医生进行独立阅片，观察病变部位、形态、大小、实性部分密度/信号特征、信号强度、弥散受限情况及MRS表现、瘤内钙化、出血及坏死/囊变、强化特点、瘤内是否有血管穿行、瘤周水肿、肿瘤毗邻及继发改变、有无远处转移以及转移部位等。 结果 CT检查10例，脑干病灶多为低/稍低密度影（9例），其次为等或稍高密度影（各1例）。表现为脑干增粗，多以脑桥为中心，部分累及延髓、中脑、小脑脚及小脑半球。丘脑病灶为团状不均匀稍高密度影（1例），并向环池及中脑右侧延伸。MRI检查21例，脑干病变表现为脑干明显增粗膨大，以桥脑为著，主要为T1WI低、T2WI/FLAIR稍高信号影（15例）。DWI可弥散受限（9例），也可无弥散受限（5例），另外1例无DWI检查。病灶多包绕基底动脉（14例）。丘脑病灶表现为丘脑体积增大（6例），T1WI主要为低信号影（5例），其次为等信号影（1例），T2WI/FLAIR均为稍高信号影。DWI可弥散受限（4例），也可不受限（2例）。部分向下累及大脑脚、中脑等。增强后多呈明显结节状、花环状及斑片状强化（13例），也可呈轻度不均匀强化和无明显强化（各3例），另外2例无MRI增强检查。MRS检查9例，主要表现为Cho、Cr峰升高，NAA峰减低，Cho+Cr/NAA升高。 结论 虽然儿童DMG-A的影像学表现多样，但仍具有一定的特征性，综合分析其多发年龄、发病部位、弥散有无受限和强化方式及范围等情况，有助于提高对该病影像学诊断与鉴别诊断水平。

目的 评价不同肾功能，即终末期肾病（ESRD）及非ESRD的多发肾血管瘤的临床、病理及影像学特征。 方法 回顾性分析2017年4月于山西白求恩医院（山西医学科学院）就诊并经手术证实的1例ESRD的多发肾血管瘤，在PubMed数据库收集1980~2023年经病理证实的多发肾血管瘤患者23例，根据肾功能状态分为ESRD组和非ESRD组，分析两组患者的临床基本情况、影像学特征、治疗方式及预后。 结果 ESRD组19例（79.2%），非ESRD组5例（20.8%）；两组年龄、性别、临床症状、肿瘤发生的侧别、位置及伴发的肾上皮肿瘤等差异无统计学意义（P0.05），髓外造血仅见于ESRD组，差异具有统计学意义（P0.05）。除本院的1例患者外共随访了5例患者，平均随访16月，未见有肿瘤复发、转移征象。 结论 多发肾血管瘤罕见，多发生在ESRD的肾脏。ESRD和非ESRD的多发肾血管瘤在性别、年龄、临床特征及影像学表现上无明显差异，在髓外造血方面存在差异。

乳腺癌是女性群体中发病率最高的癌症类型之一，腋窝淋巴结的状态在恶性肿瘤临床分期、治疗方案拟定及预后评价中具有关键作用。目前，前哨淋巴结活检术和腋窝淋巴结清扫术是腋窝淋巴结评估的金标准。尽管临床广泛应用，但其创伤性操作可能引发多种术后并发症。因此，术前采用无创方法评估腋窝淋巴结状态对制定临床诊疗方案具有重要意义。超声成像技术可非侵入性、无辐射地精准评估乳腺癌腋窝淋巴结的状态，是临床术前评估乳腺癌腋窝淋巴结状态的主要方法。本文基于二维超声、彩色多普勒血流成像、弹性成像、超声造影、超声影像组学及深度学习技术在预测乳腺癌术前腋窝淋巴结状态的研究进展进行综述，旨在为临床制定精准个体化治疗方案提供依据。

目的 研究合成具有荧光及磁共振双模态成像的肝细胞癌纳米探针Gal-MnO₂/CDDP@PDA-Cy5.5，分析其表征，探讨其对特异性表达去唾液酸糖蛋白受体（ASGPR）的肝癌Huh-7细胞在体外的靶向性及磁共振显像。 方法 将高锰酸钾溶液加入二氧化硅中，用无水碳酸钠进行蚀刻，所得溶液与聚多巴胺（DA）、半乳糖胺（Gal）、荧光Cy5.5偶联得到Gal-MnO₂ @PDA-Cy5.5。在溶液中加入顺铂（CDDP），室温孵育过夜后离心除去未反应的CDDP，采用CCK-8法、流式细胞仪分别检测细胞毒性及细胞摄取情况，并采用纽迈小核磁检测弛豫率，采用磁共振成像仪检测强化程度。 结果 通过透射电镜观察所制备纳米探针大小均匀、呈颗粒状，粒径大小为185.0±6.3 nm，水合粒径为185.1±16.4 nm，电位为22.5±0.3 mV，弛豫率为14.589 （mmol/L）^-1s^-1。随着探针浓度的增加磁共振成像信号逐渐增强。通过细胞毒性检测，探针毒性较小。 结论 本研究成功合成了能与体外目的细胞特异结合的靶向ASGPR的双模态纳米探针Gal-MnO₂/CDDP@PDA-Cy5.5。通过验证，合成的纳米探针具有良好的稳定性和生物安全性，对于Huh-7细胞具有特异靶向性，具有提高磁共振T1对比度的显像功能。

