人体正常运转是多种不同因素协同作用的结果,如今的医学影像学拥有更多样的成像方式与更多维的影像信息解析方法,其反映的人体病理生理信息更加全面。作为当代影像医师,应建立系统性影像诊断思维模式,针对不同病症,匹配多模式探测成像技术,建立多维度生理病理信息解析方法,形成多要素关联诊断理念,串联不同要素在病症发生发展中的作用,明确病症发生机制,丰富学科内涵,推动医学影像学诊疗能力跨越式提升。
心血管成像的快速发展带来了新的机遇和挑战,尤其近年人工智能（AI）技术在该领域的逐渐应用,使得AI心血管CT成像从工作流程的改进到自动图像分割及对心血管疾病的诊断,再到准确的心血管风险预测都展现了应用潜能,可大大简化诊疗工作流程,提升医生诊断效率和准确性。着重介绍AI在心血管CT全流程的研究和应用,并对我国AI心血管CT成像的部分研发工作予以总结分析,以期积极推动人工智能心血管成像在我国的应用。
目的 评估基于冠状动脉CT血管成像（CCTA）的冠状动脉周围脂肪组织（PCAT）影像组学特征对疑似冠心病病人2年内发生急性冠状动脉综合征（ACS）的预测能力。方法 回顾性收集接受CCTA检查的疑似冠心病病人,将CCTA检查后2年内发生ACS的病人作为ACS组（81例）,2年内未发生ACS的疑似冠心病病人作为对照组（81例）。ACS组年龄44~85岁,平均（64.01±10.09）岁,男57例;对照组年龄39~89岁,平均（62.91±10.11）岁,男56例。将2组病人随机以 3∶1 的比例分为训练集（ACS组60例,对照组60例）和验证集（ACS组21例,对照组21例）。筛选基于CCTA的PCAT影像组学特征,采用多因素Logistic回归分析构建PCAT影像组学评分模型,并基于PCAT影像组学特征中的CT密度值建立PCAT密度模型。采用DeLong检验比较不同数据集中2个模型的诊断效能差异。采用受试者操作特征（ROC）曲线、校准曲线及决策曲线比较2种模型的预测效能。结果 训练集和验证集中,ACS组和对照组病人的临床资料间差异均无统计学意义（均P>0.05）。从基于CCTA影像所示的冠状动脉斑块周围PCAT共提取107个影像组学特征,最终筛选出21个最优影像组学特征,包括形态学特征5个、直方图特征1个、纹理特征15个,采用Logistic回归分析构建PCAT影像组学评分模型。基于提取的PCAT组学特征中平均 CT密度值构建PCAT密度模型。2种模型预测2年内发生ACS事件的诊断效能分析显示,PCAT 影像组学评分模型在训练集及验证集中的曲线下面积（AUC）（AUC=0.841,0.839） 均高于PCAT 密度的AUC（AUC=0.603,0.588）。训练集中,PCAT影像组学评分的诊断效能优于PCAT密度模型（P<0.05）,并在验证集中得到验证（P<0.05）。PCAT影像组学评分对发生ACS事件的预测结果与实际结果一致性高于PCAT密度。PCAT影像组学评分的临床应用价值显著优于PCAT 密度。结论 基于CCTA 的PCAT影像组学特征可为ACS事件的发生提供更多的预测信息。PCAT 影像组学评分对2年内发生ACS事件的预测能力显著优于PCAT 密度。
