颞下颌关节紊乱综合征（TMD）是口腔科常见疾病，病因复杂且临床表现多样。影像检查技术能够显示颞下颌关节（TMJ）结构并精准定量。MRI通过分析关节盘形态、移位程度、积液量及翼外肌附着模式揭示软组织异常，CT则可提供髁突形态、大小及位置等骨性结构参数。现就TMJ的CT与MRI结构特征与TMD严重程度、预后的关联性进行综述，以期为TMD精准诊疗提供理论依据。

神经血管耦合（NVC）功能是指脑血流量随着神经元活动而调节变化的能力，是神经元活动与脑血流量之间的一种协调功能。NVC功能障碍会导致大脑不同区域间的连通性下降进而影响认知功能。当前，多种影像学技术包括动脉自旋标记成像、静息态功能MRI、功能近红外光谱技术等已被应用于NVC功能的评估，研究证实NVC功能减退与血管性认知障碍、阿尔茨海默病、糖尿病性认知功能减退和终末期肾病病人的认知障碍密切相关。现就NVC功能与认知障碍关系的影像学研究进展作一综述。

金属植入物已被广泛应用于多种手术中。这些金属植入物在CT检查中会产生伪影，从而影响对周围组织（肌肉、骨骼等）的评估。临床实践中常通过不同影像重建及后处理方法来减少金属伪影对病变评估的影响。近年来，光子计数CT（PCCT）因具有高空间分辨力、多能量仓等技术特点，在去金属伪影方面具有明显优势。简述PCCT的原理及优势，介绍目前的主要去金属伪影技术，并就其在骨肌系统、心脑血管系统、头颈和神经系统等方面的临床应用进展作一综述。

骨肌系统疾病具有病种多样、解剖结构复杂等特点，因此对其进行影像学检查需要高度依赖技术的精准性。近年来，人工智能（AI）技术在骨肌系统影像的结构分割、病灶检测、定量测量、智能诊断等方面展现出广阔前景。通过系统回顾AI在骨关节退行性疾病、运动创伤、骨折识别、骨质疏松筛查以及骨肌系统肿瘤等疾病中的应用进展，并梳理其在图像重建、质量控制、教学辅助等领域的拓展路径。同时，聚焦骨肌系统AI大模型的发展趋势，探讨其在多模态、多任务、个性化诊疗支持中的潜力与挑战。尽管AI在部分任务中已达到或超越资深医生水平，但模型泛化能力、数据获取与标注规范、跨模态融合、临床适配性等问题尚未解决。未来应注重高质量的数据构建及跨学科协同创新和标准体系的建立，持续推动骨肌系统AI向更加智能、高效、规范的临床实践迈进。

胎儿与儿童期是大脑早期发育的关键阶段。多模态MRI技术的发展，为脑发育及神经发育障碍疾病的研究提供了重要手段。结构MRI可以揭示脑体积及皮质发育模式；扩散MRI可以描绘白质纤维及神经网络发育；血氧水平依赖（BOLD）功能MRI可以阐明功能网络的形成与异常；MRS可以反映脑代谢状态。就多模态MRI在胎儿及儿童脑发育中的研究进展，以及在注意力缺陷多动障碍、自闭症谱系障碍、图雷特综合征等神经发育障碍疾病早期诊断、疾病分型与共病机制研究中的应用进展作一综述。

脑血管狭窄、闭塞引发的缺血缺氧是缺血性脑卒中的核心病理机制，侧支循环作为机体重要的血液供应代偿通路，直接影响脑缺血半暗带的存活时限、梗死灶扩大速率及病人的远期预后。本文对脑血管侧支循环的分类及相关血流动力学基础、侧支循环的CT和MRI评价，以及缺血性脑卒中侧支循环病理基础与影像学关联性进行了回顾与分析，预期未来侧支循环影像学评价将向“精准化、多模态、智能化”方向发展，能为病人个体化治疗提供更有力的保障。

胰腺导管腺癌（PDAC）的早期症状隐匿、进展迅速、预后极差。我国《胰腺癌诊疗指南（2022年版）》强调高危人群的早期筛查和精准影像学评估的重要性，并推荐将MRI作为重要的筛查与诊断手段。结合我国PDAC流行病学特征及国内外专家共识要点，本文系统解读国外最新MR筛查方案与报告模板，旨在提高对PDAC的早期检出率，改善病人预后，并为国内指南的持续完善提供循证依据。

