2026年8月，国家科技伦理委员会医学伦理分委员会发布《人工智能医学影像研究伦理指引》，为人工智能医学影像的算法研究、技术研发、临床验证和转化应用提供了伦理参考。本文聚焦诊断和辅助决策类研究，简介伦理审查的基本内容，并分析数据可信性、模型可信性对研究的影响，探讨技术进入临床应用后可能遇到的临床转化和性能漂移等潜在问题，同时关注责任可追溯、利益冲突管理等全流程管理中的协同治理问题。本文通过深入探讨如何将《指引》合理用于研究全流程管理，并使研究结论及转化范围与现有证据相匹配，从而为保护研究参与者和病人权益、推动负责任创新提供参考。
目的 比较3种扩散加权成像（DWI）模型的影像组学特征预测食管鳞状细胞癌（ESCC）病人总生存期（OS）的价值。方法 回顾性纳入经病理证实的ESCC病人90例，平均年龄（64.9±7.2）岁，中位随访时间42个月。采用3.0 T MRI采集12个b值（0~2 000 s/mm2）的DWI。在T2WI上勾画肿瘤感兴趣区（ROI）并配准至DWI衍生的单指数表观扩散系数（Mono-ADC）模型、分数阶微积分（FROC）模型和连续时间随机游走（CTRW）模型参数图上，提取影像组学特征。采用单因素Cox及最小绝对收缩和选择算子（LASSO）-Cox回归分别构建3个模型的影像组学评分（Rad-score），按其中位数分为高、低风险组（各45例）。采用一致性指数（C指数）、时间依赖性受试者操作特征（ROC）评估预测效能，计算其曲线下面积（AUC），并采用DeLong检验比较不同评分间AUC的差异。Kaplan-Meier法进行生存分析，Log-rank检验比较组间生存差异。采用单因素及多因素Cox回归分析独立预后因素。结果 LASSO-Cox回归分别为Mono-ADC、FROC及CTRW模型筛选2、3、3个特征构建Rad-score。Rad-score_CTRW模型的C指数为0.785，高于Rad-score_FROC模型（0.735）及Rad-score_ADC模型（0.681）。预测3年生存率时，Rad-score_CTRW模型的AUC为0.761，高于Rad-score_FROC模型（0.703；Z=2.07，P=0.038）及Rad-score_ADC模型（0.652；Z=3.65，P<0.001）。仅Rad-score_CTRW模型分组可区分高、低风险病人的OS（P=0.001）。多因素Cox回归显示3个Rad-score均为OS的独立预测因子。结论 基于CTRW模型的影像组学特征预测ESCC病人OS的效能优于FROC模型及Mono-ADC模型。
目的 分析低剂量CT与常规剂量CT提取肺磨玻璃结节（GGN）影像组学特征的可重复性。方法 回顾性收集行低剂量CT肺结节筛查且GGN病变区域加扫常规剂量CT检查的病人292例，纳入最大径5~30 mm的GGN共306个。由2名医师在2种CT影像上手动分割GGN，分别提取107个影像组学特征，包括形状特征、一阶特征、纹理特征。采用组内相关系数（ICC）评估2名医师提取影像组学特征的一致性。采用配对t检验比较2种扫描方法的辐射剂量[容积CT剂量指数（CTDIvol）、剂量长度乘积（DLP）和有效辐射剂量（ED）]。采用一致性相关系数（CCC）评估2种扫描方法提取的影像组学特征的可重复性。结果 2名医师间及医师内提取影像组学特征的一致性均较高（均ICC>0.96）。低剂量CT的CTDIvol、DLP和ED均低于常规剂量CT（均P<0.05）。107个影像组学特征中，48个（44.9%）特征的可重复性较好（CCC≥0.85），59个（55.1%）特征的可重复性较差（CCC<0.85）。一阶特征的CCC最高（0.90±0.08），77.8%（14/18）的一阶特征可重复性较好；而形状特征和纹理特征的CCC较低（分别为0.79±0.24和0.79±0.14），其中65.3%（49/75）的纹理特征可重复性较差。结论 低剂量CT与常规剂量CT提取的GGN影像组学特征中，一阶特征的可重复性较好，纹理特征的可重复性较差；行低剂量CT影像组学分析时应优先选择可重复性较好的特征。