目的 评估基于神经网络方法构建的预测模型能否精准评估冠状动脉狭窄的血流动力学严重程度（缺血或不缺血）。 方法 回顾性收集行冠状动脉CT血管成像（CCTA）及有创冠状动脉造影的血流储备分数（FFR）测量的92例冠状动脉疾病病人的临床及影像资料,其中男66例,女26例;平均年龄（58.3±10.3）岁。共纳入122支冠状动脉血管。依据FFR值将122支冠状动脉血管分为2组,即狭窄组（FFR≤0.8,68支）和非狭窄组（FFR>0.8,54支）。基于CCTA影像数据,选取冠状动脉周围脂肪组织（PCAT）区域的468个影像组学特征进行分析。构建3种冠状动脉狭窄预测模型,包括神经网络模型、传统统计学模型和最小绝对值收敛与选择算子模型。采用受试者操作特征曲线下面积（AUC）评估3种模型预测冠状动脉狭窄的性能。采用Pearson相关分析神经网络特征、原始影像组学特征与真实标签的相关性。采用独立样本t检验比较2组的影像组学特征。 结果 3种预测模型中,神经网络模型的预测效能最高,其准确度、敏感度、特异度和AUC分别为81.19%、81.23%、81.16%和0.781 3（0.773 8~0.788 8）。神经网络特征与真实冠状动脉狭窄标签的相关性[最大绝对相关系数（r最大）=0.683 8,P<0.001,平均绝对相关系数（r平均）=0.261 1]高于原始影像组学特征与真实标签的相关性（r最大=0.238 9,P=0.008和r平均=0.090 5）。狭窄组的W6_surface_area高于非狭窄组,而W6_Auto Correlation_mean低于非狭窄组（均P<0.05）,其余特征差异均无统计学意义（均P>0.05）。 结论 以影像组学特征为输入的神经网络模型可以很好地预测冠状动脉狭窄,其中10个PCAT区域影像组学特征或许在预测冠状动脉狭窄的血流动力学方面具有重要意义。
目的 以有创冠状动脉造影（ICA）为参考标准,探讨人工智能(AI)辅助的冠状动脉CT血管成像（CCTA）诊断阻塞性冠状动脉狭窄的效能。 方法 回顾性收集行CCTA检查并于3个月内行ICA检查的50例疑患冠状动脉疾病（CAD）的病人,男34例,女16例,平均年龄（61.8±8.5）岁。AI软件、不同年资医师（低/中/高年资）及AI+不同年资医师分别对入组病人CCTA影像进行后处理并解读。将ICA和CCTA上冠状动脉管腔狭窄≥50%定义为阻塞性冠状动脉狭窄。采用Agatston积分法测量病人的钙化积分值,并将病人分为低钙化组（钙化积分<100）和高钙化组（钙化积分≥100）。采用独立样本t检验对AI、医师及AI+医师的图像后处理和解读时间进行两两比较。以ICA为参考标准,分析AI在不同研究水平和高/低钙化组的诊断价值,并比较AI、不同年资医师和AI+不同年资医师的诊断敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确度及受试者操作特征（ROC）曲线下面积（AUC）。采用Pearson卡方检验或Fisher精确概率检验比较组间差异,采用DeLong检验比较AUC。 结果 50例病人共分析195支血管424个节段。AI和AI+医师的平均后处理和解读时间均低于单独医师诊断的时间（均P<0.05）,AI的时间较低/中/高年资医师分别减少了80%、76.8%和75%;AI+低/中/高年资医师较单独医师分别减少了67%、64%、57.9%。在病人、血管及节段水平,AI诊断阻塞性冠状动脉狭窄的敏感度分别为93.7%、83.1%、67.7%,特异度为50.0%、89.0%、91.0%,准确度为92%、86.7%、85.6%,阳性预测值为97.8%、83.1%、69.8%,阴性预测值为25%、89.0%、90.2%,AUC为0.87、0.89、0.83;在血管及节段水平,AI对低钙化组的特异度高于高钙化组（均P<0.05）。在血管水平,AI诊断的AUC值均低于中/高年资医师（均P<0.05）;其余研究水平,AI与其他不同年资医师诊断的AUC值差异均无统计学意义（均P>0.05）。3种研究水平下,AI+低/中/高年资医师诊断的AUC值与单独不同年资医师诊断的AUC值差异均无统计学意义（均P>0.05）。 结论 AI辅助的CCTA诊断阻塞性冠状动脉狭窄具有较好的诊断效能,且明显缩短后处理时间,可能成为临床医师诊断阻塞性冠状动脉狭窄的有效辅助工具。