目的 建立术前MRI特征联合临床指标预测肝细胞肝癌（HCC）Ki-67高表达的模型并评估其预后价值。 方法 回顾性纳入2020年1~12月复旦大学附属中山医院344例单灶HCC患者，其中术后病理Ki-67高表达患者（>25%）191例，低表达患者（≤25%）153例。采集术前MRI特征、临床及病理资料，并按LI-RADS对HCC病灶分级。比较MRI、临床及病理特征与Ki-67高表达的关系，采用ROC曲线评价模型效能，采用Kaplan-Meier法比较无复发生存期（RFS）。 结果 单变量和多变量分析显示，年龄、低甲胎蛋白（AFP）为Ki-67高表达的HCC相关的保护因素（P<0.05），Edmondson-Steiner分级、晕状强化、LI-RADS分级是与Ki-67高表达的HCC相关的危险因素（P<0.05）；联合上述5项指标预测Ki-67高表达的AUC为0.747，敏感度为68.1%，特异度为71.9%，优于单一指标（P<0.05）。Kaplan-Meier分析显示，Ki-67高低表达两组总体RFS差异无统计学意义（P>0.05）；高Ki-67指数组中微血管浸润（MVI）阳性组RFS高于MVI阴性组（P<0.05）；低Ki-67指数组中MVI阳性组RFS与MVI阴性组差异无统计学意义（P>0.05）。 结论 术前联合年龄、AFP、Edmondson-Steiner分级、晕状强化及LI-RADS的MRI特征可有效预测肝细胞肝癌Ki67高表达并为评估预后提供影像学依据。

目的 分析妊娠合并卵巢肿瘤的临床特点，探讨MRI检查在妊娠合并卵巢肿瘤患者的诊断价值。 方法 回顾性分析2018年5月~2024年12月在西北妇女儿童医院就诊的67例经手术病理证实的妊娠合并卵巢肿瘤患者的MRI检查及临床资料。 结果 67例患者共82个肿瘤，15例双侧。肿瘤直径2.0~34.7（9.3±4.9） cm，其中成熟畸胎瘤11例，粘液性囊腺瘤11例，浆液性囊腺瘤10例，子宫内膜异位囊肿9例，黄素化囊肿7例，黄体囊肿6例，单纯性囊肿3例，交界性肿瘤4例，高级别浆液性癌3例，支持间质细胞瘤1例，无性细胞瘤1例，转移瘤1例。妊娠合并卵巢肿瘤MRI诊断准确率为91.5%，7例误诊。MRI主要表现为囊性或囊实性肿块，良性肿瘤以囊性为主，交界性或恶性肿瘤以实性为主。妊娠合并卵巢良性、交界性或恶性肿瘤患者的肿瘤大小、伴蒂扭转、肿瘤标记物升高在两组间分布比较，差异均无统计学意义（P0.05）。7例患者因无胎心或下腹痛于孕早期终止妊娠；22例良性因腹痛或体积巨大在孕中期手术，以腹腔镜为主；30例良性及交界性通过超声随访，待足月剖宫产分娩时手术；6例恶性，1例因胎儿染色体异常终止妊娠，2例促胎肺成熟后早产并根治性手术，3例孕中期保留生育功能手术。总体妊娠结局良好。 结论 妊娠合并卵巢肿瘤多为良性且无症状，MRI有助于妊娠合并卵巢肿瘤的定性诊断，为临床治疗提供依据。

乳腺癌是全球女性发病率最高的恶性肿瘤，早发现早诊断是延长生存期的关键，但是传统影像学诊断方法存在局限性。近年来，人工智能（AI）技术通过深度学习、图像处理等手段，显著提升了乳腺癌影像诊断的准确性和效率。在乳腺超声、乳腺X线、乳腺MRI及新兴影像技术中，AI可通过病变检测、分类、图像增强、风险预测及临床决策支持等技术推动医学影像的发展。然而，AI的临床转化仍面临数据标准化、算法泛化性、伦理合规等挑战，未来还需加强多中心合作，推动技术革新以及完善伦理法规，确保能真正地满足临床需求，从而推动乳腺癌诊疗的智能化、精准化与普惠化。本文系统综述了AI与传统影像学方法在乳腺疾病诊断、治疗及预后预测中的差异化优势与不足，探讨其临床转化的可行路径与未来发展方向，并对AI在乳腺疾病诊疗中的应用前景进行展望。