颈动脉易损斑块与脑小血管病（CSVD）均是缺血性卒中的重要病因，且两者密切相关。采用超声、CT血管成像（CTA）和MR高分辨血管壁成像（HR-VWI）等能够对多种颈动脉斑块易损特征进行影像学评估。就颈动脉易损斑块与CSVD相关性的影像学研究进行综述，以期为进一步的研究和临床应用提供理论依据。

经颅磁刺激是一种无创的物理治疗技术，对多种神经系统疾病有明确的疗效，但疗效的个体差异大，精准定位个体化刺激靶点是提升疗效的关键。结构MRI能够引导经颅磁刺激，解决部分个体脑结构差异的问题。功能MRI（fMRI）可以确定脑功能与异常脑活动的个体化坐标，能够为经颅磁刺激提供个体化刺激靶点；静息态fMRI功能连接则被认为可以提供“桥梁”，使得磁刺激从脑表面皮质传递到深部效应靶点。本文就MRI在精准定位经颅磁刺激治疗方面的进展进行综述。

胃癌是全球高发病率和高死亡率的肿瘤之一，新辅助免疫治疗显著改善了胃癌病人的预后，早期准确评估该治疗疗效对临床具有重要意义。CT和MRI等常规影像学方法对新辅助免疫治疗疗效评估具有一定价值，人工智能模型可更加广泛应用于胃癌新辅助免疫治疗反应的预测，且表现出较好的效能。就常规影像方法及人工智能模型在胃癌新辅助免疫治疗疗效评估中的研究进展进行综述。

目的 验证体表光学图像引导放疗系统（SGRT）在乳腺癌大分割放疗中的摆位精度优势，量化摆位误差与靶区剂量分布的关联，明确不同计划靶区体积（PTV）下的摆位误差控制阈值。 方法 回顾性纳入乳腺癌保乳术后且完成大分割放疗的女性病人60例。根据治疗引导方式分为常规组（30例）和SGRT组（30例）。采用Mann-Whitney U检验比较2组间摆位误差。采用Spearman相关分析组内SGRT摆位误差与锥形束CT（CBCT）摆位误差的相关性，并使用普通最小二乘回归法进行线性拟合。基于Eclipse治疗计划系统模拟摆位误差引起的剂量变化。采用Pearson相关分析不同摆位误差下的PTV体积与实际照射剂量的线性相关性。 结果 SGRT组X、Y、Z轴的摆位误差均低于常规组（均P<0.05），且SGRT组所有病例三维摆位误差均<0.4 cm；SGRT摆位误差结果与CBCT配准结果呈高度正相关（r=0.81~0.91，均P<0.001），2种方法所得摆位误差数据的拟合度优异，具有高度一致性。结合剂量学模拟，整体摆位误差>0.4 cm时靶区剂量偏差显著增大，Z轴最为敏感。PTV体积与实际投照剂量的线性相关性存在显著轴向差异，Z轴在摆位误差0.4 cm及±0.5 cm时两者呈中度相关，-0.4 cm时呈弱相关；X轴在摆位误差-0.4 cm及-0.5 cm时两者呈弱相关，Y轴在各摆位误差下均无显著线性相关，其中对于PTV< 400 cm³的病人，Z轴的摆位误差需控制在0.2 cm内。 结论 SGRT为乳腺癌大分割放疗提供了精准、安全、无创的引导，可降低辐射暴露及病人心理负担，优化治疗流程；Z轴的摆位误差阈值需按PTV体积分层设定。