目的 利用机器学习（ML）方法探讨定量、定性的冠状动脉斑块特征以及血流动力学参数对缺血特异性狭窄血管的影响。 材料与方法 回顾性分析同时行冠状动脉CT血管成像（CCTA）、有创冠状动脉造影（ICA）及FFR测量的255例病人共328支血管的临床及影像资料。以FFR≤0.80作为提示病变特异性缺血的指标,依据FFR值将纳入血管分为非缺血组（FFR>0.80）和缺血组（FFR≤0.80）。测量所有纳入斑块的CCTA参数,包括斑块的定量、定性特征以及血流动力学参数。采用LogitBoost算法建立随机森林模型,通过信息增益排序方法自动选择特征。分类准确度、敏感度以及f1值（分类准确度与敏感度的调和平均值）用以评价随机森林模型对造成缺血特异性狭窄斑块的预测价值,并计算受试者操作特征（ROC）曲线下面积。采用十折分层交叉验证法计算模型的总体分类准确度。 结果 应用ML方法得出,血流动力学参数FFRCT、ΔFFRCT是预测缺血特异性狭窄最重要的2个特征,其次是斑块的定量、定性特征,包括脂质斑块体积、斑块弯曲、斑块不规则、非钙化斑块体积、狭窄程度、纤维斑块体积和管腔体积。在排序前10的特征中有9个是CCTA相关参数,只有1个临床参数。采用随机森林模型预测缺血特异性狭窄的分类准确度为0.940,敏感度为0.940,f1值为0.940;预测缺血特异性狭窄的 ROC曲线下面积为0.992,模型的总体分类准确度为0.921±0.047。 结论 ML方法能够很好地预测引起心肌缺血的冠状动脉特异性狭窄病变的斑块特征。
目的 评价基于人工智能的动态CT心肌灌注（CTP）半自动分析软件Myocardiac Kit（MK）测量心肌血流参数的稳定性和准确性。 方法 前瞻性纳入接受负荷动态CTP联合冠状动脉CT血管成像（CCTA）的87例疑似冠心病病人,男67例,女20例,平均（60.98±0.78）岁。所有病人均在1周内接受有创冠状动脉造影（ICA）并测量血流储备分数（FFR）。由2名医师独立采用MK软件和CCTA工作站分析数据,计算心肌血流量（MBF）等动态CTP参数以及CCTA直径狭窄率,并记录软件分析数据所需时间。采用组内相关系数（ICC）评价观察者间在心肌节段和冠状动脉水平上参数测量的一致性。以在ICA检查中狭窄程度 ≥ 90%或FFR≤0.80作为心肌缺血的诊断标准,采用独立样本t检验比较缺血心肌和非缺血心肌MBF差异。绘制受试者操作特征（ROC）曲线,并计算曲线下面积。采用约登指数计算MBF判断心肌缺血的最佳临界值,分别计算CCTA上直径狭窄率 ≥ 50%、MBF以及两者联合诊断心肌缺血的敏感度、特异度及准确度。结果 研究共纳入261支冠状动脉和1 479个心肌节段。在心肌节段水平和血管水平上,2名医师对各参数测量较为一致（ICC≥0.60）。缺血心肌节段平均MBF低于对应非缺血节段的[（123.14±41.83） mL·100 mL-1·min-1和（147.47±43.98） mL·100 mL-1·min-1,P<0.05],而缺血冠状动脉供血心肌节段的平均MBF亦低于非缺血冠状动脉供血的心肌节段 [（124.34±42.86） mL·100 mL-1·min-1和148.68±44.49） mL·100 mL-1·min-1,P<0.05]。在血管水平,MBF最佳临界值为115.0 mL·100 mL-1·min-1,联合血管狭窄 ≥ 50%和MBF诊断心肌缺血的诊断效能最高,ROC曲线下面积为[0.91（95%CI:0.87~0.95）]。MK软件平均数据处理时间为（10.51±1.95） min。结论 基于人工智能的动态CTP半自动分析软件具有稳定性好、结果准确、操作简便等优点,具有较好的临床应用推广价值。
