人工智能（AI）的发展对人类生活的各个领域产生了巨大的影响,尤其是影像医学的天然属性让AI与医学影像的结合走到了医学的前沿。AI在减少医生的主观差错及提高医生的诊断效率方面起到重要作用。就AI在中枢神经系统影像诊疗中的作用及面临的挑战和发展前景进行总结和评述。
目的 基于扩散谱成像（DSI）技术,利用广义Q空间采样（GQI）重建技术构建正常成人脑区水平的胼胝体纤维分支概率图谱,并研究胼胝体纤维分支在脑区之间的连接模式。 方法 随机选取人类脑连接组计划（HCP）数据库（
目的 构建并验证动态增强MRI（DCE-MRI）影像组学模型能否于术前无创性预测乳腺癌前哨淋巴结（SLN）转移。 方法 回顾性分析术前接受DCE-MRI检查且经病理证实的128例女性乳腺癌病人的临床、病理及MRI资料,病人平均年龄（45.94±10.08）岁;其中,前哨淋巴结（SLN）阳性者61例,阴性者67例;将病人按照7∶3的比例随机分为训练集（89例）和验证集（39例）。提取DCE-MRI第2期相的影像组学特征,应用最大最小值归一化算法将所有原始特征向量进行归一化,采用最优特征筛选器及最小绝对值收敛和选择算子（LASSO）-Logistis回归（LR）算法依次对影像组学特征进行降维筛选,选择出7个对术前预测SLN转移有价值的最优特征,包括1个一阶统计特征、3个形状特征和3个纹理特征。应用支持向量机（SVM）、LR及决策树3种机器学习算法构建预测模型。采用独立样本t检验、卡方检验及Fisher确切概率检验比较SLN阳性组和阴性组、训练集和验证集间的临床病理特征。采用受试者操作特征（ROC）曲线评估3种模型的诊断效能,计算相应的曲线下面积（AUC）,并通过验证集进行验证。结果 SLN阳性组和阴性组、训练集和验证集组间病人的临床病理特征差异均无统计学意义（均P>0.05）。3种机器学习模型中,决策树模型在训练集与验证集中的AUC均最高（分别为1.00和0.90）,其次为LR模型和SVM模型;决策树模型在训练集与验证集中也均呈现最高的敏感度,分别为100.00%和89.50%;决策树模型在训练集中的准确度最高（100.00%）,其次为LR模型和SVM模型。验证集中3种模型的准确度相等（89.74%）。 结论 基于DCE-MRI的影像组学模型对SLN转移有一定的预测价值,可为乳腺癌病人术前预测SLN转移提供一种无创而简便的方法,有助于临床个体化精准医疗。
目的 构建基于MRI影像组学特征的机器学习模型,以预测PI-RADS 3前列腺病变的良恶性及侵袭性。 方法 回顾性分析296例PI-RADS 3前列腺病变病人的MRI影像资料。其中,PCa病人141例,非PCa病人155例。并将病人以7∶3的比例随机划分为训练集和独立验证集。由2名医师使用3D Slicer软件在T2WI、DWI、DCE-T1WI上手动勾画病变,并分别提取影像组学特征。采用组内相关系数（ICC）评估2名医师病变勾画的稳定性。采用t检验和最小绝对值收敛和选择算子（LASSO）算法进行特征筛选。使用支持向量机（SVM）算法分别构建前列腺病变良恶性预测模型及PCa侵袭性预测模型。采用Mann-Whitney U检验比较2组间前列腺特异性抗原（PSA）水平。采用受试者操作特征（ROC）曲线下面积（AUC）、准确度、敏感度和特异度评估模型的预测效能。 结果 141例PCa病人的PSA水平高于非PCa病人（P<0.05）。141例PCa病人中,临床有意义PCa（csPCa）100例,临床无意义PCa（ciPCa）41例。csPCa病人的PSA水平也高于ciPCa病人（P<0.05）。共分析296个病灶,每个病灶均提取2 553个影像组学特征。2名医师对病变勾画均具有良好的一致性（ICC：组间0.81,组内0.84）。