目的 探讨基于光谱CT参数联合临床病理特征预测局部进展期直肠癌（LARC）病人术后无病生存风险的价值。方法 回顾性纳入198例接受术前光谱CT检查并行根治性手术的LARC病人，按7∶3的比例随机分为训练集（138例）和验证集（60例）。分别采用最大横截面感兴趣区（ROI）法和全肿瘤ROI法测量静脉期标准化碘浓度（NICVP）和延迟期标准化碘浓度(NICDP)，比较2种ROI方法的观察者间一致性及其构建的影像模型的预测效能。基于优选方法所得参数进行单因素和多因素Cox回归分析，构建临床模型、影像模型及影像-临床组合模型。采用受试者操作特征曲线下面积(AUC)及DeLong 检验评价模型预测效能，并基于效能最佳模型进行风险分层和列线图构建。结果 全肿瘤ROI法测得的NICVP和NICDP观察者间一致性（ICC分别为0.95和0.82）均高于最大横截面ROI法（ICC分别为0.79和0.69）；基于全肿瘤ROI法的影像模型在训练集中的AUC高于最大横截面ROI法（AUC分别为0.83、0.75，P<0.05）。单因素Cox回归显示，组织学分化、T 分期、N 分期、淋巴血管侵犯、周围神经侵犯、NICVP及NICDP与无病生存期（DFS）显著相关。多因素Cox回归分析进一步提示组织学低分化、淋巴血管侵犯、周围神经侵犯及NICVP为独立预后因素（P<0.05）。影像-临床组合模型在训练集和验证集中的效能（AUC分别为0.92和0.84）优于临床模型（AUC分别为0.87和0.75）。基于组合模型风险评分进行风险分层后，高危组与低危组的DFS差异具有统计学意义（P<0.001）；进一步构建列线图用于个体化预测病人2年DFS概率，其C指数为0.844。结论 全肿瘤ROI法具有较高的观察者间一致性，光谱CT定量参数联合临床病理特征可提高对LARC病人的预测效能，为病人术后风险分层提供参考。
目的 探讨腹盆部卡斯尔曼病（CD）与副神经节瘤（PGL）的CT影像学差异，筛选具有鉴别价值的影像特征，构建诊断模型并评价其术前鉴别诊断价值。方法 回顾性纳入57例经术后病理确诊的腹盆部CD或PGL病人，其中CD组24例，PGL组33例。所有病人均接受CT平扫及3期增强检查，评估病灶多期CT值与形态学征象。采用Mann-Whitney U检验和卡方检验比较2组间差异，将单因素分析中差异有统计学意义的变量纳入多因素Logistic回归分析，采用向前逐步法筛选变量并构建鉴别诊断模型。采用受试者操作特征（ROC）曲线评估模型的效能。结果 PGL组静脉期CT值、静脉期CT值减平扫CT值的差值（ΔHU）均高于CD组；CD组周围筋膜反应、卫星灶及镶边征的发生率均高于PGL组（均P<0.05）。基于ΔHU、周围筋膜反应、卫星灶及镶边征构建联合模型，模型的AUC为0.914（95%CI：0.809~0.972），高于静脉期CT值（0.693）和ΔHU（0.711）两个单一指标。当以预测CD概率 [P（CD）]=0.50为截断值时，联合模型的敏感度（0.792）、特异度（0.939）和准确度（0.877）均最高。结论 基于ΔHU、周围筋膜反应、卫星灶及镶边征构建的Logistic回归模型对腹盆部CD与PGL具有较好的鉴别诊断效能，可为术前鉴别及围手术期管理提供影像学参考。