随着计算机技术的进步与影像设备性能的大幅提升,人工智能（AI）已成为医学研究的热点。目前,AI在心血管CT成像领域也已广泛应用,可以用于冠状动脉CT血管成像（CCTA）影像质量的优化、心血管组织自动分割、自动计算冠状动脉钙化积分（CACS）、实现冠状动脉狭窄的自动化识别与检测,此外还可以识别心肌缺血、预测心血管事件等。介绍常用的AI技术及其相关的术语,综述当前AI在心血管CT成像中的应用现状,并分析AI应用的局限和未来的展望。
心脏CT成像已被广泛用于冠状动脉及心脏结构性疾病的诊断。传统心脏CT影像主要依靠医生通过视觉进行评估。影像组学可以从医学影像中挖掘大量人眼看不见的定量特征,并与机器学习等数据分析方法相结合,构建模型预测疾病状态以及病人的临床结局。就影像组学方法在心脏CT成像领域（包括冠状动脉斑块、冠状动脉周围脂肪、心肌组织及心脏占位）的应用现状予以综述,并探讨面临的挑战及发展方向。
目的 研究产后抑郁症（PPD）病人大脑半球间静息态镜像体素等位功能连接（VMHC）的变化及其与临床症状严重程度的相关性。 方法 前瞻性纳入35例PPD病人[（28.64±4.35）岁]和40名年龄匹配的健康产妇[（28.15±4.28）岁]。所有研究对象均在产后4周内纳入,并完成静息态功能MRI扫描。采用爱丁堡产后抑郁量表（EPDS）评估PPD组病人症状严重程度。计算VMHC,采用独立样本t检验比较2组间全脑逐体素的VMHC差异,并采用Pearson相关进一步分析差异脑区的VMHC值与年龄、病程、EPDS评分的相关性。 结果 与健康对照组比较,PPD组双侧背内侧前额叶皮质、背侧前扣带回皮质和眶额叶皮质的VMHC值均显著降低（P<0.05）。PPD组背内侧前额叶皮质的VMHC值与EPDS评分呈负相关（r=-0.403,P=0.016）。 结论 PPD病人的多个脑区的VMHC异常,背内侧前额叶VMHC值与EPDS评分呈显著负相关,表明双侧背内侧前额叶间功能连接异常可能与PPD潜在神经病理机制有关。
目的 比较DKI各峰度参数与扩散参数早期诊断急性脑梗死的能力,评估大脑中动脉供血区不同部位急性脑梗死后DKI峰度参数的变化特点,探究早期诊断不同部位脑梗死的优势参数图。 方法 回顾性收集单侧大脑中动脉供血区的急性脑梗死病人62例（共84个病灶）,男37例,女25例,年龄43~71岁,平均（57.26±6.27）岁。行DKI扫描并获得轴向扩散率（AD）、平均扩散率（MD）、径向扩散率（RD）、轴向扩散峰度（AK）、平均扩散峰度（MK）、径向扩散峰度（RK）图。按梗死部位将所有病灶分为3组,包括皮质（28个）、皮质下白质（25个）和基底节区（31个）组。采用配对t检验比较各参数值患侧与健侧的差异,采用秩和检验比较各峰度参数变化率（Δ参数值%）的差异,采用单因素方差分析比较3组间各峰度参数健侧绝对值的差异。 结果 与健侧对照区相比,所有梗死灶的扩散参数（AD、MD、RD）值均减低,而峰度参数（AK、MK、RK）值均增高（均P<0.05）。其中,扩散参数的变化率均小于其对应峰度参数的（均P<0.05）。健侧对照区中,皮质下白质区和基底节区的MK、RK值均高于皮质区,而基底节区的RK值也高于皮质下白质区（均P<0.05）。皮质、皮质下白质、基底节区病灶的ΔAK%依次增大（P<0.05）。皮质组的ΔAK%、ΔMK%、ΔRK%的差异无统计学意义（P>0.05）;皮质下白质组的ΔAK%与ΔMK%均大于ΔRK%（均P<0.05）;基底节区组的ΔAK%、ΔMK%、ΔRK%数值呈降序分布（均P<0.05）。 结论 DKI峰度参数较扩散参数更易检出梗死病灶。缺血状态下,皮质下白质及基底节区的组织微结构改变较皮质更为复杂,且AK、MK较RK更有评估不同部位缺血损伤的潜力。对位于皮质、皮质下白质的脑梗死评估,MK图具有优势,而对基底节区的脑梗死早期评估,AK图更具优势。