目的 探讨基于MRI生境成像分析腋窝淋巴结（ALN）异质性，并联合临床病理特征构建模型，以评估ALN阳性（ALN+）乳腺癌病人新辅助治疗（NAT）反应的价值。方法 回顾性收集369例经穿刺病理证实的ALN+女性乳腺癌病人。将病人按7∶3比例随机分为训练集（259例）和验证集（110例）。所有病人治疗前均行动态增强MRI（DCE-MRI）检查。基于稳定3D影像组学特征，通过高斯混合模型与贝叶斯信息准则确定最佳聚类数，实现生境成像并提取亚区域特征。分别构建基于支持向量机（SVM）算法的临床模型、生境影像组学模型、ALN异质性评分模型和后融合联合模型。采用受试者操作特征（ROC）曲线分析评估模型的预测效能，并以Delong检验比较不同模型的AUC值。通过决策曲线分析临床实用性。结果 以PR状态、HER2状态和Ki-67指数构建临床模型，通过4个亚区的17个非零影像组学特征构建生境影像组学模型，另外构建淋巴结异质性评分模型和联合模型。验证集中，临床模型、生境成像影像组学模型、淋巴结异质性评分模型和联合模型的AUC分别为0.79、0.60、0.69和0.85。Delong检验显示，联合模型AUC均高于各单一模型（均P<0.05）。决策曲线分析表明该联合模型在0.2~0.8的阈值范围内始终保持较高净获益，具有较好的临床适用性。结论 联合MRI生境影像组学特征、淋巴结异质性评分与临床病理特征的联合模型能够辅助评估NAT后淋巴结状态，可为个体化临床决策提供参考。

风湿性疾病（RD）是一类累及多系统的全身性疾病，其主要病理基础为血管和结缔组织慢性炎症反应。¹⁸F-FDG PET/CT对代谢活性和全身炎性负荷具有敏感检测能力，在RD的早期诊断、疾病活动度评估及治疗监测中发挥了重要作用。本文就¹⁸F-FDG PET/CT在类风湿关节炎、风湿性多肌痛、特发性炎性肌病、成人斯蒂尔病、系统性红斑狼疮、IgG4相关疾病、复发性软骨炎、干燥综合征、脊柱关节炎和大动脉炎等多种RD中的研究进展作一综述。

目的 比较真实心电门控技术与虚拟心电门控技术在冠状动脉CT血管成像（CCTA）中的临床应用价值。方法 前瞻性纳入拟诊冠状动脉疾病并行CCTA检查的受检者108例。因2种门控模式切换需额外时间，按检查日期交替分配至真实心电门控组（54例）和虚拟心电门控组（54例）。采用联影uCT 960+宽体探测器CT完成扫描。记录检查时间和辐射剂量。结合美国心脏协会18节段法行5分制主观影像质量评分，测量冠状动脉CT值、信噪比（SNR）和对比噪声比（CNR）。对于CCTA检查后30 d内接受有创冠状动脉造影（ICA）的受检者，以ICA为金标准评估诊断符合率，并按扫描方式进行亚组分析。采用t检验或Mann-Whitney U检验比较计量资料，卡方检验比较计数资料，受试者操作特征（ROC）曲线分析评价诊断效能。结果 虚拟心电门控组左回旋支远段CT值、SNR和CNR及右冠状动脉后降支主观评分均优于真实组（均P<0.05），2组间其余影像质量参数的差异无统计学意义（均P>0.05）。虚拟心电门控组较真实组有效剂量增加20.5%[3.99（3.77，4.28） mSv和3.31（2.91，3.75） mSv，P<0.001]，总检查时间缩短24.7%[（3.62±0.34） min和（4.81±0.54） min，P<0.05]、摆位时间缩短61%[（0.76±0.19） min和（1.95±0.36） min，P<0.05]，但影像重建时间延长14.6%[（48.06±7.18） s和（41.93±8.90） s，P<0.05]。在ICA验证亚组中，真实心电门控组与虚拟心电门控组诊断符合率分别为79.17%与92.86%，诊断效能差异无统计学意义（AUC：0.792和0.854，P>0.05）。结论 虚拟心电门控CCTA在保持影像质量与诊断效能的同时显著提升检查效率，辐射剂量略有增加，推荐时效敏感场景应用并遵循剂量优化原则。

