目的 利用超声影像组学技术结合临床指标及超声造影（CEUS）构建联合模型，提升灰区PCa的诊断准确性。 方法 回顾性分析2023年6月~2024年9月收治的137例血清PSA灰区（4~10 ng/mL）可疑前列腺癌的患者，随机分为训练组和验证组。收集临床资料，对灰区病灶的灰阶超声及CEUS图像进行处理，提取超声影像组学特征。通过特征筛选，分别构建临床模型、超声造影模型、超声影像组学模型及联合模型。采用ROC曲线、决策曲线分析（DCA）及校准曲线评估各模型的诊断效能。 结果 137例患者中，前列腺癌55例，良性病变82例。多因素Logistic回归分析显示，游离PSA（fPSA）和峰值强度（PkI）是灰区PCa的独立预测因素（P<0.05）。联合模型在训练集和验证集中的AUC值分别为0.965和0.893，显著优于单一模型。DCA曲线显示，联合模型在低风险阈值下具有更高的净收益，校准曲线进一步证实了其准确性。 结论 超声影像组学结合临床指标及超声造影构建的联合模型显著提高了灰区PCa的诊断准确性，为临床提供了一种有效的辅助诊断工具。

目的 探讨低辐射剂量扫描联合深度学习重建（DLIR）算法在CT引导下肺穿刺活检中应用的可行性及临床价值。 方法 选取2023年9月~2024年3月在陕西中医药大学附属医院行CT引导下肺穿刺患者，根据扫描方案不同，将60例肺穿刺活检患者分为常规剂量组（A组）和低剂量组（B组）。A组为100 kV，噪声指数（NI）=15；B组NI=45，其余扫描参数均相同。在常规剂量组中首次和末次全肺扫描分别采用A、B组参数扫描，用于评价深度学习重建算法（DLIR）改善图像质量潜能。A组中首次全肺扫描采用滤波反投影（FBP）和权重为50%自适应统计迭代重建-V（50% ASIR-V）重建，末次全肺扫描采用深度学习重建算法的3种强度（DLIR-L、DLIR-M、DLIR-H）重建图像。分别测量脊柱旁肌肉、皮下脂肪及主动脉血管CT值和SD值，计算信号噪声比（SNR）和对比噪声比（CNR）。对比A、B两组的患者基线特征、穿刺过程中总的辐射剂量、病理阳性率及并发症发生率。 结果 5种不同条件下重建图像在肌肉、皮下脂肪及主动脉血管处CT值差异无统计学意义（P>0.05），SD值、SNR和CNR值差异有统计学意义（P<0.05），组间两两比较分析显示，DLIR-H图像与50% ASIR-V图像在肌肉、脂肪、血管SD和SNR的差异无统计学意义（P>0.05）；FBP vs DLIR-H和DLIR-L vs DLIR-H组的CNR值差异有统计学意义（P<0.05）。与A组总辐射剂量相比，B组总辐射剂量减少约93.6%（P<0.001）。两组图像质量均能满足临床穿刺需要，两组患者的基线特征、病理阳性率及并发症发生率的差异均无统计学意义（P>0.05）。 结论 低剂量CT扫描结合DLIR重建，可以显著降低图像噪声，提高图像质量，且不影响穿刺安全性和病理阳性率。

目的 探讨超声造影（CEUS）的肝脏影像报告和数据系统（LI-RADS）分类与肝硬化背景下肝细胞肝癌（HCC）病理分化程度和微血管侵犯（MVI）间的关系。 方法 回顾性纳入2021年6月~2022年12月于四川大学华西医院超声医学科行肝脏CEUS检查的HCC患者共368例，其中男298例，女70例，年龄25~85（55.72±10.60）岁。根据病灶的分化程度及MVI情况，对临床特征、CEUS表现及LI-RADS分类进行比较分析。 结果 根据Edmondson-Steiner病理分化程度分级，其中112例为低分化，239例为中分化，17例为高分化。病理结果显示142例为MVI阳性，226例为MVI阴性。HCC病灶大小随分化程度的增加而减小（P<0.001）。MVI阳性病灶大于MVI阴性病灶（P<0.001）。低分化、中分化、高分化HCC中呈现轻度或晚期廓清的比例分别为59.8%、67.4%、70.6%，LI-RADS分类判定为LI-RADS 5类的比例分别为58.0%、66.5%、70.6%，两者比例均随分化程度增加而升高。低分化HCC的早期或明显廓清的比例为38.4%，中分化为28.0%，高分化为5.9%，LI-RADS判定为LI-RADS M类的比例分别为40.2%、28.9%、5.9%，分化程度增加，两者比例均呈降低的趋势。HCC分化程度增加，MVI阴性比例增加（P<0.001）。MVI阳性和阴性之间的CEUS特征包括动脉期增强和廓清及LI-RADS分类差异无统计学意义（P>0.05）。 结论 在肝硬化背景下，HCC的CEUS LI-RADS分类与其分化程度存在一定相关性，病灶分化程度越高，LI-RADS 5类占比越高，分化越低，LI-RADS M类比例增加。

目的 探讨¹⁸F-PI-2620 PET脑显像中脑膜瘤tau蛋白摄取、与病灶大小和钙化相关性及潜在应用。 方法 回顾性分析2020年1月~2023年12月于本院行¹⁸F-PI-2620 PET脑检查的311例受试者，筛查出最终MRI增强诊断为脑膜瘤的患者共8例。对所有纳入者的脑膜瘤病灶，测量其大小和最大标准摄取值（SUV_max），并以对侧正常大脑皮层为背景计算本底SUV_max以及病灶与本底的SUV_max比值（T/N），比较SUV_max、T/N值与病灶大小、钙化的相关性。 结果 8例脑膜瘤患者中，男3例，女5例，年龄65~78（69.8±4.86）岁。脑膜瘤与本底的SUV_max差异有统计学意义（P<0.05）。脑膜瘤组的病灶与本底的摄取比值（T/N）高于本底 （P<0.001）。脑膜瘤钙化组和非钙化组的SUV_max及T/N值的差异无统计学意义（P>0.05）。病灶的体积与摄取的T/N值呈强相关关系（R=0.89，P<0.01）。 结论 脑膜瘤中¹⁸F-PI-2620的Tau摄取值与病灶大小相关，但与病灶是否钙化无关。