随着全球人口老龄化进程的加速，肌少症已发展成为严重影响老年人健康和生活质量的重大公共卫生问题。MRI的精细化应用为揭示肌肉微观病理变化提供了新视角。Dixon、DTI、T₂-mapping及MRS等技术可以量化肌肉脂肪浸润、纤维化及能量代谢，为肌少症的早期诊断、病理机制解析及干预提供理论依据。睡眠和体力活动是骨骼肌恢复、修复和生长的基石，通过促进合成代谢激素分泌、优化蛋白质合成环境、抑制分解代谢和降低炎症来支持肌肉健康。本文通过阐明睡眠-活动-肌肉三者间的内在联系，并引入MRI作为肌肉质量、组分及结构变化的无创、定量化评估工具，为肌少症的早期识别、风险分层及个体化干预提供坚实的科学依据。

乳腺癌是全球女性癌症相关死亡的主要原因。新辅助化疗在乳腺癌临床治疗中已成为不可或缺的一部分。传统评估新辅助化疗疗效的方法受限于其主观性和精确度，亟需探索更客观的评估替代方案。近年来，人工智能技术在医学影像领域取得了显著进展，尤其是影像组学和深度学习。研究表明，基于MRI的影像组学和深度学习方法，能够从丰富的影像数据中提取大量肉眼难以识别的关键特征，揭示肿瘤内部的微观结构变化并反映其生物学行为，定量评估肿瘤的异质性，进而显著提升疗效评估的准确性。本文从近年来基于MRI的人工智能技术在乳腺癌新辅助化疗疗效评估中的应用进行综述，旨在促进人工智能在乳腺癌新辅助化疗疗效评估领域由理论转化为临床实践的应用和发展，为乳腺癌精准化和个性化医疗的实现提供科学依据。

目的 比较常规剂量腹部薄层CT扫描中自适应统计迭代重建技术（ASiR）与基于模型的迭代重建技术（MBIR）间图像质量的差异。 方法 选取2024年6~9月陕西中医药大学附属医院收治的20例行上腹部CT扫描的患者，采用GE Discovery CT 750HD行常规剂量腹部CT平扫，采集数据后分别用滤波反投影重组（FBP）及迭代重建技术重组图像，重组层厚设为0.625 mm。借助后处理平台分析图像并行质量评价，重点测量并对比各重建方式下肝脾及肌肉等的噪声值（SD）、对比噪声比（CNR）和信噪比（SNR）。由2位资深放射科医生针对重建后的图像行双盲下的主观评判。 结果 以肝脏为研究重点，FBP、40% ASiR和VEO3.0-NR40重建图像的肝脏噪声分别为23.45±3.34、16.93±2.53、5.72±1.02，40% ASiR和VEO3.0-NR40重建图像噪声较FBP分别降低了27.8%和75.6%（P0.001）；3组图像肝脏的CNR分别为9.25±1.86、12.54±2.52、32.83±4.61，SNR分别为3.82±0.77、5.13±0.95、13.48±2.34，40% ASiR和VEO3.0-NR40重建图像的CNR分别较FBP组提高35.6%、255.0%，较SNR提高34.3%、252.9%（P0.001）。3组图像的主观评分分别为2.90±0.31、3.77±0.43、4.83±0.38。 结论 同等剂量下40% ASiR和VEO 3.0-NR40可有效降低腹部CT平扫图像噪声进而提高图像质量，均优于常规FBP重建算法。其中VEO 3.0-NR40重建算法效果卓越，能显著优化图像细节，减少噪声干扰。

膝骨关节炎（KOA）作为常见的慢性关节疾病，不仅导致关节结构损伤，还会通过下肢肌肉与关节之间的力学失衡引发肌肉形态和功能的显著变化，如肌肉萎缩、脂肪浸润和肌力下降。下肢肌肉和关节之间的力学失衡被认为是引起KOA的重要因素之一。近年来，MRI技术的快速发展为全面评估KOA患者下肢肌肉的形态、结构和功能提供了新的工具。本综述系统阐述T1加权成像、T2加权成像、T2 mapping成像、Dixon水脂分离技术、MRI影像组学及相关前沿技术的技术原理，介绍其在下肢肌肉萎缩、脂肪浸润及肌力下降评估中的应用。旨在通过系统总结多模态MRI技术在KOA患者下肢肌肉评估中的应用进展，为临床诊疗方案优化与康复策略制定提供科学依据，助力提升KOA患者的精准医疗水平。

深静脉血栓形成（DVT）是血液在深静脉内异常凝结所引起的一种疾病，其作为一种常见的外周血管疾病，年发病率约为0.1%。DVT脱落易并发肺栓塞，且20%~50%的患者会在后期出现血栓形成后综合征，严重影响患者生活质量。DVT的识别与诊疗对于预防并发症至关重要。本文就数字减影血管造影、超声、计算机断层扫描及磁共振成像等多种DVT影像学诊断技术及基于深度学习的血栓医学图像分析方法进行综述，以期为DVT的预防与诊疗提供依据。