在前列腺病变的良恶性预测中,训练集207个病灶,验证集89个病灶,最终筛选出14个特征（9个DWI、3个T2WI、2个DCE特征）,构建的预测模型在训练集中的AUC、准确度、敏感度和特异度分别为0.93（95%CI：0.91~0.95）、0.82、0.78、0.85,在独立验证集中分别为0.89（95%CI：0.86~0.92）、0.81、0.86、0.77;在PCa的侵袭性预测中,训练集98个病灶,验证集43个病灶,最终筛选出12个特征（5个DWI,4个T2WI,3个DCE特征）,构建的预测模型在训练集中的AUC、准确度、敏感度和特异度分别为0.92（95%CI：0.89~0.94）、0.85、0.87、0.84,在独立验证集中分别为0.85（95%CI：0.81~0.89）0.72、0.73、0.70。 结论 基于MRI影像组学特征的机器学习模型能有效预测PI-RADS 3前列腺病变的良恶性及侵袭性。
目的 探讨基于增强CT影像组学评分（Radscore）和TNM分期的列线图预测胃癌脉管浸润（LVI）的价值。 方法 回顾性收集160例术前行上腹部CT增强检查且行术后胃癌LVI状态评估的病人,男109例,女51例,平均年龄（62.23±10.74）岁。160例病人（包括LVI阴性者92例,阳性者68例）按照7∶3比例随机分为训练集（112例）和测试集（48例）;其中,训练集中LVI阴性者60例、阳性者52例,测试集中LVI阴性者32例、阳性者16例。基于增强CT影像提取并筛选影像组学特征,建立影像组学标签并计算Radscore。采用t检验、Mann-Whitney U检验、卡方检验或Kruskal-Wallis H 检验比较LVI阳性组和阴性组间临床病理特征[病人性别、年龄、肿瘤直径、TNM分期、AJCC分期、肿瘤分化程度及癌胚抗原（CEA）、糖类抗原199（CA199）]的差异,将差异有统计学意义的特征和影像组学标签纳入多因素logistic回归,建立临床影像联合模型和列线图。采用受试者操作特征（ROC）曲线评估影像组学模型和列线图的预测效能并计算相应的曲线下面积（AUC）。采用决策曲线评价影像组学模型和列线图的临床净获益。分别基于训练集及测试集中的数据绘制校准曲线对列线图进行验证。 结果 LVI阳性组和阴性组间肿瘤T分期、N分期、AJCC分期的差异均有统计学意义（均P<0.05）,且LVI阳性组的Radscore高于阴性组（P<0.05）。在测试集中,基于T分期、N分期、AJCC分期和Radscore的临床影像联合模型预测LVI的AUC值、准确度和特异度较影像组学模型分别提高了8.2%、18.2%和21.9%。决策曲线分析显示应用联合模型的临床净获益优于影像组学模型。联合模型的列线图显示Radscore得分最高,其次是AJCC分期,最后是N分期和T分期。训练集和测试集中的校准曲线显示列线图的预测结果与真实结果具有较好的一致性。 结论 联合T分期、N分期、AJCC分期和增强CT的Radscore建立的列线图能够成功预测胃癌LVI。
目的 分析急性髓细胞性白血病（AML）颅骨骨髓MRI分型与组织学分型的关系,并探讨MRI分型的临床价值。 方法 回顾性纳入30例经骨髓细胞学检查证实为AML的病人,男19例,女11例,中位年龄46.0岁。AML组织学分型为：M1型1例,M2型14例,M3型4例,M4型6例,M5型4例,M6型1例。30例病人治疗前均行头部MRI平扫,其中13例同时行增强扫描。由2名医师分析颅骨骨髓MRI影像特征并进行分型。采用Pearson卡方检验比较不同MRI分型的AML组织学分型差异,并分析2种分型的相关性。采用Kappa检验分析2名医师阅片结果的一致性。 结果 AML颅骨骨髓MRI主要表现为T1WI上颅骨骨髓信号减低,增强扫描显示颅骨板障周边信号明显强化。依据MRI特征将颅骨骨髓分为5型：a型5例,b型7例,c型7例,d型9例,e型2例。不同MRI分型的AML组织学分型间差异有统计学意义（P<0.05）。其中,a型中白血病M2型的占比较高（60.00%）,b型中白血病M4型占比较高（57.14%）,d型中白血病M2型占比较高（77.78%）。颅骨骨髓MRI分型与AML组织学分型呈中度相关（Cramer’s V=0.490,P=0.045）。2名医师对M1、M2、M3、M5、M6型中颅骨骨髓MRI分型的一致性均较好（均κ≥0.75）,对M4型中颅骨骨髓MRI 分型的一致性中等（0.4≤κ<0.75）。 结论 颅骨骨髓MRI分型特征可作为评估AML部分组织学分型的有效辅助手段,为临床治疗决策提供依据。
