目的 探索基于深度学习的多参数PET/CT影像组学在术前无创预测非小细胞肺癌（NSCLC）病理亚型中的临床价值。 方法 回顾性收集2018年7月~2024年12月于新疆医科大学附属肿瘤医院接受¹⁸F-FDG PET/CT检查，且经病理证实为NSCLC的患者279例（腺癌187例、鳞癌92例），按7∶3随机分为训练集（n=195）与验证集（n=84）。使用3DSlicer完成肿瘤分割，组内相关系数评估勾画一致性；PyRadiomics提取PET及CT手工影像组学特征，ResNet-50提取深度特征；分别以逻辑回归、支持向量机、K近邻和ExtraTrees构建临床模型、影像组学模型和深度学习模型，选取最优模型结合临床危险因素构建联合预测模型。采用受试者工作特征曲线、校准曲线及决策曲线评估模型的预测效能和临床获益。 结果 多因素logistic回归分析显示，年龄、吸烟史、病灶位置、SUV_max及CYFRA21-1是区分肺腺癌与鳞癌的独立预测因子。临床模型、CT影像组学模型、PET影像组学模型、CT深度学习模型、PET深度学习模型及综合模型的训练集AUC分别为0.941、0.894、0.865、0.882、0.879、0.958；验证集AUC分别为0.922、0.792、0.868、0.848、0.873、0.948。决策曲线结果显示，综合模型的临床净获益更优。 结论 融合临床因素的¹⁸F-FDG PET/CT深度学习影像组学模型在术前无创地预测NSCLC病理亚型方面有很好的应用价值。

目的 探讨新兴的超声黏弹性成像技术（VI）及其联合剪切波弹性成像技术（SWE）对诊断慢性肾脏病（CKD）分期的临床应用价值。 方法 收集2025年7~12月于蚌埠医科大学第一附属医院就诊的127例CKD患者，根据患者的肾小球滤过率水平，按照国际通用的改善全球肾脏病预后组织指南的分期标准将患者分为5期，并以CKD 3期为界将患者分为早中期组（CKD 1~3期，n=71）和晚期组（CKD 4~5期，n=56）。在患者入院次日行超声检查，获取基线超声参数，在常规二维超声下测得患者的左肾皮质厚度及左肾长径、厚径、宽径（根据经验公式得到肾脏体积）；再利用超微血流成像技术测量左肾叶间动脉（IRA）的收缩期峰值血流速度（PSV）、舒张末期血流速度（EDV）及阻力指数（RI）；利用SWE和VI测量左肾皮质处的弹性系数（E）、黏度系数（V）及弥散系数（D）的最大值与均值，即E_max、E_mean、V_max、V_mean、D_max、D_mean，各测量5次，每项指标的最终值取均值。比较早中期组与晚期组上述参数的差异，并评估SWE及VI中对晚期组的诊断效能最高的参数。 结果 早中期组的RI、E_max、E_mean、V_max、V_mean和D_max（P0.001）、D_mean（P=0.02）均小于晚期组，早中期组的肾脏体积、肾皮质厚度、PSV、EDV（P0.001）均大于晚期组。RI、E_max、E_mean、V_max、V_mean和D_max、D_mean与CKD分期及血肌酐含量呈正相关，且V_max相关性最强（r=0.658，P0.001；r=0.723，P0.001），肾脏体积、肾皮质厚度、PSV、EDV与CKD分期及血肌酐含量呈负相关，且肾皮质厚度相关性最强（r=-0.628，P0.001；r=-0.632， P0.001）。SWE及VI对晚期组的诊断中，E_max、E_mean、V_max、V_mean和D_max、D_mean的AUC值分别为0.806、0.761、0.883、0.808、0.741、0.624。将单因素分析中差异有统计学意义的SWE及VI参数经二元logistic回归分析（向前逐步法）筛选，结果显示V_max和E_max是CKD晚期的独立影响因素，基于此构建的联合诊断模型的AUC值为0.888，与E_max单独诊断差异有统计学意义（P=0.002），但与诊断效能最高的V_max相比差异无统计学意义（P=0.605）。 结论 VI对CKD分期具有诊断价值，其中V_max的诊断价值最高，且筛选出的最优VI参数与SWE参数联合后对CKD的诊断价值提高。