目的 探讨磁共振扩散加权成像（MRI-DWI）联合动态增强MRI（DCE-MRI）在前列腺癌（PCa）诊断中的应用价值。 方法 选取2020年1月~2023年12月在马鞍山人民医院泌尿外科就诊并经临床和实验室检查后高度疑似PCa的106例患者。以病理检查结果为金标准，将患者分为PCa组（n=38）和良性组（n=68）。所有患者均接受常规MRI、DWI及DCE-MRI检查，采集多参数影像数据。比较两组表观扩散系数（ADC）值、容积转运常数（K^trans）、组织间隙-血浆速率常数（K_ep）和血管外细胞外间隙容积分数（V_e）。采用多元logistic回归和ROC曲线分析各参数对PCa的诊断效能。 结果 在DWI序列上，PCa组病灶大多呈现高信号，ADC值低于良性组（P<0.05）。在DCE-MRI中，PCa组K^trans和K_ep水平高于良性组（P<0.05）；两组V_e水平的差异无统计学意义（P>0.05）。多因素logistic回归分析显示，ADC值（OR=0.641）、K^trans（OR=1.948）和K_ep（OR=1.790）是PCa的独立预测因子（P<0.05）。ROC曲线分析显示，联合诊断PCa的曲线下面积（AUC）为0.944，相较于单项检测（ADC：AUC=0.876；K^trans：AUC=0.802；K_ep：AUC=0.749），差异有统计学意义（P<0.05）。 结论 MRI-DWI联合DCE在PCa诊断中具有较高的应用价值，能够为病灶的早期发现提供有效的影像学支持和可靠的量化参数。

目的 探讨基于深度学习超声影像组学列线图预测浸润性乳腺癌Ki-67表达水平的价值。 方法 回顾性单中心收集2024年1～12月蚌埠医科大学第一附属医院经病理证实的465例浸润性乳腺癌患者的术前完整的临床资料及超声图像。图像采集采用迈瑞Resona 7、三星HS60彩色多普勒超声诊断仪。根据免疫组化结果分为Ki-67高表达组及低表达组，按7∶3的比例随机分为训练组（n=326）及验证组（n=139）。采用ITK-SNAP软件从二维超声最大切面图像分割肿瘤，ICC评估ROI勾画一致性。采用Pyradiomics提取肿瘤组织的超声影像组学特征，并对四种深度学习网络进行预训练，分别构建临床模型、超声组学模型、融合模型及联合建立列线图模型；采用ROC曲线、校准曲线和决策曲线评估模型的诊断效能和临床应用价值。 结果 最终得到19个最佳超声组学特征及DenseNet121深度学习模型最佳，临床模型、超声组学模型、深度学习模型、融合模型及列线图在训练组中的曲线下面积分别为0.79（95% CI：0.74~0.84）、0.85（95% CI：0.81~0.90）、0.87（95% CI：0.83~0.91）、0.94，在验证组中的曲线下面积分别为0.76（95% CI：0.68~0.84）、0.78（95% CI：0.70-0.85）、0.81（95% CI：0.74-0.88）、0.91（95% CI：0.86-0.96）及0.93（95% CI：0.89-0.98）。 结论 基于深度学习的超声影像组学预测模型能够有效地预测侵袭性乳腺癌中的Ki-67表达。

目的 探讨双流注射技术联合70 kV管电压扫描在头颈部CT血管成像（CTA）成像应用中的可行性。 方法 前瞻性收集2024年7~11月于十堰市太和医院医学影像中心接受头颈部CTA检查的患者160例，将其随机分为A、B、C组：A组（n=60），管电压70 kV，双流法注射；B组（n=40），管电压100 kV，双流法注射；C组（n=60），管电压100 kV，常规对比剂注射。分别记录3组图像的主动脉弓、颈总动脉、颈内动脉、大脑中动脉D2段的CT值、SD值、对比噪声比（CNR）、信噪比（SNR）等，并记录患者的CT容积剂量指数（CTDI）、剂量长度乘积（DLP）数据；主观评价由2位高年资医师对所有VR图像进行双盲评分。 结果 A组主动脉弓CT值高于C组（P0.05），A、C两组其余各段血管CT值差异均无统计学意义（P0.05）。A组主动脉弓、双侧颈总动脉、双侧颈内动脉、双侧大脑中动脉CT值均高于300 HU，满足诊断需求。在主动脉弓分叉层面、右颈总动脉分叉层面以及右大脑中动脉起始层面，A组SNR与CNR值均低于C组（P0.05），且与B组差异无统计学意义（P0.05）。A组CTDI、DLP、有效辐射剂量（ED）值均低于B、C组（P0.05）。A组与C组相比，CTDI降低了77.41%，DLP降低了77.37%，ED降低了77.78%。A组碘对比剂用量较C组减少40%。 结论 在头颈部血管成像中，双流注射技术联合70 kV低管电压扫描方法可在不影响图像质量且满足诊断要求的同时大幅降低辐射剂量、减少纯碘对比剂用量，在临床检查中可行。