目的 分析小肠梗阻过渡区CT特征对粘连性小肠梗阻保守治疗效果的预测价值，为临床治疗提供影像学依据。方法 回顾性分析235例粘连性小肠梗阻病人的临床及CT影像资料。根据治疗方法将病人分为保守治疗组（170例）和非保守治疗组（65例）。由2名放射科医师各自逐一分析病人CT影像上的梗阻过渡区位置、梗阻过渡区粘连形态、梗阻程度及小肠粪便征。采用 Cohen’s Kappa 检验分析2名医师判定结果的一致性。2组病人一般资料和CT特征的比较采用t检验和χ2检验。通过单因素及多因素Logistic回归分析CT特征对保守治疗效果的影响因素，构建各单一特征及其联合特征的预测模型。采用受试者操作特征（ROC）曲线评估模型效能，并计算其曲线下面积（AUC）。结果 2名医师对梗阻过渡区CT特征分析的一致性均较优（均κ>0.85）。保守治疗组的粘连成角、小肠粪便征占比均高于非保守治疗组；而带状压迹、完全梗阻在非保守治疗组中更常见（均P<0.05）。多因素Logistic回归分析显示，小肠粪便征（OR=3.307）是保守治疗成功的独立保护因素；带状压迹（OR=0.192）、完全梗阻（OR=0.225）是独立危险因素（均P<0.05）。基于上述3个特征分别构建的独立特征模型及其联合3个特征的联合模型中，联合模型的预测效能最高（AUC=0.764）。结论 识别小肠梗阻过渡区CT特征可有效预测粘连性小肠梗阻病人的保守治疗效果，从而有助于优化临床治疗策略。
头颈动脉CT血管成像是目前诊断脑血管疾病的首选无创性检查。光子计数CT（PCCT）相比传统CT具有更高的空间分辨率、能谱分辨力及多物质分离能力，且辐射剂量更低，已在头颈血管成像领域展现良好的应用前景。本文简要阐述PCCT 成像原理与核心技术优势，以及目前基于PCCT的头颈 CTA 扫描、重建参数优化方案；并就PCCT 在头颈微小血管成像、头颈动脉高危斑块识别、颅内动脉瘤术前与术后评估、头颈血管支架术后随访等方面的临床应用进展进行综述。
心外膜脂肪组织（EAT）通过物理压迫和分泌生物活性物质参与射血分数保留型心力衰竭（HFpEF）的病理生理过程。目前，EAT常用的影像学评估方法有超声心动图、CT及心脏磁共振 （CMR），通过测量厚度、体积、密度、纹理熵值等参数可实现对EAT的定量评估。随着人工智能技术的发展，基于深度学习的自动化分割与特征挖掘为EAT定量分析提供了新方案。本文就EAT参与HFpEF的病理生理机制、EAT影像学定量评估技术现状及人工智能用于 EAT 分析的研究进展进行综述。
肺腺癌具有高度的生物学及空间分布异质性，术前准确评估早期肺腺癌的病理侵袭性（如高级别成分、淋巴结转移及微观侵袭特征）对于制定个体化手术及辅助治疗策略至关重要。生境成像可将肿瘤解构为具有特定生物学特征的空间亚区，从而能够量化肿瘤内部异质性。该技术在准确预测早期肺腺癌高级别组织学亚型、评估淋巴结转移状态，以及精准识别脉管侵犯、胸膜侵犯及气腔播散等肿瘤微观侵袭行为方面展现出显著优势，本文就其在早期肺腺癌侵袭性预测中的研究进展进行综述。
肺癌的早期诊断、精准病理分型及疗效评估对改善病人预后至关重要。双层探测器光谱CT（DLCT）作为新一代能谱CT技术，可在单次扫描中同步获取高、低能量数据，生成碘浓度、有效原子序数、虚拟单能量图、电子云密度及能谱曲线斜率等多种定量参数，为肺癌的无创评估提供了新的影像学手段。本文简介DLCT基本成像原理及技术优势，重点综述其在肺癌早期筛查、良恶性结节鉴别、病理分型、淋巴结转移评估、疗效监测、放疗计划优化及预后预测等方面的研究进展，并分析该技术存在的问题及未来发展方向。