目的 采用低频振荡振幅（ALFF）、分数低频波动振幅（fALFF）、局部一致性（ReHo）及度中心性（DC）分析法探究轻微肝性脑病（MHE）患者的脑功能指标改变情况。 方法 前瞻性纳入2025年8~10月陕西中医药大学附属医院肝病一病区被确诊为MHE的25例患者作为MHE组，另选取同期20例健康者作为健康对照（HC）组，采用ALFF、fALFF、ReHo及DC分析法，分析两组间脑功能指标差异有统计学意义的脑区。 结果 MHE组较HC组ALFF值在小脑、左海马旁回及右侧海马增高，在右侧楔前叶、左额叶内侧皮层及前额叶内侧皮层降低（体素水平P0.005，团块水平P0.05，GRF校正）；fALFF值在右侧岛叶升高，在左侧顶下小叶及右侧楔前叶降低；ReHo值在右侧眶额皮层、海马升高，于左侧角回、顶下小叶及右侧缘上回、中央后回降低；DC值在左侧额上回增高；在左侧舌回下降，差异均具有统计学意义（体素水平P0.005，团块水平P0.05，GRF校正）。 结论 MHE患者表现出范围广泛、模式复杂的脑功能紊乱改变，以默认模式网络受累为主，此外也可累及边缘系统、视觉传导通路及感觉运动皮层。此外，该类患者存在区域性功能代偿或抑制-兴奋失衡机制，这为理解MHE神经病理改变的复杂性提供了新的视角。

目的 探讨基于炎症标志物及CT影像特征构建列线图模型对广泛期小细胞肺癌（ES-SCLC）的预测价值。 方法 回顾性收集2020年3月~2025年11月安徽医科大学第二附属医院经病理证实的122例小细胞肺癌患者的临床及影像学资料，根据二分期法分为局限期小细胞肺癌患者38例、ES-SCLC患者84例，比较两组的中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、血小板与淋巴细胞比值、单核细胞与淋巴细胞比值、全身免疫炎症指数和CT影像特征。采用多因素logistic回归分析筛选出ES-SCLC的独立影响因素，并构建列线图模型，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 多因素logistic回归分析结果显示：NLR（OR=4.022，95% CI： 1.352~11.968，P=0.012）、长径（OR=2.209，95% CI： 1.236~3.332，P=0.005）、支气管闭塞（OR=9.714，95% CI： 2.448~38.547，P=0.001）、纵隔淋巴结肿大（OR=8.901，95% CI： 1.972~40.173，P=0.004）是ES-SCLC的独立危险因素，联合上述4项指标构建列线图模型的曲线下面积为0.924（95% CI： 0.879~0.969），敏感度为83.3%，特异度为89.5%。经Bootstrap重复抽样内部验证提示模型有较高的一致性，决策曲线提示列线图模型具有较好的临床有效性。 结论 基于炎症标志物（NLR）及CT影像特征（长径、支气管闭塞、纵隔淋巴结肿大）构建的列线图模型能够较好地预测ES-SCLC。

目的 构建基于二维超声及BSRTC分级的术前预测模型，评估其对甲状腺射频消融术（RFA）术后12个月内结节完全吸收的预测价值。 方法 回顾性分析2022年1月~2024年6月于蚌埠医科大学第一附属医院接受RFA治疗的112例患者（共131枚结节）的术前资料（性别、年龄、结节初始体积、内部成分、C-TIRADS等）及术后1、3、6、12个月的结节体积变化率（VRR1、VRR3、VRR6、VRR12）。根据术后12个月内是否达到100% VRR将结节分为完全吸收组（n=33）和未完全吸收组（n=98）。采用logistic回归分析筛选影响吸收的独立因素，构建预测模型；通过列线图可视化模型，利用Hosmer-Lemeshow检验、校准曲线（Bootstrap验证）、ROC曲线及决策曲线分析评估模型性能。 结果 单因素分析显示，C-TIRADS分类、BSRTC分级和结节初始体积与吸收时间显著相关（P0.05）。Logistic回归分析证实C-TIRADS 4b级、4c级，BSRTC V类、VI类以及初始体积是吸收不全的独立危险因素（P0.05）。联合构建的预测模型拟合良好（Hosmer-Lemeshow检验P=0.933），校准曲线显示预测准确性良好，ROC曲线分析显示模型区分能力强（AUC=0.854），决策曲线分析表明模型具有较好的临床实用价值。 结论 联合C-TIRADS、结节初始体积及BSRTC分级构建的预测模型具有良好的预测效能，有助于精准预测RFA术后结节吸收情况，优化临床管理策略。