目的 评估超声衍生脂肪分数（UDFF）与非增强多层螺旋断层扫描（MSCT）CT值之间的关系，以通过UDFF来估算肝脏脂肪含量。 方法 前瞻性招募2024年2~6月在北京清华长庚医院就诊的140例患者，按照入院时间的先后将前110例患者作为实验集，后30例患者作为验证集。所有患者在7 d内完成超声检查及上腹部MSCT扫描。实验集患者分为正常组（肝脏脂肪含量<5.0%）68例、轻度脂肪肝组（肝脏脂肪含量≥5.0%且<10.0%）30例、中重度脂肪肝组（肝脏脂肪含量≥10.0%）12例。通过ROI测量肝右叶UDFF和CT值。分析UDFF与CT值的相关性，比较不同程度脂肪肝组间UDFF与CT值；采用ROC曲线评估UDFF对不同程度脂肪肝的诊断效能。 结果 在实验集中，UDFF与CT值呈强负相关关系（r=-0.738，P<0.001），且组间比较差异有统计学意义（P<0.001）。中重度脂肪肝组UDFF高于轻度脂肪肝组及正常组UDFF（P<0.001）。UDFF诊断轻度脂肪肝的曲线下面积为0.661（P=0.011、95% CI：0.536~0.785），敏感度为43.3%，特异度为85.3%，临界值为6.1%，UDFF诊断中重度脂肪肝的曲线下面积为0.921（P<0.001、95% CI：0.809~1.032），敏感度为91.7%，特异度为93.3%，临界值为10.4%。在验证集中，UDFF诊断轻度脂肪肝的准确度为71.4%，敏感度为57.1%，特异度为76.2%；诊断中重度脂肪肝的准确度为88.9%，敏感度为100.0%，特异度为85.7%。 结论 在脂肪肝定量诊断中，UDFF与CT值具有较高相关性，且对于诊断中重度脂肪肝的准确性较高。

非小细胞肺癌是全球范围癌症相关死亡的主要原因之一，而且隐匿性淋巴结转移对非小细胞肺癌患者的诊疗计划及预后产生不利的影响，通过影像早期发现非小细胞肺癌隐匿性淋巴结转移选择最优的治疗方法，从而改善患者的预后，最终为降低非小细胞肺癌相关死亡贡献一份力量，本文就近些年来影像学特征和影像组学在早期识别非小细胞肺癌隐匿性淋巴结转移中的应用及影像组学可解性方法展开综述。

宫颈癌是女性生殖系统常见的恶性肿瘤，与高危型人乳头瘤病毒持续感染密切相关。放疗是宫颈癌治疗的重要方式之一。然而，放疗在产生治疗效果的同时也可能对盆腔骨髓造成损伤，导致血液学毒性的发生。准确认识和早期预测血液学毒性的发生及分级，对于优化治疗方案和提升预后效果具有重要意义。本文就宫颈癌放疗中血液学毒性的机制、影响因素、影像学评估监测等相关研究进展进行综述，旨在为日后的临床实践提供参考。

目的 探讨头颅CT联合血小板与淋巴细胞比值（PLR）、D-二聚体（D-D）对脑卒中恢复期患者Brunnstrom分期功能训练康复效果的预测价值。 方法 选取2023年1月~2024年12月于浙江康复医院行Brunnstrom分期功能训练的脑卒中恢复期患者126例，治疗1月后采用Fugl-Meyer运动功能量表（FMA）评估患者康复效果，并将患者分为效果良好组与效果欠佳组，比较两组患者康复训练前头颅CT检查结果及PLR、D-D水平，采用ROC曲线分析头颅CT联合PLR、D-D对脑卒中恢复期患者Brunnstrom分期功能训练康复效果的预测价值。 结果 126例脑卒中恢复期患者行Brunnstrom分期功能训练后，79例（62.70%）患者康复效果良好，FMA评分为49.91±1.02分，47例（37.30%）患者康复效果欠佳，FMA评分为43.57±1.13分。效果欠佳组患者头颅CT异常比例及PLR、D-D水平高于效果良好组（P0.05）。多因素logistic回归分析显示，头颅CT结果、PLR及D-D是脑卒中恢复期患者Brunnstrom分期功能训练康复效果的独立影响因素（P0.05）。ROC曲线分析结果显示，PLR、D-D预测脑卒中恢复期患者Brunnstrom分期功能训练康复效果的最佳截断值分别为150.09、208.85 ng/mL，且头颅CT联合PLR、D-D预测脑卒中恢复期患者Brunnstrom分期功能训练康复效果的AUC为0.822，特异度为89.87%，均高于指标单独预测的AUC及特异度（P0.05）。 结论 头颅CT检查结果及PLR、D-D水平是脑卒中恢复期患者Brunnstrom分期功能训练康复效果的独立影响因素，且头颅CT联合PLR、D-D有助于提高对脑卒中恢复期患者Brunnstrom分期功能训练康复效果的预测价值。