目的 探讨基于X线征象及临床信息构建机器学习模型预测乳腺导管内癌组织学分级的可行性。 方法 回顾性分析239例经病理证实为乳腺导管内癌患者的乳腺X线征象及临床信息，根据病理结果分为非高级别（n=109）及高级别（n=130）。把采集的10个临床信息及15个乳腺X线征象进行统计学分析，筛选出差异有统计学意义的特征构建极端梯度提升、逻辑回归、多项式朴素贝叶斯3种机器学习模型，以ROC曲线下面积（AUC）为主要指标择出最优模型。 结果 极端梯度提升、逻辑回归、多项式朴素贝叶斯训练集的AUC值分别为0.790、0.794、0.802，测试集的AUC值分别为0.760、0.758、0.774，准确度分别为0.760、0.759、0.774，敏感度分别为0.725、0.825、0.800，特异度分别为0.625、0.434、0.625。 结论 基于机器学习构建的乳腺导管内癌组织学分级模型预测效能较好，多项式朴素贝叶斯的预测效能最优。

目的 通过对多参数磁共振成像数据进行影像组学特征提取，联合临床特征建立预测模型，寻找对三阴性乳腺癌（TNBC）预测价值最高的机器学习模型。 方法 收集175例乳腺癌患者，包括40例TNBC和135例非TNBC患者，按7∶3分为训练集（n=123）和验证集（n=52），使用不同的机器学习算法建立多参数的预测模型，并与临床特征联合建模，通过ROC曲线评价不同模型的预测效能。 结果 在训练集和验证集中，病灶边界、WHO分级及T2WI信号在TNBC和非TNBC中的差异有统计学意义（P<0.05），基于rbf_SVM建立的Model-T2WI、Model-DWI、Model-DCE_phase2、Model-DCE_phase7 、T2WI+DWI、DCE_Phase7+T2WI、DCE_Phase7+DWI、DCE_Phase7+T2WI+DWI、DCE_Phase7+T2WI+DWI+Clinic的9个模型中，DCE_Phase7+T2WI+DWI+Clinic的影像组学建立的预测模型效能最高，在训练集和验证集中的曲线下面积分别为0.992、0.936。 结论 基于多参数磁共振成像的影像组学模型能较准确地预测TNBC，有助于TNBC的临床诊疗管理。

目的 本研究旨在开发一种基于增强CT图像特征联合临床指标的联合列线图模型来预测未接受治疗的中期肝细胞癌（HCC）患者经导管动脉化疗栓塞（TACE）的早期复发（ER），并将该模型的性能与影像组学和临床模型进行比较。 方法 本研究为回顾性、双中心研究，纳入2020年2月~2024年2月于合肥市第一人民医院就诊的55例在TACE前接受增强CT的HCC患者，通过5折交叉验证随机分为训练组和验证组。收集、评估所有患者的临床资料、CT影像组学数据、病理学资料、TACE术前1周内血清学指标。使用单因素秩和检验和Spearman相关性分析法进行影像组学特征筛选、根据逻辑回归模型系数和特征数值的线性乘积计算Radscore，利用单多因素逻辑回归进行变量显著性分析，得到独立影响因素并建立列线图、绘制ROC曲线及决策曲线以评估模型性能。 结果 在训练组和验证组中，联合列线图模型预测TACE术后早期复发的AUC分别为0.787（95% CI：0.52~1.05）和0.847（95% CI：0.54~1.14）。单、多因素回归分析表明凝血酶原时间是与TACE术后早期复发相关的独立血清学影响因素（P<0.05）。在训练组及验证组中，单纯临床模型、单纯影像列线图模型预测TACE早期复发的曲线下面积（AUC）、准确度、敏感度、特异度均低于临床-影像联合列线图模型，通过决策曲线分析表明联合列线图模型具有更大的净收益。 结论 本研究所提出的联合列线图模型具有准确预测HCC患者行TACE术后早期复发的潜力。

程序性死亡受体和程序性死亡配体（PD-1/PD-L1）通路免疫检查点抑制剂是肿瘤治疗的新方法，而且肿瘤PD-L1表达水平与这种免疫治疗的疗效密切相关。临床上以免疫组化法检测PD-L1的表达水平，但该方法是有创的，且 PD-L1在肿瘤部位的表达具有时空异质性，该方法不能全面的反映肿瘤PD-L1的表达情况。核医学分子影像技术可以无创、实时、动态、可视化监测机体内PD-L1的表达情况。锝-99m是单光子发射计算机断层扫描（SPECT）成像最常用的核素，具有价廉易得，能量和半衰期适中等特点，而SPECT是核医学最常用的影像设备，在全球范围内应用广泛。因此，靶向PD-L1的锝-99m标记分子探针有着广阔的应用前景。本文主要针对靶向PD-L1的锝-99m标记分子探针的研究进行综述，为寻找新型靶向PD-L1的SPECT显像探针提供指导。

目的 对比基于传统MRI征象和影像组学评估直肠癌T2和T3分期效能。 方法 共回顾性纳入2021年12月~2024年12月就诊于同济大学附属东方医院庐江分院的272例经外科术后病理证实为T2期（n=104）与T3期（n=168）的直肠癌患者。首先对比基于多参数传统MRI征象术前评估直肠癌T2与T3分期的诊断效能；其次，按7∶3的比例将入组患者随机分为训练组（n=190）和验证组（n=82），分别从非抑脂T2序列、弥散加权成像和MRI增强扫描图像中提取与直肠癌T2和T3分期相关的影像组学特征，构建影像组学联合模型；最后，分别绘制基于多参数传统MRI征象和影像组学模型ROC曲线，并计算对应模型曲线下面积（AUC）、特异度和敏感度，对比分析基于两种诊断方式术前评估直肠癌T2和T3分期的效能。 结果 基于传统多参数MRI征象诊断效能（AUC=0.905），特异度和敏感度分别为0.917和0.894；而基于MRI影像组学联合模型训练组最高（AUC=0.981），特异度和敏感度分别为0.944和0.929；验证组（AUC=0.953），特异度和敏感度分别为0.926和0.898，且校准度良好并具有统计学意义（P<0.05）。 结论 基于MRI影像组学模型术前评估直肠癌T2和T3分期效能高于传统MRI征象，值得临床实践中进一步推广应用。