目的 探讨创伤性脑损伤（TBI）病人不同颅骨骨折部位与颅内出血发生及其复杂程度的相关性，并构建基于首次头颅CT的颅内出血风险预测模型。方法 回顾性收集来自5家三甲医院的TBI病人4 700例。根据首次CT结果将病人分为无颅内出血组（1 602例）、单一颅内出血组（1 011例）和多发颅内出血组（2 087例）。记录病人的年龄、性别、头皮血肿、中线移位、脑疝、各颅骨骨折部位以及颅内出血类型。计量资料的多组间比较采用单因素方差分析，计数资料的组间比较采用卡方检验。采用单因素分析评估不同颅骨骨折部位与各类型颅内出血的关联，采用多因素Logistic回归筛选颅骨骨折部位预测颅内出血发生及复杂程度的独立风险因素，据此构建有无颅内出血及出血复杂程度预测模型，并通过受试者操作特征（ROC）曲线下面积（AUC）、校准曲线及决策曲线分析（DCA）评价模型效能。结果 3组病人在年龄、性别、头皮血肿、中线移位、脑疝及各颅骨骨折部位分布方面均有差异（均P<0.05）。脑颅骨骨折为颅内出血的独立危险因素，其中蝶骨（OR=8.35）、颞骨（OR=6.93）关联强度较高；在预测有无颅内出血的模型中，纳入临床信息及各颅骨骨折部位后，模型AUC达到0.895（95%CI：0.89~0.90），校准良好，DCA提示在0.10~0.60的阈值概率范围内具有较高净获益。多发颅内出血预测模型的AUC为0.689（95%CI：0.67~0.71），校准尚可，在部分阈值概率范围内仍具有一定的临床应用价值。此外，硬膜外血肿（EDH）与颞骨骨折、蝶骨骨折及高危复合骨折均显著相关（均P<0.05）。结论 TBI病人颅骨骨折部位与颅内出血的发生及其复杂程度密切相关，基于颅骨骨折部位及相关临床信息构建的颅内出血风险预测模型具有较好的判别能力和临床决策价值，可为急诊TBI病人的早期风险分层提供参考。

目的 探讨第1跖趾关节（MTPJ）不同损伤机制所致的损伤类型及其MR影像特点，以期为该病的早期诊断与治疗提供精准的影像学依据。 方法 回顾性纳入经手术或随访证实的第1 MTPJ损伤病人84例，平均年龄（39.8±9.5）岁。所有病人均行MRI检查。分析第1 MTPJ不同损伤机制所致的损伤类型及其MRI表现。采用Kappa检验分析2名骨肌诊断医师对所有损伤病人诊断结果的一致性。 结果 根据损伤的发生机制对84例病人进行分类，其中68例为第1 MTPJ单纯受到过伸力所致跖板损伤，6例单纯受到外翻力导致内侧侧韧带损伤，7例单纯受到内翻力所致外侧侧韧带损伤，3例受到外翻力伴过伸力所致损伤。MRI上可见第1 MTPJ跖板中央区、籽骨间韧带、跖籽韧带、主侧韧带、副籽韧带损伤和籽骨-趾骨韧带部分撕裂表现为形态不规整，局部异常高信号；籽骨-趾骨韧带完全撕裂表现为韧带连续性中断，撕裂口贯穿韧带全层。2名医师评估第1 MTPJ损伤的诊断结果一致性较好或极好（均kappa>0.7）。 结论 MRI可清晰显示第1 MTPJ损伤的影像学表现，并能明确其具体损伤类型，对该损伤的早期诊断和精准治疗具有重要的临床应用价值。

乳腺癌的发生、发展和转移与肿瘤微环境密切相关。生境成像（HI）可以通过反映瘤内异质性（ITH）来刻画肿瘤微环境，在辅助评估乳腺癌分子特征、亚型鉴别、预测肿瘤治疗反应、评估转移风险与预测预后等方面具有重要价值。简述HI的原理与方法，就其在乳腺癌中的研究进展予以综述，并分析当前的挑战与未来方向，以期为乳腺癌的精准诊断和个体化治疗提供参考。

恶性软组织血管周围上皮样细胞瘤（PEComa）是一种十分罕见的间叶源性肿瘤，在超声、CT及MRI上均具有一定的影像学特点，但需注意与软组织内其他含脂肪或黑色素成分的间叶源性肿瘤（如透明细胞肉瘤、脂肪肉瘤、恶性黑色素瘤）的鉴别。就恶性软组织PEComa的影像学特点进行总结，以期为临床诊断及鉴别提供帮助。

超快速实时MRI是一种可实时监测动态生理过程的MRI技术，同时兼具高影像质量与高时间分辨力。该技术可显示内容物在胃食管交界区的动态过程，监测反流及食管裂孔疝，结合胃食管交界区形态学参数可提高对胃食管反流病的诊断效能，在食管裂孔疝术前计划和胃底折叠术后随访方面也有临床应用潜力。超快速实时MRI为胃食管反流病提供了一种新的辅助诊断方法，本文就其在胃食管反流病中的应用进展予以综述。