目的 比较超声应变弹性成像和影像组学对乳腺癌新辅助化疗后病理学缓解的诊断效能，并探讨联合应用的可行性。 方法 回顾性收集2021年1月~2024年6月中山市中医院100例接受新辅助化疗的乳腺癌患者。采集新辅助化疗前的乳腺癌超声图像，利用应变弹性成像和影像组学方法获得病灶的硬度参数和影像组学评分。新辅助化疗后行手术切除，确认为病理学完全缓解（pCR）或非病理学完全缓解（npCR）。绘制ROC曲线评估单项及联合参数的诊断效能，包括曲线下面积（AUC）、敏感度、特异度。 结果 术后病理分为pCR组41例，npCR组59例。pCR组病灶体积、硬性病灶比例及应变率FLR（脂肪/病灶比值）均低于npCR组（P<0.05）。FLR预测pCR的AUC为0.833（最佳截断值14.3，敏感度78.05%，特异度77.97%）；影像组学评分的AUC为0.825（最佳截断值1.92，敏感度82.93%，特异度71.19%），两者效能的差异无统计学意义（P=0.88）。联合模型AUC提升至0.914，优于各单项指标（P均<0.01）。 结论 超声应变弹性成像和影像组学对pCR评估价值相当，联合应用可显著提高诊断效能，为新辅助化疗疗效无创评估提供新策略。

目的 探讨能谱CT成像联合肿瘤标志物水平对肺腺癌和鳞癌的鉴别诊断价值。 方法 回顾性分析2022年5月~2024年5月于广元市中心医院就诊的疑似肺占位性病变需要增强CT扫描确诊的患者病例资料，经病理证实为肺腺癌（n=78）和肺鳞癌（n=30）；所有患者均经能谱CT成像（GE Discovery 750宝石能谱64排CT扫描仪）检查及血清肿瘤标志物检测，对比2组患者能谱CT成像；测定血清肿瘤标志物水平；采用ROC曲线分析能谱CT成像联合血清肿瘤标志物水平对肺腺癌和鳞癌的诊断价值，采用Delong检验比较各单一指标和联合模型曲线下面积（AUC）之间的差异。 结果 与肺鳞癌组比，肺腺癌组周围型分布、磨玻璃结节、胸膜凹陷征占比均较高（P<0.05），血管集束征、侵犯纵隔占比均较低（P<0.05）。肺腺癌组血清肿瘤标志物水平均低于肺鳞癌组（P<0.05）。增强动脉期CT值、静脉期CT值、癌胚抗原、神经元特异性烯醇化酶、细胞角蛋白19的可溶性片段21-1、鳞状细胞癌抗原水平联合检测AUC均高于单独检测：AUC分别为0.92（0.854~0.965）、0.87（0.787~0.924）、0.70（0.834~0.953）、0.91（0.834~0.953）、0.93（0.859~0.968）、0.93（0.859~0.968）、0.76（0.668~0.837）、0.98（0.966~1.000），且联合检测敏感度、特异度（0.97、0.96）均高于单独检测（0.80、0.80、0.96、0.90、0.90、0.96；0.90、0.83、0.77、0.87、0.87、0.57）。 结论 能谱CT成像联合肿瘤标志物水平诊断肺腺癌、肺鳞癌具备鉴别诊断意义。

目的 采用文献计量学方法，系统梳理近20年脑电图（EEG）应用于针灸领域的研究动态与核心进展，揭示学科发展趋势、国际合作模式及临床转化潜力。 方法 基于Web of Science核心合集数据库，纳入181篇文献，运用CiteSpace软件进行可视化分析，包括年发文量、国家/地区合作网络、期刊共被引、关键词共现与聚类分析，并结合突现词检测研究热点的阶段性演变。 结果 年发文量呈稳定增长趋势，中国（不含中国台湾省）发文量最多（97篇），英国合作中心性最高（0.59）。高频被引期刊集中于神经影像学与替代医学领域。关键词分析显示研究热点从疼痛、电针逐步转向脑网络调控、随机对照试验及多模态成像技术，聚类主题聚焦针灸神经调控机制与自主神经系统调节。突现词表明大脑模型、功能连接成为新兴方向，脑电图技术证实针灸可增强α节律同步性、改善脑网络拓扑结构，为中风康复等临床疗效提供电生理证据。 结论 脑电图与针灸的交叉研究已从单一机制探索转向复杂系统分析，未来需深度融合EEG-fMRI等多模态技术、人工智能算法及临床数据，构建针灸疗效的动态评估体系，推动个性化治疗方案的优化与精准医学的转化。