目的 分析MRI未见血管压迫的三叉神经痛病例，探讨三叉神经痛的原因。 方法 回顾性分析2018年1月~2023年9月截止在周口市中心医院神经外科二病区住院诊断为三叉神经痛，进行微血管减压术且术前MRI未见责任血管压迫的86例患者的临床资料，其中符合纳入标准的有74例。以微血管减压术中获得的内镜图像及术后随访作为参考标准，由具有5年以上资历的影像科医师单独阅片，针对MRI术前检查未发现责任血管的图像进行分析。使用巴罗神经病学研究所疼痛强度评分评估术后疗效，采用重复测量方差分析比较差异。 结果 74例三叉神经痛患者中，30例（40.5%）术中单纯静脉压迫、15例（20.3%）静脉压迫合并蛛网膜粘连、12例（16.2%）动脉分支压迫、11例（14.9%）单纯蛛网膜粘连、3例（4.1%）肿瘤压迫、3例（4.1%）术中无血管压迫或蛛网膜粘连。与术前相比，患者术后各时间点的疼痛均明显缓解，差异有统计学意义（P<0.05）。 结论 MRI常用于三叉神经痛术前的诊断，可清晰显示神经血管相互作用。对于不同原因引起的三叉神经痛应采取不同的手术策略。对于无血管压且继发原因未知的三叉神经痛患者需要运用特定的检查序列，影像医生在进行诊断时应认真查看病史、综合分析，提高诊断正确率。

随着脑科学计划的推进，大脑相关研究已成为科研热点，与其相关的神经调控是目前研究的前沿方向。相比传统的神经调控手段，低强度聚焦超声（LIFU）作为一种新兴的神经调控技术，具有无创、可逆、可靶向大脑深层结构等优点，已被国内外学者广泛研究，但关于LIFU神经调控的具体机制还不十分清晰，而机制的阐明对其在相关领域的应用具有指导意义。本文就近年来LIFU神经调控的作用机制的研究进展进行简要综述，并且简要梳理了超声在神经系统的应用，以期为超声神经调控的后续基础和临床研究提供参考。

目的 探讨对比增强乳腺X线摄影（CEM）联合常规超声对乳腺乳头状病变的良恶性鉴别诊断价值。 方法 回顾性分析2020年1月~2024年7月术前同时行CEM和超声检查并经病理学检查证实乳腺乳头状病变70例女性患者的临床资料，同时分析病灶CEM及超声特征。以病理结果为金标准，评价单独CEM、单独超声、CEM+超声对乳腺乳头状病变的诊断效能。 结果 70例患者良性病变48例（包括导管内乳头状瘤），高危+恶性病变22例（包括导管内乳头状瘤伴不典型增生4例及乳头状癌18例），共检出90个病灶。其中CEM+超声的AUC最高，约为0.863。CEM+超声的特异度及准确率最高，分别约为79.1%和84.2%；而CEM+超声与单独CEM的敏感度及阴性预测值相近，分别为95.5% vs 95.5%、97.4% vs 97.1%。 结论 CEM形态学联合超声特征综合判断提高了BI-RADS 3~5类乳腺乳头状病变的诊断效能，一定程度降低了良性病变的活检率，且提高了恶性病变的检出率。

肺癌是全球发病率最高的癌症之一，同时也是癌症的主要死亡原因，早期通常表现为肺结节。CT是评估肺结节的重要影像学检查方法。随着技术的进步，双能CT广泛应用于临床。通过获取两种不同能量谱的图像，双能CT实现材料分解，生成特定于材料和能量的图像。现有研究表明，双能CT不仅可以用于鉴别肺结节良恶性、预测肺癌病理分型、肿瘤分化程度和肺癌基因表达，还可以评估肺癌疗效及预后。本文就双能CT材料分解图像在鉴别肺结节良恶性、预测肺癌病理分型、肿瘤分化程度、肺癌基因表达、疗效评估及预后等临床应用方面展开综述，旨在系统梳理双能CT材料分解图像在肺结节中的临床应用进展，为临床决策提供更科学准确的依据，推动肺癌精准医疗的进一步发展。

目的 探讨子宫动脉血流参数联合外周血D二聚体（D-D）对孕早期复发性流产孕妇不良妊娠结局的评估价值。 方法 选取2021年1月～2023年6月淮安市妇幼保健院收治的80例孕早期复发性流产孕妇作为研究组，均随访至妊娠28周，按照妊娠结局将其分为妊娠丢失组（n=35）和妊娠成功组（n=45），另选取同期于本院接受产检的92例正常妊娠孕妇作为对照组。比较研究组和对照组、妊娠丢失组和妊娠成功组子宫动脉舒张早期切迹指数（NI）、阻力指数（RI）、收缩期最大峰值流速与舒张末期流速比值（S/D）、搏动指数（PI）及外周血D-D水平，将妊娠丢失组纳入阳性，妊娠成功组纳入阴性，绘制ROC曲线分析子宫动脉NI、RI、S/D、PI、外周血D-D单一及联合检测对孕早期复发性流产孕妇不良妊娠结局的预测价值。 结果 研究组子宫动脉NI低于对照组（P<0.05）；子宫动脉RI、S/D、PI及外周血D-D水平高于对照组（P<0.05）。妊娠丢失组子宫动脉NI低于妊娠成功组 （P<0.05）；子宫动脉RI、S/D、PI及外周血D-D水平高于妊娠成功组（P<0.05）。ROC曲线分析显示，子宫动脉NI、RI、S/D、PI、外周血D-D联合检测预测孕早期复发性流产孕妇不良妊娠结局的AUC值高于NI、RI、S/D、PI、外周血D-D单一检测（P<0.05）。 结论 子宫动脉多血流参数、外周血D-D联合检测预测孕早期复发性流产孕妇不良妊娠结局具有优势，临床后续可通过开展子宫动脉多血流参数、外周血D-D联合检测手段及时对复发性流产孕妇不良妊娠结局进行评估，以促进复发性流产孕妇妊娠结局的改善。