目的 基于静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）探讨原发性痛经（PDM）患者全脑度中心性（DC）以及针刺治疗前后DC的变化。 方法 纳入2022年10月~2023年10月陕西中医药大学25例PDM患者（PDM组）和27例健康对照者（HC组），受试者在月经期第1~3天分别进行rs-fMRI扫描，并应用视觉模拟疼痛评分（VAS）、COX痛经症状量表（CMSS）、焦虑自评量表（SAS）、抑郁自评量表（SDS）进行临床症状评估。PDM组在下一次月经来潮前1周进行连续针刺治疗关元穴和三阴交组穴，直至月经来潮。采用基于Matlab平台的SPM、DPABI软件进行数据预处理，使用dcm2转换软件将原始数据DICOM格式转换成NIFTI格式，然后进行时间层校正和头动校正，空间标准化及回归分析，去除线性漂移，采用0.01~0.1Hz进行滤波。预处理结束后，使用DPABI 3.0软件包对图像进行DC值的计算。分析两组受试者之间及PDM组在针刺治疗前后DC值有差异的脑区。 结果 PDM组与HC组在年龄、身高、体质量的差异无统计学意义（P0.05），病程、VAS、CMSS、SAS、SDS量表评分的差异均有统计学意义（P0.001）。PDM组针刺治疗前后经期VAS、CMSS、SAS、SDS量表评分差异均有统计学意义（P0.05）。与HC组相比，PDM组左侧颞中回、背外侧额上回、后扣带回DC值增高；PDM组针刺后在左侧中央后回、中央旁小叶DC值增高，在左侧豆状核/尾状核、右侧豆状核DC值减低（GRF校正，体素水平P0.001，团块水平P0.05，双侧）。 结论 基于rs-fMRI技术及DC分析方法，PDM患者存在一定的度中心性改变。针刺疗法神经作用靶点主要位于痛觉传导通路，针刺治疗可改善PDM患者临床症状，且对PDM患者脑区DC值产生影响，为深入理解PDM的中枢疼痛及镇痛机制提供了依据。

目的 探讨基于增强CT静脉期影像组学标签联合术前临床独立危险因素构建的预测模型在进展期胃癌（AGC）患者中术前无创性预测脉管浸润（LVI）的价值。 方法 回顾性纳入蚌埠医科大学第一附属医院2023年1月~2025年7月经病理证实为AGC的210例患者，其中存在脉管浸润者134例，无脉管浸润者76例。分析胃癌患者术前CT的特征构建影像组学模型，通过logistic回归分析建立临床预测模型，将影像组学模型和临床风险因素相结合构建临床-影像组学模型。采用ROC曲线及AUC验证模型的鉴别效能，采用校准曲线和决策曲线评估模型的诊断效能。 结果 多因素分析显示淋巴结转移（OR=5.01）与神经侵犯（OR=3.32）为LVI的独立危险因素（P=0.032）。LASSO回归筛选出9个关键影像组学特征构建Rad-score。在验证集中，临床模型、影像组学模型及联合模型的AUC值分别为0.751、0.665和0.797。联合模型在数值上高于临床模型，其校准度良好（H-L检验P=0.412），且DCA显示在较宽阈值范围内具有更高的临床净获益。SHAP分析可视化显示淋巴结转移与神经侵犯是对模型预测贡献最大的特征。 结论 本研究构建的静脉期CT影像组学联合临床危险因素模型，能有效整合定量影像信息与关键临床指标，为术前无创、个体化预测AGC脉管浸润提供了具有良好效能与临床转化潜力的新方法。

目的 基于剪切波弹性成像（SWE）和多参数磁共振成像（mpMRI）建立列线图模型预测临床显著性前列腺癌（csPCa）的发生风险。 方法 选取延安大学附属医院泌尿外科2020年10月~2022年12月疑诊为前列腺癌并行超声引导下前列腺穿刺活检的患者145例，根据穿刺活检病理结果将其分为csPCa组（n=40）和非csPCa组（n=105）。比较两组临床指标及影像指标差异。采用多因素logistic逐步回归分析筛选csPCa的独立预测因子，基于独立预测因子构建列线图模型；使用校准曲线评价模型的拟合优度，ROC曲线评价模型的预测效能，决策曲线分析评价模型的临床应用价值。 结果 多因素逐步logistic回归分析显示，杨氏模量平均值差值、前列腺体积及PI-RADS评分是csPCa发生风险的独立预测因子。列线图模型显示出良好的校准和区分能力，ROC曲线下面积为0.957（95% CI：0.924~0.990）。决策曲线分析表明当阈值概率为0~0.90时，列线图模型预测csPCa风险具有良好的临床净收益。 结论 基于SWE和mpMRI构建的列线图模型具有良好的临床预测效能，可以为前列腺癌筛查可疑的患者制定合理诊治方案提供更为客观实用的依据。