目的 评估双能量CT（DECT）虚拟去钙（VNCa）技术定量评价骨质疏松症的应用价值。 方法 回顾性纳入55例慢性腰腿痛病人,其中男29例,女26例,平均年龄（49.8±12.1）岁。所有病人均行腰椎DECT扫描并采集定量CT（QCT）数据。通过修改双能量分析软件中虚拟平扫的配置文件,定量测量对比剂CT值（CM）、常规CT值（rCT）、钙浓度（CaD）及脂肪分数（FF）;利用QCT pro定量分析系统测量椎体的骨密度（BMD）。依据金标准BMD< 80 mg/cm3,将纳入的全部椎体（318个）分为骨质疏松组（OP,87个）和非骨质疏松组（NOP,231个）。采用组内相关系数（ICC）分析2名医师测量数据结果的一致性。采用独立样本t检验比较2组间DECT定量参数的差异。采用Pearson相关分析BMD与DECT定量参数的相关性,并建立多元线性回归模型,将由该模型计算得到的BMD表示为回归BMD（rBMD）,得出决定系数r2和rBMD的方程。以QCT的BMD值作为金标准,采用受试者操作特征（ROC）曲线评价rBMD、CM、CaD、FF的诊断效能。 结果 2名医生测量BMD和DECT定量参数的一致性较好（均ICC>0.75）。OP组的CM、rCT、CaD均低于NOP组,而FF高于NOP组（均P<0.05）。CM、rCT、CaD、FF值与BMD均具有相关性（r分别为0.885、0.947、0.877、-0.492,均P<0.05）。将CM、CaD、FF纳入回归模型计算得出:r2=0.915,rBMD=54.82-0.19×CM+20.03×CaD-1.24×FF。当rBMD的阈值为81.94 mg/cm3时诊断效能最高,其敏感度、特异度、AUC分别为90.04%、91.95%、0.966（0.940~0.983）。 结论 DECT的VNCa技术可作为一种BMD测量的补充方法,从骨矿物质及脂肪含量方面定量评价骨质疏松症。
目的 探讨体素内不相干运动（IVIM）双指数、拉伸指数模型各参数在Ⅰ型与Ⅱ型子宫内膜癌（EC）中的鉴别诊断价值。 方法 回顾性分析51例经手术病理证实的Ⅰ型（31例）与Ⅱ型（20例）EC病人的IVIM成像资料。由2名医师在IVIM各参数伪彩图上分别测量慢速表观扩散系数（ADC-slow）、快速表观扩散系数（ADC-fast）、灌注分数（f）、扩散分布指数（DDC）和扩散异质性指数（α）。采用组内相关系数（ICC）评价2名医师测量参数的一致性。采用Fisher确切概率法比较Ⅰ型与Ⅱ型EC的病理类型及分级分期。绘制受试者操作特征（ROC）曲线,分析2组间有统计学差异的参数及其诊断效能。 结果 2名医师所测数据的一致性较好（均ICC≥0.75）。Ⅰ型组的ADC-slow、DDC值均高于Ⅱ型组,ADC-fast值低于Ⅱ型组（均P<0.05）。ADC-slow值为0.500×10-3 mm2/s时,鉴别Ⅰ型和Ⅱ型EC的AUC为0.926,敏感度、特异度、准确度分别为80.0%、90.3%、86.3%。 结论 双指数模型的参数ADC-slow、ADC-fast值和拉伸指数模型的参数DDC值均有助于鉴别Ⅰ型与Ⅱ型EC,其中ADC-slow值鉴别诊断效能更大。