目的 探讨基于二维超声及剪切波弹性成像（SWE）结合XGBoost机器学习模型在甲状腺结节良恶性鉴别诊断中的创新性及有效性。 方法 分析2021年5月~2022年9月于安徽医科大学第一附属医院北区就诊扫156例甲状腺结节患者（共209个结节）的二维超声图像及SWE测值，以病理为金标准，使用XGBoost算法，建立基于二维超声特征和SWE的机器学习模型。使用Shapley加性解释方法评估特征重要性。绘制ROC曲线，计算ROC曲线下面积，评估XGBoost模型和SWE的诊断效能。采用决策曲线分析和校准曲线用于评估XGBoost模型的应用价值及诊断效能。 结果 XGBoost模型在训练队列诊断甲状腺结节良恶性的曲线下面积、准确度、敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为0.890、0.776、89.6%、65.7%、83.3%、76.7%；在验证队列分别为0.913、0.788、92.7%、64.9%、82.9%、82.8%。决策曲线分析及校准曲线分析显示， XGBoost模型在诊断甲状腺结节良恶性方面展现出了良好的临床应用价值，以及高准确性和可靠性。 结论 基于二维超声特征及SWE的XGBoost机器学习模型在甲状腺结节良恶性鉴别诊断中具有重要应用价值，为临床决策提供了新的高效工具。

目的 分析MRI及鳞状上皮细胞癌抗原（SCC-Ag）联合预测宫颈癌淋巴结转移的价值。 方法 收集2022年10月~2024年7月就诊于蚌埠医科大学第一附属医院的151例宫颈癌患者临床及MRI图像资料，依据术后病理结果分为非淋巴结转移组（n=83）与淋巴结转移组（n=68），比较两组患者的年龄、肿瘤最大直径、淋巴结短径、宫旁浸润、阴道受累和SCC-Ag水平，结合多项指标评估宫颈癌淋巴结转移的预判价值。 结果 单因素分析结果表明，影响淋巴结转移的因素有肿瘤最大径、淋巴结短径、宫旁浸润、阴道受累、SCC-Ag水平（P<0.05）。二元Logistic回归分析表明，可预测淋巴结转移风险的肿瘤最大径、淋巴结短径、SCC-Ag、宫旁浸润、阴道受累等均为独立影响因素（P<0.05）。肿瘤最大径、淋巴结短径、SCC-Ag、肿瘤最大径及淋巴结短径联合SCC-Ag、多项指标联合（肿瘤最大径、淋巴结短径、SCC-Ag、宫旁浸润、阴道受累）的ROC曲线下面积分别为0.658、0.972、0.682、0.979、0.988，敏感度分别为62.4%、65.7%、59.3%、78.7%、89.8%，特异度分别为76.7%、88.2%、72.1%、84.5%、86.9%。淋巴结短径、SCC-Ag截断值分别为8.5 mm、5.85 ng/mL，最大约登指数分别为0.652、0.543。 结论 单独用于淋巴结转移预测的MRI和SCC-Ag敏感度较低，但敏感度和特异度在多种指标联合使用时有显著改善，MRI和SCC-Ag联合使用对淋巴结转移的预测价值较高。

目的 探讨对比增强乳腺X线摄影征象（CEM）与肿块型乳腺癌不同分子分型之间的相关性。 方法 回顾性收集2018年2月～2021年12月于我院就诊并经手术病理证实的220例肿块型乳腺癌患者的临床、病理及影像资料。所有患者术前均行CEM检查，并根据免疫组化将患者分为Luminal A、Luminal B、HER2过表达型和三阴性型。参照CEM的影像诊断报告和数据系统（BI-RADS）分别提取患者低能图和减影图的影像学征象，包括肿块形态、边缘、强化程度等共11个特征，分析不同分子分型的乳腺癌与CEM-BI-RADS之间的关系。 结果 共220例肿块型乳腺癌患者，包括Luminal A型50例，Luminal B型128例，HER2过表达型15例，三阴性型27例。在不同分子分型的乳腺癌临床病理特征中，仅病理类型与乳腺癌分子分型之间差异具有统计意义（ P=0.012），4种乳腺癌分子分型病理类型均以浸润性乳腺癌为主，年龄、是否绝经及有无淋巴结转移均与乳腺癌分子分型之间无统计学意义（ P>0.05）。低能图中病灶肿块边缘、肿块是否伴有钙化在不同分子分型之间的差异有统计学意义（ P<0.05）。Luminal A型乳腺癌肿块边缘多表现为毛刺（64.0%，32/50），其它乳腺癌分子分型肿块边缘则以模糊为主，其中大多数HER2过表达型乳腺癌（66.7%，10/15）肿块多伴随钙化。减影图中肿块长径、肿块强化的边缘、内部强化与乳腺癌分子分型之间差异具有统计学意义（ P<0.05），大多数Luminal A型及Luminal B型乳腺癌的肿块长径≤2.0 cm，而HER2过表达型及三阴性乳腺癌肿块长径以3.1~5.0 cm最为常见。虽然4种分子分型肿块强化时边缘虽以模糊最为常见，且内部强化不均匀，但相比于其它分子分型的乳腺癌，部分三阴性乳腺癌肿块内部强化可表现为环形强化（22.2%，6/27）。 结论 CEM上不同分子分型肿块型乳腺癌影像学征象具有一定的特征性，可在指导乳腺癌诊治及预后评估方面提供重要的参考价值。

乳腺癌是全球最常见的癌症之一，也是导致女性癌症死亡的主要原因。近年来，随着计算机性能的飞速提升，人工智能在各个领域中大放异彩，拥有自动分析图象能力的人工智能深度学习在医疗领域同样引起越来越多的关注，医疗机构开始重视医疗数据的收集，尤其是大量的医学影像资料的积累。当前对于乳腺疾病的常规影像学检查方法主要有3种：乳腺X线摄影、乳腺超声检查和乳腺MRI检查。人工智能结合乳腺影像学检查为乳腺癌的诊疗提供了前所未有的机会。本文现从人工智能和乳腺影像数据相结合在乳腺癌的诊断、治疗及预后预测等方面进行综述，以期将人工智能更加广泛、成熟地运用于乳腺癌的影像诊疗中，为推动人工智能结合乳腺影像数据实现乳腺癌精准医疗由理论到临床实践的转化应用提供思路。