目的 探究多层螺旋CT（MSCT）在胃肠道间质瘤（GIST）诊断、危险度分级评估中的应用价值，并分析不同危险度分级GIST的影像特点。 方法 将2019年1月~2024年12月中国融通医疗健康集团有限公司安庆一一六医院收治的104例GIST患者纳入研究，均行MSCT平扫及多期增强扫描，以手术病理结果为金标准，将极低危、低危病例纳入低风险组，中、高危病例纳入高风险组，对比分析两组MSCT特征差异，采用ROC曲线分析评估MSCT特征对高风险GIST的预测效能，并对预测模型进行临床验证。 结果 多因素logistic回归分析表明，肿瘤直径、病灶形态、生长方式和溃疡是危险度分级的独立影响因素（P<0.05）。基于MSCT特征GIST患者危险度分级诊断的logistic回归模型，ROC曲线分析该模型对危险度分级的诊断价值，结果显示，曲线下面积为0.951（P<0.001），敏感度为94.74%，特异度为84.85%，诊断效能较高。Hosmer-Lemeshow拟合优度检验结果显示，GIST患者危险度分级诊断预测模型的拟合水平较好（P=0.675，调整后R²=0.754）。临床验证该预测模型的敏感度为100%，特异度为88.89%，准确率为92.31%，预测模型与临床实际的一致性较高（Kappa=0.831）。 结论 MSCT可通过肿瘤直径、形态、生长方式及溃疡等特征有效评估GIST危险度分级，其中肿瘤直径>5 cm、不规则形态、跨壁生长及溃疡的存在是预测高风险GIST的独立影像学指标，能为临床术前风险评估提供重要依据。

目的 探讨术前MRI影像学特征联合血清炎症因子预测乳腺浸润性导管癌病理分级的诊断效能。 方法 回顾性收集2021年12月~2024年3月盐城市第一人民医院127例乳腺浸润性导管癌患者，根据病理分级分为低级别组（n=76）与高级别组（n=51）。患者术前行MRI及血常规检查，收集临床指标包括年龄、淋巴细胞、单核细胞、中性粒细胞和血小板计数，计算衍生指标中性粒细胞-淋巴细胞比值（NLR）、血小板-淋巴细胞比值（PLR）、淋巴细胞-单核细胞比值（LMR）和全身免疫炎症指数（SII）；收集影像学特征包括肿瘤最大径、肿瘤形态、位置、象限、实质强化特点、MRI报告腋窝淋巴结状态、时间-信号强度曲线类型、BI-RADS分类。比较两组间临床影像学特征的差异，采用Spearman相关性分析临床影像学特征与乳腺癌病理分级的相关性。 结果 NLR、SII、肿瘤最大径、BI-RADS分类在低级别与高级别组间的差异有统计学意义（P0.05），与病理分级均呈正相关（P0.05），其中SII预测乳腺癌病理分级的诊断效能最高（AUC=0.663）；联合4个特征后，诊断效能提升（AUC=0.750）。 结论 MRI影像特征联合血清炎症因子对预测乳腺癌病理分级具有一定临床价值。

目的 探讨3.0T MRI T2 mapping与扩散张量成像（DTI）技术在2型糖尿病周围神经病变（DPN）诊断的价值。 方法 前瞻性纳入2021年1月~2024年4月住院治疗的42例DPN患者（DPN组）及29例健康对照（HC组）。所有受试者均在3.0T MRI下行下肢神经T2 mapping、DTI及全身扩散成像结合背景抑制技术扫描，测量两组受试者的坐骨神经和胫神经T2值、DTI定量参数，以及股四头肌T2值、坐骨神经与同层面股四头肌T2比值、坐骨神经及胫神经横截面积并比较组间差异，并通过ROC曲线分析评估各参数的诊断效能。 结果 DPN组与HC组比较，坐骨神经和胫神经的T2值、AD、RD升高（P<0.001），FA、RA降低（P<0.001）。DPN组内比较显示，坐骨神经与胫神经的T2、FA、RD、RA值差异有统计学意义（P<0.05），AD值的差异无统计学意义（P>0.05）。HC组内比较，坐骨神经和胫神经的T2值和DTI各参数间差异均无统计学意义（P>0.05）。DPN组股四头肌的T2值及坐骨神经与相应肌肉的T2比值均高于HC组（P<0.05）。两组间坐骨神经及胫神经横截面积的差异有统计学意义（P<0.05）。ROC曲线分析显示，坐骨神经和胫神经T2值曲线下面积分别为0.864和0.726；DTI参数中的FA值ROC曲线下面积分别为0.825和0.800；T2值联合FA曲线下面积分别为0.895和0.822。 结论 3.0T MRI T2 mapping联合DTI技术可有效定量评估2型糖尿病周围神经病变，T2值与FA值的联合诊断模型对2型糖尿病周围神经病变诊断效能更高，可有效显示股四头肌的脂肪浸润及水分含量变化及评估DPN患者下肢神经的形态学改变，为DPN的早期诊断和病情评估提供了可靠的影像学依据。

乳腺癌作为全球女性最常见的恶性肿瘤之一，其发病率与死亡率均居前列。腋窝淋巴结（ALN）状态的精准评估直接影响临床决策及预后判断。尽管腋窝淋巴结清扫和前哨淋巴结活检仍是诊断金标准，但其均存在手术创伤性与假阴性率的局限性。因此，术前准确预测腋窝淋巴结状态是目前仍需解决的问题。乳腺X线摄影、CT和乳腺MRI技术的进步推动了无创诊断的发展，影像组学与深度学习技术已深度融入乳腺癌ALN转移研究领域。基于CT与MRI的影像组学及深度学习模型在探究乳腺癌ALN转移中表现优异，其AUC值显著。本文就CT及MRI影像组学在预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的应用进展方面进行系统阐述。