富人俱乐部（rich club）组织属性是图论脑网络的一个重要属性,在阿尔茨海默病（AD）疾病谱的研究中发挥了重要的作用。研究rich club节点及其连接强度的改变有助于揭示AD疾病谱的发病机制,在诊断、鉴别及干预中具有重要价值。就rich club节点的损伤、rich club组织与认知功能改变的关系,及其在AD疾病谱诊疗价值中的研究进展进行综述。
帕金森叠加综合征（PPS）是一组部分临床症状与帕金森病（PD）相重叠的慢性进行性神经退行性疾病,两者症状的相似性导致了临床鉴别困难。随着神经影像技术的发展,MRI凭借其对结构、扩散、灌注及功能等多模态成像的优势在揭示PPS和PD的脑区灰质体积改变、白质纤维束完整性改变,局部脑区的铁沉积、血流灌注及功能连接等的异常改变方面提供了诸多信息。就MRI在PPS及PD鉴别诊断及疾病进展预测中的应用进展予以综述。
人工智能（AI）已广泛应用于慢性阻塞性肺疾病（COPD）的研究,在COPD的临床筛查、预诊分级、风险评估、医学成像和远程监护等方面均取得一定进展。AI不仅可以对未患病人群进行早筛、早诊及早治,也可为COPD病人的治疗和管控提供众多的可行方案。重点就AI在肺气肿量化、CT纹理分析、解剖结构分割等影像诊断应用进展予以综述。
免疫检查点抑制剂相关肺炎（CIP）是免疫治疗中因免疫耐受失衡引起的重要且潜在致命的并发症。胸部CT是CIP检出和随访的重要工具,其影像特征和分型对临床诊断及预后评估有重要指导意义。就CIP的临床特征、CT影像特征、鉴别诊断及临床处理的研究进展进行综述。
乳腺X线摄影是乳腺癌筛查的有效手段,但具有一定局限性。人工智能（AI）具有提取图像特征并分析的强大能力,是推动未来智能医学影像进步的核心技术。近年来深度学习（DL）在乳腺X线摄影上的应用迅速发展,能够提高医生的工作效率、诊断准确率并降低漏诊率。对基于DL的乳腺X线摄影在乳腺癌筛查、临床诊断及风险评估中的应用价值和发展前景予以综述与展望。
目前乳腺X线检查仍是乳腺癌早期诊断的有效检查方法之一,主要包括全视野数字化乳腺摄影（FFDM）、数字乳腺断层摄影（DBT）、合成乳腺X线摄影（SM）以及3种技术的联合应用（FFDM联合DBT、SM联合DBT）。对DBT、SM和SM联合DBT在乳腺筛查中诊断效能、影像质量及辐射剂量等进行比较。SM联合DBT可有效平衡辐射剂量和诊断效能,但仍然在判读时间、信息的存储与传输和检查成本方面存在局限性。就以上3种检查技术在乳腺癌筛查中的研究进展予以综述。
随着影像技术的发展,胰腺肿瘤的检出率逐年提高。相较于传统的影像诊断模式,影像组学能够提取肉眼无法识别的高通量影像特征进行定量分析,目前已逐步运用于胰腺肿瘤的诊断与鉴别诊断、组织学分级和预后预测等方面。就影像组学在胰腺癌、胰腺神经内分泌肿瘤、胰腺囊性肿瘤中的应用进展予以综述。
血管侵犯是决定胰腺癌能否手术切除的重要因素。CT成像是胰腺癌病人首选的影像学检查方法,如常规CT扫描、CT血管成像（CTA）和双能CT扫描等,通过图像后处理技术可优化肿瘤与血管关系的评估。基于CT影像中肿瘤-血管环向接触程度、肿瘤-血管接触长度以及血管轮廓变化等,可制定多种血管侵犯分级系统来判断血管有无受侵,但标准尚未统一,且对新辅助治疗后血管侵犯的评估存在困难。就CT在评估胰腺癌血管侵犯中的应用以及对血管侵犯的影像学分级予以综述。
射频消融（RFA）是一种使肿瘤组织发生凝固性坏死的治疗手段。肝细胞癌RFA术后可能具有完全消融、肿瘤残余、局部肿瘤进展及新发肿瘤等不同的治疗效果。CT、MRI及功能MRI是评价肝细胞癌RFA术后疗效重要的影像学手段。正确认识肝细胞癌RFA术后不同疗效的影像学表现,对于及时、准确地发现术后肿瘤残余、局部肿瘤进展及新发肿瘤尤为重要。针对CT、MRI及功能MRI在肝细胞癌RFA术后疗效评价方面的应用研究进展予以综述。