随着1型糖尿病（T1DM）发病率的增加以及患者预期寿命的延长，T1DM相关脑损伤及其引起的认知功能异常越来越受到关注。已有多项研究表明T1DM与认知功能障碍相关。近年来，MRI技术的广泛应用为探索T1DM相关脑损伤的神经病理生理机制提供了客观的影像学证据。本文围绕T1DM患者认知功能障碍的表现、MRI技术在研究其脑损伤中的应用以及潜在的病理机制进行综述，通过对既往研究进行归纳总结，旨在帮助临床医生深入理解T1DM与认知功能障碍的关系，为未来的研究提供新的视角，以期早期识别和干预T1DM患者认知功能障碍。

目的 探讨皮肌炎伴发恶性肿瘤患者的¹⁸F-FDG PET/CT图像特点，以期提高对该病的认识。 方法 回顾性分析2018年4月~2023年3月经病理确诊的14例皮肌炎伴发恶性肿瘤的患者，用手划感兴趣区法分析全身肌肉摄取程度，同时设立正常对照组（n=14），测量对照组肌肉摄取值，比较二者肌肉摄取值的差异。 结果 14例皮肌炎患者，伴发胃癌4例，卵巢癌3例，淋巴瘤2例，肺癌、食管癌、鼻咽癌、乳腺癌各1例，不明来源低分化腺癌1例；以上皮肌炎患者的肌肉摄取平均值为3.5±1.8，明显高于对照组平均值（1.3±0.1），差异有统计学意义（P<0.001）。 结论 ¹⁸F-FDG PET/CT显像不仅能通过肌肉的弥漫性摄取程度判断疾病活跃程度，为病变的活检提供依据，还能够对伴发的恶性肿瘤进行分期和评估，为临床精确诊治提供重要的影像学参考。

目的 验证深度学习图像重建（DLIR）算法在低辐射剂量、低对比剂用量条件下冠状动脉CT血管造影（CCTA）的可行性。 方法 前瞻性纳入2021年11月~2022年4月在南京医科大学附属明基医院行CCTA检查的BMI正常患者86例，随机分成A、B两组，两组患者均采用Smart-mA管电流自动控制技术、Auto Gating、Smart Phase及冠状动脉冻结技术，噪声指数（NI）均设置为12.2 HU，对比剂均选用碘海醇（350 mgI/mL）。A组管电压为70 kV，对比剂用量为（体质量×0.275）mL；B组管电压为120 kV，对比剂用量为（体质量×0.55）mL。A组采用DLIR算法进行图像重建，B组采用50% ASIR-V算法进行图像重建。分别测量并计算主动脉根部、左主干、左冠状动脉前降支、左冠状动脉回旋支及右冠状动脉近段CT值及其噪声，并计算信噪比、对比噪声比及边缘清晰度等客观评价指标，采用双盲法比较2种重建方法主观图像质量。 结果 A、B两组患者在左主干动脉兴趣区CNR和左回旋支动脉近段兴趣区SNR的差异无统计学意义（P=0.358、0.252），其余兴趣区CNR和SNR均为A组大于B组（P<0.001），A组左前降支动脉近段兴趣区边缘上升距离小于B组（P<0.001）；A、B两组患者的图像质量均能满足诊断需求，但A组患者图像质量主观评分优于B组（P<0.001）；辐射剂量：A组ED为0.81±0.40 mSv，B组ED为2.84±1.50 mSv，差异有统计学意义（P<0.001）。对比剂用量：A组为22.11±3.31 mL，B组为34.40±2.98 mL，差异有统计学意义（P<0.001）。 结论 DLIR算法能够降低CCTA检查患者的辐射剂量和对比剂用量，具有一定的推广价值。

目的 基于CT血管成像（CTA）的形态学参数、患者的临床因子和血液炎症指标，对颅内动脉瘤（IA）的破裂风险因素进行分析。 方法 回顾性分析2022年11月~2024年9月于蚌埠医科大学第二附属医院就诊的176例IA患者，根据是否存在蛛网膜下腔出血分为未破裂组（n=72）和破裂组（n=104）。收集两组的临床资料、血液炎症指标数据和CTA影像的瘤体形态学参数进行对比，通过单因素、多因素Logistic回归分析得出IA破裂的风险因素，并且通过分析ROC曲线和AUC对风险因素进行诊断效能的评估。 结果 IA的形态不规则（OR=3.079，95% CI：1.030~9.200，P=0.044）、存在子囊（OR=3.271，95% CI：1.109~9.650，P=0.032）、尺寸比（OR=2.117，95% CI：1.074~4.170，P=0.030）、长宽比（OR=7.189，95%CI：1.242~41.619，P=0.028）、全身炎症反应指数（OR=1.500，95% CI：1.242~1.810，P＜0.001）是独立破裂风险因素，其AUC值分别为0.77、0.75、0.67、0.75、0.93。 结论 基于CTA形态学参数联合临床因子与血液炎症指标数据分析发现，IA的形态不规则、存在子囊、高尺寸比、高长宽比及高全身炎症反应指数均是动脉瘤破裂的高危因素，对其破裂风险的预测有重要意义。

目的 开发一种靶向大麻素2型受体（CB2R）的新型PET示踪剂-¹⁸F-JR-1002，以提升CB2R相关疾病的分子成像能力。 方法 本研究设计了靶向大麻素2型受体的PET示踪剂（N-（4-（二乙氨基）苄基）-4-（2-（氟-¹⁸F）乙氧基）-N-（对甲苯基）苯磺酰胺）的合成，并且在自动合成仪上稳定、高效制备，记为¹⁸F-JR-1002，开展细胞亲和性和特异性实验、体外稳定性实验、小鼠全身动态静态扫描以及脾脏自显影等实验。 结果 衰变校正后的放射化学产率为34.7%±8.1%（n=12），对应的摩尔活度为264.5±41.2 GBq/μmol。细胞摄取实验、脾脏切片的放射自显影实验结果显示¹⁸F-JR-1002对CB2R的高亲和结合能力和特异性成像能力。¹⁸F-JR-1002在小鼠体内主要摄取都集中在小肠部位，其次肝脏、肾脏、膀胱有明显的摄取，脾肺相对摄取较低，骨头处基本无摄取。通过动态扫描数据，该PET示踪剂早期在肝肾聚集，随着时间的推移，小肠和膀胱对示踪剂的摄取明显增高后趋于稳定。 结论 本研究开发了高亲和力、特异性和代谢稳定的CB2R探针¹⁸F-JR-1002，提升了CB2R成像的准确性和可靠性，为临床实践提供了更精准的影像学支持。