目的 探讨基于化疗前乳腺癌原发灶动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）瘤内、瘤周区域特征构建影像组学模型对乳腺癌新辅助化疗（NAC）疗效的预测价值。 方法 回顾性分析2018年1月~2025年7月山东医药大学附属医院具有完整DCE-MRI图像的388例乳腺癌NAC患者，对图像中乳腺癌原发灶及瘤周区域进行病灶分割、影像组学特征提取，采用最小冗余最大相关（mRMR）算法、最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归算法对影像组学特征进行降维筛选，分别构建瘤内模型、瘤周模型及瘤内+瘤周影像组学模型预测乳腺癌NAC疗效，并通过ROC曲线下面积（AUC）及决策曲线评估3种模型的预测性能，通过校准曲线评估性能最佳模型的拟合优度。 结果 DCE-MRI瘤内、瘤周ROI分别提取1361、1286个影像组学特征，最终筛选出与NAC疗效最相关的特征均5个，分别构建瘤内模型、瘤周模型，基于筛选后的共10个特征构建瘤内+瘤周联合模型。联合模型训练队列和验证队列AUC分别为0.913、0.846，高于瘤内模型（AUC=0.845、0.771）、瘤周模型（AUC=0.788、0.747），决策曲线显示联合模型具有较高临床净收益，且瘤内+瘤周联合模型的校准曲线显示预测概率与实际发生概率具有良好的一致性。 结论 基于化疗前DCE-MRI瘤内及瘤周区域特征构建的影像组学模型能较有效预测乳腺癌患者NAC疗效，辅助临床决策。

目的 探讨基于深度学习图像重建（DLIR）的能谱CT虚拟平扫（VUE）在腹部增强扫描中对图像质量和病灶检出率的影响。 方法 收集2025年5~7月在陕西中医药大学附属医院行全腹CT平扫及2期（动脉、门脉期）增强扫描的受检者共50例，采用能谱GSI模式进行扫描并重建ASiR-V 40%（120 kVp-like）图像作为真实平扫（TUE），将两期增强扫描数据联合中、高等级DLIR（DLIR-M、DLIR-H）重建出4组VUE图像。测量比较5组图像的CT值、噪声（SD）、信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）及病灶检出率，并采用李克特5分法对5组图像质量进行评分。观察者一致性采用Kappa检验。采用单因素方差分析和Kruskal-Wallis H检验比较5组图像的主客观评价指标，采用卡方检验比较5组图像的病变检出率。 结果 TUE与4组VUE间的CT值差异无统计学意义（P0.05）；4组VUE较TUE具有更低的SD、更高的SNR及CNR（P0.05）。观察者对5组图像质量评分一致性较好（k均0.8），其中静脉期-VUE-DLIR高等级组的图像质量评分最高，与TUE相比差异有统计学意义（P0.001）。5组图像在病灶检出率之间的差异无统计学意义（P0.05）。VUE+两期扫描有效剂量减少约33.35%，有效剂量ED为10.71±3.27 mSv。 结论 基于DLIR算法的腹部VUE图像能够在不降低病灶检出率的情况下显著提升图像质量，提示使用DLIR-H重建的VUE_V图像具有替代真实平扫以减少辐射剂量的潜在价值。