目的 探讨多层螺旋CT（MSCT）联合血小板参数［血小板计数（PLT）、平均血小板体积（MPV）］在不同病理类型急性阑尾炎（AA）中的诊断价值。 方法 回顾性选取2022年1月~2024年12月我院就诊的135例AA患者，根据病理结果分为单纯性AA组（n=25）、化脓性AA（n=100）、坏疽性AA（n=10），全部患者入院后术前均行MSCT检查、PLT、MPV检测，分析MSCT联合PLT、MPV对不同病理类型急性阑尾炎的影像学差异及诊断价值。 结果 不同病理类型AA的MSCT征象中粪石嵌顿、盲肠末端壁增厚、局部淋巴结肿大比较差异无统计学意义（P0.05）；坏疽性AA组阑尾直径、阑尾壁厚度依次高于化脓性AA组、单纯性AA组（P0.05）；与化脓性AA组、单纯性AA组相比，坏疽性AA组的阑尾壁外积气比例更高，与单纯性AA组比较，化脓性AA组、坏疽性AA组阑尾周围积液比例更高（P0.05）。与单纯性AA组相较，化脓性AA组、坏疽性AA组PLT更高、MPV更低（P0.05）。MSCT征象拟合模型、血小板参数拟合模型以及联合拟合模型诊断AA不同病理类型的曲线下面积（95% CI）为0.860（0.766~0.954）、0.817（0.699~0.935）、0.920（0.848~0.992）。 结论 AA具有典型的MSCT征象，为阑尾直径及阑尾壁厚度变大、阑尾壁外有积气、阑尾周围有积液，同时MSCT征象联合PLT、MPV指标能为鉴别不同病理类型的AA提供一种综合判断方案。

目的 基于T1WI影像组学特征，通过支持向量机（SVM）、逻辑回归、随机森林、K最近邻、朴素贝叶斯以及多层感知机6种机器学习算法，构建高效稳定的新生儿急性胆红素脑病机器学习预测模型。 方法 回顾性选取2019年1月~2023年8月新疆医科大学第一附属医院收治入院并临床诊断为急性胆红素脑病的新生儿54例，出生胎龄37⁺²~40⁺¹（38.03±2.57）周；另选取正常新生儿47例，其出生胎龄37⁺⁴~40⁺⁵（38.05±2.61）周。采用Python程序及Pyradiomics软件从影像图像中提取高通量影像组学特征，并采用Pearson相关系数和LASSO回归进行特征筛选，建立影像组学机器学习模型并比较各类机器学习分类器的性能。 结果 经过影像组学特征提取和筛选，共筛选出8个最具代表性的特征，建立新生儿急性胆红素脑病影像组学模型，其中SVM准确度为0.739，优于其他5种算法。 结论 基于MRI影像组学的机器学习模型在新生儿胆红素脑病诊断中展现出显著价值，其中SVM凭借优异的分类性能和模型稳定性成为最优算法，为急性胆红素脑病的早期诊断提供了新思路，具有重要的临床应用前景。

目的 通过机器学习方法对比分析首诊肝癌患者Ki-67表达水平的差异，并探讨其在免疫组化特征术前预测中的作用。 方法 本研究基于双中心数据，收集2023年11月~2024年10月在联勤保障部队第910医院和泉州市第一医院就诊的首诊肝癌患者的MRI及免疫组化Ki-67表达数据，共纳入59例初诊肝癌患者，其中男性52例，女性7例，年龄32~55（44.71±6.639）岁。所有患者均经临床影像诊断为肝细胞癌，并接受术前增强MRI检查。根据Ki-67表达水平，以20%为阈值将患者分为高表达组（Ki-67≥20%，n=37）和低表达组（Ki-67<20%，n=22）。影像数据通过3.0T磁共振采集，包括T2WI抑脂序列图像。使用3D Slicer软件手动勾画肿瘤感兴趣区域，并通过OnekeyAI平台提取影像组学特征。采用合成少数类过采样技术平衡数据分布，并对数据进行严格的预处理，包括缺失值处理、异常值检测和数据标准化。运用多种机器学习模型（包括逻辑回归、支持向量机、K近邻、随机森林、极端随机树、XGBoost、LightGBM和多层感知器）对Ki-67表达水平进行分类和预测。 结果 随机森林、极端随机树和XGBoost模型在分类训练中表现优异，其中XGBoost模型的AUC值最高（0.914），随机森林和极端随机树的AUC值分别为0.911和0.833。在测试集中，3种模型的AUC值分别为0.741、0.750、0.777。 结论 基于小样本的磁共振T2WI图像的影像组学特征结合多种机器学习模型，能够有效预测肝癌患者的术前Ki-67表达水平。