目的 基于深度学习和磁共振黑血血栓成像（BTI）构建下肢深静脉血栓（DVT）的分期预测模型，并探讨其分期预测性能。 方法 回顾性收集2015年11月~2022年7月在广州市番禺区中心医院检查的196例患者的检查信息和BTI图像信息，随机性将数据集划分为3个部分：训练集占约70%（ n=136），验证集与测试集各约占15%（ n=30）。手动对实验组图像进行人工勾画矩形框，然后将对应的病变区域最小外接矩形框进行裁剪、统一尺寸、切片并输入深度学习模型中，基于ResNet50、ViT和EfficientNet构建3个下肢DVT分期预测模型，计算准确率、曲线下面积评估其预测性能。 结果 ResNet50、ViT和EfficientNet-b0在测试集上的准确度分别为0.693、0.733、0.787，EfficientNet-b0在测试集上展现出了最优的分类性能；在急性期、亚急性期及慢性期的曲线下面积分别为0.700（0.568~0.811）、0.778（0.652~0.875）、0.850（0.737~0.914）。 结论 结合磁共振黑血血栓成像图像，利用深度学习预测模型在DVT分期预测中具有一定的应用价值，这为DVT的精准分期提供了一个有效的技术路径。

目的 探讨术前血液炎症指标及增强CT与胃肠道间质瘤（GIST）危险度分级的相关性，分析其对GIST危险度分级的诊断效能。 方法 回顾性收集2022年3月~2024年3月盐城市第一人民医院经病理证实并按美国国立卫生研究院2008改良版标准分级的148例GIST患者的资料，分析其术前的血清炎症指标［中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、血小板与淋巴细胞比值（PLR）、系统免疫炎症指数（SII）］及CT增强图像特征［肿瘤长径、肿瘤部位、强化方式、肿瘤形态、瘤内坏死或囊变、钙化、溃疡］，并将患者分为低风险组（n=73，极低危、低危）与高风险组（n=75，中危、高危），比较低、高风险组相关指标的差异性，采用Spearman相关性分析炎症指标、增强CT特征与GIST危险度分级的相关性。 结果 NLR、PLR、SII、肿瘤长径、肿瘤部位、瘤内坏死或囊变、强化方式、肿瘤形态与危险度分级呈正相关，其诊断为高风险组的最佳临界值分别为NLR>2.285（AUC=0.741），PLR>167.135（AUC=0.654），SII>410.495（AUC=0.711），肿瘤长径>4.65（AUC=0.931），多指标联合预测效能最高（AUC=0.941）。 结论 基于术前血清炎症指标联合增强CT可以较好地预测GIST的危险度分级，以联合诊断效能最优，为患者制订个性化方案提供参考。

目的 分析CT、核磁共振成像检查对老年直肠癌患者淋巴结转移评估的效果。 方法 收集2022年3月~2024年5月间我院收治的90例老年直肠癌患者，以手术病理结果作为金标准，均行128排螺旋CT检查（飞利浦，扫描膈肌至耻骨下缘部位，并配合增强扫描）、Discovery 3.0T（GE）磁共振成像检查（扫描耻骨联合下缘到髂血管分叉水平），分析CT及磁共振成像检查对老年直肠癌患者淋巴结转移的评估效果。 结果 经金标准结果显示，阳性例数为85例、阴性例数为5例，CT检查结果显示，阳性例数为60例，阴性例数为30例，CT及磁共振成像结果显示，阳性例数为84例，阴性例数为6例；CT检查与CT联合磁共振成像诊断直肠癌淋巴转移的敏感度、准确率的差异有统计学意义，CT联合磁共振成像诊断更高（P<0.05），两种方式的特异度、阳性预测值、阴性预测值的差异无统计学意义（P>0.05）；阳性患者的淋巴结直径、数量、短长径比值、静脉包绕征、浆膜面浸润、直肠周围脂肪混杂信号征高于阴性患者（P<0.05）。 结论 对于老年直肠癌患者而言，采用CT联合核磁共振成像检查技术进行干预，敏感度、准确率良好，可以有效判断疾病的征象。

目的 制备靶向乳腺癌的新型多功能诊疗一体化纳米探针MnO₂@DOX@Cancer Cell Membrane（MDC），评估其基本性质并探究磁共振成像能力及化学治疗效果。 方法 制备出较好形态的MnO₂；经过化学裂解和超声波粉碎细胞的方法获取4T1小鼠乳腺癌细胞膜，采用脂质体挤压法合成装载阿霉素的细胞膜修饰的纳米探针MDC。对MDC的形貌、表面电位和粒径等关键性质进行基本表征，并探究其磁共振成像能力。观察不同浓度下MDC对肿瘤细胞的杀伤效果，以评估其在化学治疗中对乳腺癌肿瘤的抑制作用。验证其在细胞层面具有诊疗一体化功能。 结果 成功合成了具有纳米花状结构的纳米探针MDC，测得其Zeta电位为-20±1.5 mV，平均粒径为151.2 nm。经透射电镜观察显示，细胞膜成功包覆纳米探针；磁共振成像结果显示，在模拟的肿瘤微环境下，MDC表现出优异的MRI T1成像能力；激光共聚焦实验进一步证实了MDC具有优良的同源靶向性；细胞毒性实验的结果表明，MDC对癌细胞具有显著的杀伤效果。 结论 本研究成功合成了一种多功能诊疗一体化的纳米探针MDC，该探针具有优良的同源靶向性和化疗抗肿瘤效果，并能显著增强磁共振成像效果，在细胞层面具有诊疗一体化功能。