能谱CT可提供多种能谱CT影像及定量参数，可用于肺癌与肺内良性病变的鉴别，并为肺癌的组织学分型、浸润程度与病理分级、局部侵袭特征评估、免疫标志物表达与驱动基因突变的评估提供定量影像学依据。能谱CT与影像组学、机器学习及深度学习的融合应用进一步拓展了其在肺癌精准诊断中的价值。本文就能谱CT在肺癌精准诊断中的研究进展进行综述，并分析现存问题及发展方向。
直肠癌（RC）具有显著的肿瘤空间异质性，是导致临床治疗抵抗、病人预后不良的危险因素，精准评估肿瘤异质性是个体化诊疗的重要前提。生境成像能够无创、定量区分瘤内微环境特征各异的亚区域，为RC肿瘤异质性评估提供全新技术手段。本文系统梳理MRI生境成像的技术分析流程，总结其在RC术前T分期、高侵袭病理特征预测、微卫星不稳定性分子分型、新辅助放化疗与免疫治疗疗效评估、异时性远处转移风险分层中的临床应用价值。并从多中心标准建立、智能算法迭代、影像联合空间多组学层面展望研究方向，为RC精准个体化诊疗提供影像学理论依据。
肌少-骨质疏松症（OS）是常见的老年综合征，可增加跌倒、脆性骨折、功能受限及死亡风险。双能 X 线吸收法（DXA）、CT、MRI 及超声检查等影像方法可评估OS的骨密度、骨微结构、肌肉量及肌肉质量，应用于OS的诊断、风险识别、机会性筛查、预后风险预测及影像随访管理等方面。本文就各类影像技术在OS的判别及评估中的应用进展予以综述。
帕金森病（PD）是一种以多巴胺能神经元变性和α-突触核蛋白（α-syn）异常聚集为主要特征的神经退行性疾病。核医学分子成像通过特异性显像剂实现对相关分子靶点的体内可视化与定量分析，为PD病人提供精准诊断及疗效评估。本文围绕多巴胺能系统显像剂[多巴胺转运体（DAT）、囊泡单胺转运蛋白2（VMAT2）、多巴胺受体（DR）及多巴类似物]、α-syn显像剂以及神经炎症、线粒体功能、脑葡萄糖代谢、胆碱能与血清素能系统等非多巴胺能系统靶点的显像剂的研究进展进行系统综述，重点总结新型α-syn探针成像的主要进展，并分析其药代动力学特征及临床应用前景。
目的 分析早中期寰枢椎类风湿关节炎（RA）与寰枢椎骨关节炎（OA）的CT、MRI影像特征并探讨鉴别价值。方法 回顾性收集经临床及影像诊断的早中期RA病人62例，纳入寰枢椎受累病人和未受累病人各31例；再将寰枢椎受累组病人根据病程分为2个亚组，<20年组（13例）和≥20年组（18例）；同期收集寰枢椎OA病人47例。收集寰枢椎RA和OA病人的临床及影像资料，分析其CT、MRI影像特征。采用Mann-Whitney U检验、 χ2检验、Fisher确切概率检验比较RA寰枢椎受累组与未受累组的临床资料，寰枢椎受累组与OA组病人临床及影像特征，以及不同病程寰枢椎RA的影像特征占比差异。结果 早中期寰枢关节RA主要影像表现为前脱位及垂直半脱位、寰枢椎骨质破坏及齿状突侵蚀以及滑膜增厚。寰枢关节OA影像表现以软骨磨损、骨质增生硬化为主。RA寰枢椎受累组的病程、28关节疾病活动度评分（DAS28）“高疾病活动度”占比均高于RA寰枢椎未受累组（均P<0.05）。RA寰枢椎受累组病人年龄、寰齿关节炎占比均低于OA组，而女性病人、寰枢椎外侧关节炎、前脱位、垂直脱位、齿状突后缘侵蚀/不光整、滑膜增厚及椎管变窄的占比均高于OA组（均P<0.05）。不同病程齿状突破坏程度、寰枢椎半脱位类型数量、滑膜增厚占比的差异均无统计学意义（均P>0.05）。结论 早中期寰枢关节RA与OA的影像特征存在一定的差异，RA齿状突后缘侵蚀具有鉴别价值，可为临床及影像诊断提供参考。