目的 基于多参数磁共振（mpMRI）影像组学特征，结合临床全血细胞计数构建融合模型预测子宫内膜癌淋巴脉管间隙浸润（LVSI）。 方法 回顾性收集西北妇女儿童医院108例子宫内膜癌患者的临床和影像资料，在MRI的T2WI压脂序列和DWI序列上，在每个横切面手动勾画肿瘤及全子宫感兴趣区域（ROI），测量并计算肿瘤、子宫体积及肿瘤/子宫体积比（TVR）。单因素分析筛选临床（包括实验室全血细胞指标）、肿瘤形态学指标，并与影像组学模型融合，运用随机森林算法（RF）构建EC LVSI预测模型。 结果 单因素分析筛选出年龄、CA199、淋巴比值等临床指标，以及TVR、DWI病灶体积、轴位肿瘤短径等肿瘤形态学指标与LVSI相关（P0.05）。基于DWI序列构建影像组学模型预测LVSI的AUC为0.80，影像组学及肿瘤形态学融合模型AUC=0.94；而融合筛选后临床指标、肿瘤形态学指标与影像组学特征的RF模型预测效能最优（AUC=0.97），准确率0.91，特异度0.82，其效能优于单独影像组学模型及影像组学与肿瘤形态学融合模型，且模型校准曲线显示预测概率与实际情况一致性良好（P0.05）。 结论 基于mpMRI影像组学特征（含形态学特征）联合临床指标的融合模型，对EC患者LVSI具有可靠预测价值，可有效辅助临床术前评估肿瘤侵袭风险，进而指导个体化手术方案制定，优化临床治疗方案。

肝细胞癌（HCC）起病隐匿、早期诊断困难，常规血清学标志物及形态学影像学方法对早期病灶和微小病灶的检出能力仍有限。磷脂酰肌醇蛋白聚糖-3（GPC3）在多数肝细胞癌组织中高表达，而在正常成人肝组织中几乎不表达，具有较好的肿瘤特异性，是肝细胞癌分子影像与靶向治疗的重要候选靶点。近年来，随着放射性标记技术和靶向配体设计的发展，多种靶向GPC3的抗体类和肽类放射性分子探针已在临床前研究中显示出良好的肿瘤靶向性与成像性能，部分探针已进入早期临床验证阶段，并逐步拓展至放射性核素治疗领域。本文围绕靶向GPC3的放射性分子探针在肝细胞癌诊断与治疗中的研究进展进行综述，重点总结不同类型探针的设计特点、成像表现、初步临床转化情况及诊疗一体化应用前景，以期为相关探针的理性设计和临床转化提供参考。

神经内分泌性前列腺癌是一种源于去势抵抗性前列腺癌治疗后、具有高度侵袭性和治疗抵抗性的亚型。其发生发展不仅源于肿瘤细胞自身突变，肿瘤微环境也起着关键的驱动作用。本文综述了神经内分泌性前列腺癌中肿瘤微环境的关键细胞成分与非细胞成分如何相互作用，共同促进神经内分泌分化和治疗抵抗。鉴于当前治疗方案效果有限，本文进一步展望了免疫治疗的前景，包括免疫检查点抑制剂和针对DLL3等新靶点的疗法。深入理解神经内分泌性前列腺癌与其肿瘤微环境之间动态的相互作用，对于开发有效的联合免疫疗法以克服治疗抵抗、改善患者预后至关重要。

膝骨关节炎（KOA）是中老年人群高发的退行性关节疾病，其中晚期病理改变不可逆，早期诊断和病情进展预防是临床诊疗的关键点。MRI可清晰显示膝关节软组织结构改变，定量磁共振技术可对软骨生化状态进行量化评估，为KOA精准诊疗提供影像学基础。随着人工智能技术的发展，尤其是深度学习与MRI的融合为KOA诊疗提供了全新思路。本文综述了人工智能结合磁共振成像技术，在KOA的早期诊断、进展预测、关节置换术风险评估及围术期辅助管理中的应用进展，探讨当前技术面临的核心障碍，并展望未来发展方向，为该技术的临床转化与应用提供参考。

胆囊癌（GBC）作为胆道系统最常见的恶性肿瘤因其早期临床症状不典型和高度侵袭性的生物学行为导致多数患者确诊时已属晚期，预后不佳。尽管常规二维超声是筛查GBC的首选影像检查，但其在鉴别诊断与评估肿瘤分期等精细化评估方面存在一定的局限。多模态超声技术通过整合高分辨率灰阶成像、彩色多普勒血流动力学、超声造影微循环灌注及剪切波弹性成像组织力学信息，构建多维度的超声影像学诊断体系，可有效提高对GBC的诊断准确率。本文对多模态超声技术在GBC诊断中的应用现状、未来技术发展方向以及局限性进行综述，旨在为GBC早期识别、风险分层和临床决策提供超声诊断参考。