目的 探索神经黑色素磁共振成像（NM-MRI）联合定量磁化率成像（QSM）技术在帕金森病（PD）分期及认知功能评估中的临床价值。 方法 选取2023年9月~2024年7月在我院神经内科确诊的62例PD患者及22例与其年龄、性别相匹配的健康对照（HC）进行磁共振NM-MRI及QSM扫描。利用后处理软件获取所有受试者黑质（SN）的对比度噪声比（CNR）及磁化率（MSV）值，比较CNR值和MSV值在不同分期PD中的差异。运用ROC曲线和二元Logistic回归分析各单一参数及联合参数在PD分期和认知功能评估中的诊断效能。 结果 PD组黑质（SN）的CNR值均低于HC组（P<0.05）、MSV值均高于HC组（P<0.05）。早期PD组CNR值高于中期PD组与晚期PD组（P<0.05），晚期PD组MSV值高于早期PD组及中期PD组（P<0.05）。PD组CNR值与 MoCA评分、MMSE评分呈正相关，与UPDRSIII评分呈负相关（P<0.05）； PD组MSV值与 MoCA评分、MMSE评分呈负相关，与UPDRS-III评分呈正相关（P<0.05）。在鉴别早期PD与中期PD方面，ROC曲线显示NM-MRI、QSM及二者联合的AUC值分别为0.778、0.783、0.820。在PD认知功能评估方面，ROC曲线显示NM-MRI、QSM及二者联合的AUC值分别为0.821、0.787、0.830。二者联合在鉴别不同PD分期及PD认知功能评估方面的效能高于单一技术。 结论 NM-MRI联合QSM成像技术在PD分期及认知功能评估具有较高诊断效能，能够识别早期PD患者，以及为PD患者的认知评估提供影像学依据。

目的 探究磁敏感加权成像（SWI）联合双标记延迟时间（PLD）三维动脉自旋标记成像（3D-ASL）技术在急性脑梗死患者评估及早期梗死增长预测的临床价值。 方法 32例急性缺血性脑梗死患者于发病24 h内行常规MRI、DWI、SWI、PLD 1.5 s及2.5 s 3D ASL检查，其中21例患者于发病后第7天复查常规头颅MRI、DWI检查，记录美国国立卫生研究院卒中量表（NIHSS）评分、不对称突出的静脉异常（PVS）及评分、DWI梗死面积、PLD 1.5 s及2.5 s CBF值（梗死区及镜象区、梗死区周围及镜象区）、rCBF值（患侧CBF值/镜象侧CBF值）、PLD 1.5 s、2.5 s缺血半暗带面积、2次检查DWI脑梗死面积增长值、90 d改良Rankin量表（mRS）评分。根据PVS出现情况将患者划分为PVS阳性组、PVS阴性组，分析32例患者组间影像指标差异，采用Spearman相关性分析检验21例患者脑梗死增长值与SWI、ASL指标相关性。 结果 PVS阳性、阴性组首次NIHSS评分、DWI梗死面积、CBF_{1.5 s梗死周围}、rCBF_{1.5 s梗死周围区、}rCBF_{2.5 s梗死周围区}、CBF_{2.5 s梗死区}、rCBF_{2.5 s梗死区}、PLD 1.5 s及2.5 s缺血半暗带面积、PLD 1.5~2.5 s半暗带面积差、7 d后梗死面积增长值差异有统计学意义（P<0.05）。发病7 d后梗死面积增长值与首次检查PVS静脉评分、DWI梗死面积、PLD1.5 s及2.5 s半暗带面积呈正相关（P<0.05），与rCBF_{1.5 s梗死区}、rCBF_{1.5 s梗死周围区}、rCBF_{2.5 s梗死区}、rCBF_{2.5 s梗死周围区}呈负相关（P<0.05）。 结论 SWI检查PVS征反映了更低的血流灌注、较大的梗死面积、缺血半暗带面积及入院严重程度，对短期内梗死面积增长有一定的预测性，联合ASL多模态功能成像能够更精准了解梗死区域血流灌注状态及脑组织缺氧情况，对指导临床治疗决策与预后判断具有重要意义。

目的 探讨基于乳腺癌治疗前超声图像的瘤内及瘤周超声组学特征联合临床因素构建联合模型来预测乳腺癌新辅助化疗的疗效。 方法 回顾性分析于我院接受新辅助化疗治疗的女性乳腺癌患者145例，按照术后病理结果分为病理完全缓解组（n=85）和非病理完全缓解组（n=60）。使用3D Slicer软件勾画瘤内及瘤周区域并提取影像组学特征，构建影像组学模型并通过支持向量机算法获得影像组学评分，筛选临床特征构建临床模型。选择效能最高组学模型的影像组学评分和临床独立预测因素联合构建列线图模型，绘制ROC曲线评估各模型预测效能。 结果 与单个瘤内及瘤周模型相比，瘤内+瘤周模型的预测效果较好。筛选出雌激素受体、人表皮生长因子受体-2为独立预测因素构建临床模型，训练集和验证集的曲线下面积分别为0.707、0.778。列线图模型较于各模型诊断性能均有提高，训练集和验证集曲线下面积提高至0.874、0.885。 结论 基于治疗前超声图像的乳腺癌原发灶瘤内+瘤周影像组学评分联合临床因素构建的列线图模型对乳腺癌新辅助化疗疗效具有较好的预测价值， 有望指导临床决策。

在医学影像学领域及科技的迅猛发展下，医学影像不再仅仅是单纯的解剖成像，功能成像、分子成像等也成为目前影像学领域的重要发展趋势，影像组学技术应运而生。而人工智能也正以强大数据分析和模式识别能力，逐渐改变着医疗行业的格局。基于MRI的影像组学与人工智能相结合在宫颈癌的诊断及鉴别诊断、术前分期、疗效评价及预后预测等方面起着至关重要的作用。本文将从影像组学及人工智能概述及发展现状、影像组学联合人工智能在宫颈癌中的应用、未来挑战及局限性等方面进行综述。

类风湿性关节炎（RA）是一种全身性炎症性疾病，通常表现为多发性关节炎，但可有多系统受累和并发症，导致发病率和死亡率增加。由于其临床表现多样，RA的诊断仍然具有挑战性。PET越来越多地用于RA的诊断、监测治疗反应、预测缓解和诊断亚临床并发症。在这篇文章中，总结针对RA关节滑膜内的不同细胞所产生的因子进行分类综述，并对最近的研究热点，如PET/MRI及RA中的免疫细胞进行分析比较。尽管PET已经发展成为一种有前途的评估和管理RA的工具，但在将PET纳入RA的标准临床管理之前，还需要更多的证据。