膀胱癌是我国最常见的恶性肿瘤之一,其治疗方式及预后主要取决于病变的分级、临床分期及膀胱肌层的浸润深度。术前精准评估对于膀胱癌的临床治疗决策及预后具有重要的临床价值。膀胱影像报告和数据系统（VI-RADS）对膀胱MR检查设备和技术要求提出了指导性建议,建立了技术规范、扫描参数和风险评估标准。VI-RADS的提出有助于推动膀胱MR采集和解释的规范化、标准化。就VI-RADS及在膀胱癌分级、分期和侵袭性预测中的应用予以综述,并讨论其未来发展方向。
表观扩散系数直方图分析是一种MR影像分析方法,与传统影像分析方法相比具有丰富的描述性参数,有助于评估肿瘤的整体异质性,在肿瘤诊断和治疗中发挥了越来越重要的作用。近年来,ADC直方图分析广泛用于肿瘤研究,特别是在鉴别肿瘤良恶性和评价肿瘤疗效方面。对ADC直方图分析方法及其在肿瘤鉴别诊断、术前预测组织病理学分级、评价疗效及预后方面应用的研究进展作一综述。
动脉粥样硬化（AS）易损斑块糜烂及破裂是引起急性心脑血管疾病的主要原因之一,早期发现对于有效预防和管理心肌梗死和脑卒中等危及生命的心血管事件至关重要。正电子发射体层成像（PET）可无创地监测与AS相关的生物过程,放射性示踪剂能够从炎症、微钙化、缺氧、新生血管生成、淀粉样变、趋化因子受体等多方面反映病变发生机制,对诊断斑块性质有很好的应用前景。就各类新型正电子放射性示踪剂用于PET探测AS易损斑块的作用及价值予以综述。
目的 分析组织细胞坏死性淋巴结炎（HNL）病人的 18F-脱氧葡萄糖（FDG）PET/CT表现及临床资料,提高对该病认识水平。 方法 回顾性分析8例经病理证实的HNL病人的 18F-FDG PET/CT资料,其中男4例、女4例,中位年龄26.5岁。分析HNL在 18F-FDG PET/CT成像上所示的受累淋巴结分布、形态、密度及摄取,并采用Pearson相关分析来确定淋巴结的 18F-FDG最大标准化摄取值（SUVmax）与其长径、短径之间的相关性。 结果 8例HNL病人 18F-FDG PET/CT成像均有多部位淋巴结受累,位于颈部8例（6例双侧、2例单侧）,腋窝7例（5例双侧、2例单侧）,肺门及纵隔4例,腹部4例,盆腔3例及腹股沟区2例（均为双侧）。受累淋巴结大都呈椭圆形,无融合,密度较均匀,无钙化及液化坏死。受累淋巴结SUVmax为12.86±5.70,长径为（1.41±0.42） cm,短径为（0.84±0.26） cm,CT值为（44.77±9.59） HU。其中短径<1 cm的淋巴结约占63.4%,SUVmax为11.21±5.80。受累淋巴结SUVmax与长径呈低度正相关（r=0.349,P=0.025）,与短径呈中度正相关（r=0.504,P=0.001）。 结论 18F-FDG PET/CT成像在HNL诊断、鉴别诊断及淋巴结活检定位中发挥重要作用。
目的 分析胰腺腺泡细胞癌（PACC）的CT及MRI影像表现旨在提高术前诊断水平。 方法 回顾性收集经病理确诊的11例PACC病人的CT（5例）或MRI（6例）影像资料,分析其特征性表现。 结果 实验室检查3例甲胎蛋白（AFP）升高,4例糖类抗原19-9（CA19-9）升高。CT和MRI影像上,11例均为单发,8例为实性,3例为囊实性;6例病灶位于胰头部,5例位于胰体尾;病灶平均最大径为（5.69±3.53） cm。增强扫描后,病灶多呈不均匀渐进式强化（CT 4例,MRI 5例）,少数表现为延迟期强化程度略减低（CT和MRI各1例）。10例病灶与正常胰腺组织进行了比较,动脉期强化程度均低于胰腺组织,延迟期强化程度可降低（CT 上3例,MRI 上1例）或升高（CT上 1例,MRI上 5例）。PACC病灶外常见包膜（8/11例）;病灶内多见囊变坏死（8/11例）,少数可见钙化（1/11例）。病灶可伴有胆管、胰管同时扩张,或仅见胰管扩张,也可伴胰腺实质萎缩;可侵犯肠系膜上动静脉、脾动静脉,少数可累及十二指肠、邻近胃壁及肾上腺。部分病人伴有淋巴结或远处转移。 结论 PACC的实验室检查及影像表现具有一定特征性,CT及MRI对该病的术前诊断具有一定价值。