早期识别肿瘤病灶并实施个体化精准疗法，一直是医学研究领域的关键挑战与核心目标。靶向纳米超声造影剂通过在造影剂表面修饰特异性配体，实现对肿瘤细胞或肿瘤微环境中特定分子标志物的精准识别，进而实现对肿瘤部位的特异性成像。靶向纳米微泡正在发展成为重要的造影剂和在目标区域递送药物的载体。本文首先从构建方法、靶向修饰策略及成像-治疗协同应用等维度，对近年来肿瘤靶向纳米超声造影剂的研发进展进行系统梳理，进而结合其临床转化所面临的关键挑战，探讨未来发展的潜在方向，旨在为新型多功能超声诊疗探针的设计与优化提供理论参考和实践思路。

阿尔茨海默病（AD）的病理进程始于临床诊断前10～20年，开发能够用于超早期识别与监测的无创生物标志物至关重要。近年来，视网膜作为中枢神经系统在体、无创、可高分辨率成像的延伸部分，已成为AD研究的前沿焦点。研究表明，视网膜病理改变可镜像AD脑内的核心事件，但其作为早期生物标志物的特异性、时序性及临床转化路径仍存在诸多争议，亟需系统性的梳理与整合。本文围绕视网膜作为“脑之窗”的理论基础及其在AD中的多模态影像学发现展开综述。重点分析了从视网膜结构厚度、微血管网络、分子病理到功能电生理等多层次生物标志物的最新证据，阐述了光学相干断层扫描等高分辨率技术如何揭示早期改变，并评估了视网膜标志物在AD早期诊断、鉴别诊断（如与血管性痴呆、青光眼等区分）及预测疾病进展中的潜在价值。本文旨在系统梳理研究现状与争议，为基于视网膜影像的AD早期生物标志物开发与临床转化提供理论依据与清晰路径。

超声弹性成像（UE）通过定量或半定量评估组织的生物力学特性，为浅表器官疾病的无创诊断与风险评估提供重要的功能学信息。由于乳腺和甲状腺解剖位置表浅，且其相关恶性肿瘤通常具有明显的硬度异质性，UE已逐渐发展为常规超声检查的重要补充手段。本文系统综述应变弹性成像（SE）与剪切波弹性成像（SWE）在乳腺和甲状腺疾病中的临床应用价值，重点总结硬环征在乳腺良恶性病变鉴别中的意义、甲状腺中间风险结节的风险再分层作用，以及UE在实际应用中常见的技术陷阱与干扰因素。在乳腺领域，UE可辅助乳腺影像报告与数据系统（BI-RADS）分级优化，减少不必要的良性活检；在甲状腺领域，国内甲状腺影像报告与数据系统（C-TIRADS）在4类结节及细针穿刺细胞学灰区结节的评估中显示出重要临床价值。本文进一步总结人工智能在自动感兴趣区选取、实时质量控制及多模态诊断中的最新进展，并结合国内多中心研究与指南制定现状，探讨UE向标准化、可重复及精准化方向发展的未来趋势。

肿瘤微环境乏氧是推动胶质瘤恶性进展的关键因素，能够影响肿瘤的侵袭性、放化疗耐受性以及预后，其精准评估对个体化治疗决策具有关键意义。近年来，应用影像学方法评估肿瘤乏氧水平已经成为一种趋势。本文从多模态影像学技术体系出发，系统分析了扩散峰度成像、动态增强磁共振、血氧水平依赖磁共振、体素内不相干运动成像及磁共振波谱的技术原理在肿瘤乏氧方面的研究价值，并探讨了双模态成像、纳米技术及MRI生境分析、核医学等新兴技术的前沿进展。未来发展方向聚焦于多参数联合成像、人工智能辅助生境分析、纳米探针诊疗一体化，建立影像-病理-分子特征的可靠对应关系是推动临床转化的关键。

慢性阻塞性肺疾病（COPD）前期（Pre-COPD）是COPD发生发展的重要窗口期，其早期精准识别与干预对于延缓甚至阻断疾病进展具有关键意义。当前，单一模态数据在Pre-COPD诊断与预后评估中存在局限性，而整合临床、影像、生物等多源信息的“多模态特征融合”策略正成为研究前沿。本文系统梳理Pre-COPD概念内涵、多模态特征类型、精准诊断模型构建、预后分层管理及现存技术瓶颈与解决对策，展望未来发展方向；旨在为Pre-COPD早期精准识别、风险分层及个体化预后管理提供系统理论参考与实践指导，助力COPD防治关口前移与精准医疗落地。