肺血栓栓塞症是血栓阻塞肺动脉及其分支引起的一组疾病或临床综合征的总称，若未经及时治疗可导致循环不稳定或猝死，死亡率高达30%。能谱CT通过其不同X射线能量下的衰减特征对组织进行定性和定量的判断，通过后处理技术可一次性生成基物质图、单能量图像、有效原子序数、能谱曲线等影像，克服了传统CT在表征组织方面的局限性，可以对疾病进行较全面的分析。近年来，能谱CT在肺栓塞疾病的诊断、风险分层评估等方面广泛应用。其多参数定量分析在提高PE诊断的准确率，优化图像质量等方面表现出显著优势。本文旨在对能谱CT的成像原理及在肺栓塞疾病中的应用价值进行综述。

乳腺癌已成为威胁全球女性健康最常见的癌症类型。影像组学通过深入挖掘和分析医学图像的深层次信息，提供传统影像学检查及人眼无法识别的肿瘤内在异质性信息，但以往研究多围绕肿瘤本体特征，忽略了瘤周区域特征对乳腺癌的发生、发展及转移的作用，因此越来越多的研究开始探索瘤周影像组学特征的潜在应用价值。本文将围绕基于乳腺X线摄影、磁共振及超声成像的瘤周影像组学在乳腺癌的良恶性鉴别诊断、分子分型预测、治疗疗效评估、淋巴结转移及患者预后预测研究中的应用展开综述，阐述目前存在的局限性，并对其未来发展进行展望，为后续深入研究提供思路，以期促进乳腺癌精准医疗的进一步发展。

目的 分析影像数据、临床-实验室数据构建融合模型预测自发性脑出血患者预后的价值。 方法 回顾性收集2021年9月~2023年3月六安市人民医院头颅CT诊断为自发性脑出血的患者363例，使用改良Rankin量表对患者出院6月后的功能恢复情况进行评价，根据结果分为预后良好组（n=175）和预后不良组（n=188）。记录患者年龄、性别、入院中性粒细胞、淋巴细胞计数及其各百分比、D-二聚体以及首次头颅CT平扫中勾画并提取的血肿影像数据资料，采用多元Logistic 回归分别构建临床-实验室数据模型、影像数据模型和融合模型。 结果 两组GCS评分、中性粒细胞数量及其百分数、淋巴细胞百分数的差异有统计学意义（P<0.001）；两组脑室有无积血、血肿球形度、表面积以及费雷特直径等影像学资料的差异有统计学意义（P<0.001）。临床-实验室数据模型、影像数据模型以及融合模型的AUC分别为0.82（95% CI：0.78~0.86）、0.80（95% CI：0.75~0.84）和0.86（95% CI：0.82~0.89）。Delong检验显示融合模型性能与单一临床-实验室数据模型、影像数据模型的差异有统计学意义（P<0.05）。 结论 影像数据联合临床、实验室数据构建的融合模型对预测自发性脑出血的不良预后有较显著价值。

目的 探讨¹⁸F-FDG PET、血常规、生化及MRI的单项指标及联合模型对于不典型原发性中枢神经系统淋巴瘤（PCNSL）和高级别胶质瘤（HGG）的鉴别诊断效能。 方法 回顾性纳入2016年1月~2024年9月就诊于兰州大学第二医院核医学科的49例患者，包括25例HGG和24例PCNSL，分别作为HGG组和PCNSL组。使用3D Slicer勾画病灶并计算PET半定量参数，比较年龄、性别、病灶数目及部位、MRI特征、血常规、生化指标以及PET代谢参数的组间差异，筛选差异有统计学意义的指标，分别绘制单项指标及联合模型的ROC曲线并评估其诊断效能。 结果 年龄、性别、病灶数目、淋巴细胞计数、白蛋白、代谢肿瘤体积等在两组患者间的差异无统计学意义（P>0.05）。病灶部位、强化特征、中性粒细胞计数、平均标准化摄取值（SUV_mean）、最小标准化摄取值（SUV_min）和最大标准化摄取值（SUV_max）的组间差异有统计学意义（P<0.05），相应的曲线下面积分别为0.608、0.854、0.613、0.885、0.833、0.923。当将病灶部位、强化特征、中性粒细胞计数与SUV_max、SUV_min或SUV_mean联合时，相应的曲线下面积分别为0.993、0.985、0.993，优于所有单项指标模型。 结论 本研究基于PET、血常规及MRI构建的联合模型在不典型PCNSL与HGG的鉴别诊断中展现出了卓越的诊断效能，值得临床推广与应用。

伴发抑郁在帕金森病患者中极为常见，极大地影响帕金森患者的生活质量及预后，而在临床上帕金森抑郁的识别和诊断的重要性仍然被严重低估。伏隔核作为边缘系统和脑中的奖赏回路的关键组成部分，其结构和功能异常改变常被视为导致抑郁症及其他精神疾病的潜在生理机制。本文伏隔核为切入点，从结构和功能MRI技术两方面展开综述并探讨在帕金森病抑郁患者中伏隔核异常的意义，以期帮助临床更好诊断，为未来的研究工作开辟新的视角和思路。

目的 通过超声心动图测量右心功能相关参数，分析肺动脉高压（PH）患者的右心功能，探讨PH患者发生主要心血管不良事件（MACE）独立预测因素。 方法 回顾性分析2017年5月~2023年8月经山西白求恩医院检查并确诊PH患者71例，所有研究对象均行二维及三维超声心动图检查，并记录右心功能参数。随访终点为发生MACE。采用独立样本t检验比较MACE组与non-MACE组右心功能参数。采用Cox比例风险回归模型分析MACE的独立预测因素，根据ROC曲线获得最佳截断值用来绘制 Kaplan-Meier生存曲线。 结果 与non-MACE组相比，MACE组患者PASP、RVEDVI、RVESVI均升高，而RVEF、ePAC、TAPSE、TAPSE/PASP、RVFAC均降低差异均有统计学意义（P<0.05）。Cox分析显示TAPSE/PASP及ePAC是PH患者发生MACE的独立预测因素。Kaplan-Meier生存分析结果示当TAPSE/PASP<0.199 mm/mmHg，ePAC<0.138 cm/mmHg时MACE 发生率增加（P<0.05）。 结论 发生MACE的PH患者右心功能各参数均较差，而TAPSE/PASP及ePAC能独立预测PH患者发生MACE，可更好地判断患者的病情和预后。