目前儿童后颅窝胶质瘤的影像组学研究主要基于MR成像,通过提取肿瘤灰度直方图特征、纹理特征等对其进行鉴别诊断、分型分级、评估预后和复发风险,有助于临床制定个体化治疗方案。就影像组学的概述、流程及其在儿童后颅窝胶质瘤中的应用研究进展进行综述。
自身免疫性脑炎（AE）是一组由抗神经元抗体导致的炎性脑病,炎症进程可以发生在大脑边缘系统等多个脑区。在常规MRI上常表现为T2WI及T2-FLAIR高信号,并有扩散受限,但仍有部分AE常规MRI表现为阴性;而高级MRI技术包括结构和功能MRI,可以利用基于体素的形态学分析（VBM）、基于表面的形态学分析（SBM）、扩散张量成像（DTI）及静息态功能连接（FC）、低频振幅（ALFF）、脑网络和任务态功能MRI（fMRI）等方法从多角度研究AE脑结构及功能改变,有助于探索疾病潜在的神经病理机制。就AE的常规MRI表现及高级MRI研究进展予以综述。
复杂冠状动脉疾病（CAD）心肌血运重建治疗策略的选择是临床医师关注的问题,基于有创冠状动脉造影（ICA）的SYNTAX评分是当前重要的临床指导依据。随着冠状动脉CT血管成像（CCTA）的普及,基于CCTA的SYNTAX评分（CT-SYNTAX）成为研究热点。基于CCTA的血流储备分数（FFRCT）可提供CAD的功能学信息,实现了CT-SYNTAX评分从解剖学向功能学的提升。就CT-SYNTAX评分在复杂CAD病人治疗策略中应用的研究进展予以综述。
对比剂诱导急性肾损伤（CI-AKI）是注射碘对比剂后严重的并发症之一,早期诊断和治疗可以改善或延缓肾损伤。目前多种功能MRI（fMRI）技术可用于肾损伤后肾脏微循环和病理生理学的评估,包括扩散加权成像（DWI）、体素内不相干运动（IVIM）成像、扩散张量成像（DTI）、扩散峰度成像（DKI）、血氧水平依赖（BOLD）成像、动脉自旋标记（ASL）成像等。这些技术不但可以对肾功能损害进行定量分析,还可以在肾损伤的早期诊断和监测方面提供更多信息。就CI-AKI的发病机制及fMRI评价CI-AKI的研究现状做一综述。
趋化因子受体4（CXCR4）在许多肿瘤细胞表面高表达,它可以作为肿瘤干细胞的标志物,其表达与肿瘤的恶性程度及病人的预后直接相关。靶向CXCR4 PET/CT显像在疾病的诊断、CXCR4靶向治疗病例选择、疗效评价等方面具有很大的应用潜力。就靶向CXCR4 PET/CT分子探针及其在肿瘤诊疗中的应用研究进展进行综述,总结分析各种探针的特点及临床转化情况,为CXCR4临床应用转化提供帮助。
目的 分析宫颈胃型黏液腺癌（GAS）的MRI表现,提高诊断准确率。 方法 回顾性收集12例GAS病人的MRI影像资料,观察肿瘤信号特点、生长部位、生长方式及浸润肌层深度,并绘制动态增强扫描的时间-信号强度曲线（TIC）。 结果 宫颈GAS在MRI上表现为宫颈内生型肿块,其中实性4例,囊实性8例。肿块囊性部分在T2WI及脂肪抑制（FS）T2WI上表现为弥漫或簇状分布,大小不一,多位于深肌层。肿块实性成分及囊壁在扩散加权成像上呈高信号,动态增强扫描呈明显持续性强化,11例强化程度高于正常子宫肌层。TIC表现为Ⅱ型11例,Ⅰ型1例。 结论 GAS的MRI影像表现具有特征性,可提供诊断线索。
目的 探讨儿童丘脑Rosai-Dorfman病（RDD）的临床表现、病理特征和影像特点,以提高对该病的影像诊断和鉴别诊断能力。 方法 回顾性分析1例经手术病理证实为丘脑RDD的临床病理特征、MRI表现,并复习文献予以总结。 结果 MRI显示右侧丘脑类圆形肿物,T1WI、T2WI和液体衰减反转恢复（FLAIR）序列上均呈低信号,信号均匀;增强扫描上病灶明显强化,边缘光滑,邻近脑组织受压水肿。 结论 儿童丘脑RDD罕见,其临床和影像表现无明显特异性,确诊需要依靠病理组织学检查。