颈动脉粥样硬化性疾病是缺血性卒中的主要病因之一。基于人工智能的CT血管成像（CTA）定量斑块分析技术可以自动分割并定量斑块成分，从而实现对缺血性卒中的早期预防与管理。本文综述了CTA定量斑块分析技术原理及其参数、颈动脉斑块的检测与分割，重点阐述该技术在颈动脉粥样硬化诊疗中的应用价值，包括斑块量化与血流动力学环境综合评估、易损斑块的识别、缺血性卒中复发风险预测、疗效监测与评估，并探讨CTA定量斑块分析技术的局限性及未来发展方向。

目的 基于增强CT影像主观特征构建列线图模型，探讨模型对食管鳞癌（ESCC）新辅助免疫化疗（nICT）后增大的区域淋巴结转移风险的预测价值。 方法 回顾性纳入3家医疗中心于nICT后接受手术的局部晚期ESCC病人60例，根据nICT治疗后CT影像共评估81枚影像学增大的区域淋巴结（均具有匹配的病理结果)。评估淋巴结的长径（LAD）、短径（SAD）及多项影像学主观特征。采用单因素及多因素Logistic回归分析筛选淋巴结转移的独立预测因素，并构建列线图模型。通过受试者操作特征（ROC）曲线及曲线下面积（AUC）评价模型判别能力，采用DeLong检验比较不同模型的预测效能。利用Bootstrap重抽样进行内部验证，通过一致性指数（C指数）、校准曲线和决策曲线分析（DCA）评估模型的区分度、校准度和临床实用性。 结果 多因素分析显示，长径变化率（ΔLAD）较小、存在影像学包膜外侵犯（iENE）以及肾形形态的消失是淋巴结转移的独立预测因素。基于上述变量构建的列线图模型表现出良好的预测效能，原始C指数为0.903，经内部验证后为0.893。该模型的AUC达0.903，敏感度90.0%，特异度78.7%，其预测效能显著高于各单一因素的预测效能（均P<0.05）。校准曲线显示预测概率与实际观察值一致性良好。决策曲线分析显示，在阈值概率 0.10~0.75 范围内，联合模型获得更高净获益。此外，ΔLAD>27%可作为鉴别反应性增生的有效截断值（敏感度75%，特异度63.9%）。 结论 基于增强CT影像学特征构建的列线图模型可有效预测nICT后ESCC病人增大区域淋巴结的转移状态，并能够为临床区分新辅助免疫化疗相关的假性进展与真性转移、制定个体化治疗策略提供实用工具。

目的 探讨应用mDixon-Quant技术定量肾周及腹部脂肪对2型糖尿病（T2DM）早期肾功能改变的预测价值。 方法 前瞻性纳入T2DM病人75例，平均年龄（49.65±13.45）岁。根据尿白蛋白/肌酐比值（ACR）分为2组：正常白蛋白尿（NAU）组（44例）和微量白蛋白尿（MAU）组（31例）。同期纳入41例年龄、性别相匹配的健康志愿者作为对照组。所有受试者行腹部mDixon-Quant序列扫描，测量双肾肾周脂肪厚度（PRFT）、内脏脂肪面积（VFA）及皮下脂肪面积（SFA）。采用独立样本t检验、Mann-Whitney U检验进行2组间比较；单因素方差分析、Kruskal-Wallis检验、卡方检验进行3组间比较。采用Logistic回归分析T2DM早期肾功能改变的影响因素。Pearson或Spearman相关性分析总PRFT与临床特征之间的相关性。采用受试者操作特征（ROC）曲线分析总PRFT的预测效能，并计算其曲线下面积（AUC）。 结果 与对照组相比，NAU组及MAU组的体质量、体质量指数（BMI）、收缩压、舒张压、VFA、SFA、左肾PRFT（L-PRFT）、右肾PRFT （R-PRFT）、总PRFT均升高（均P<0.05）；与NAU组相比，MAU组的肾小球滤过率（eGFR）、舒张压降低（均P<0.05），男性比例、收缩压、血清肌酐（SCr）、尿素/肌酐（UCR）升高（均P<0.05）。多因素Logistic回归分析显示，舒张压和总PRFT是T2DM病人出现NAU状态的独立影响因素（P<0.05），且总PRFT在校正舒张压后仍是T2DM病人出现NAU状态的独立预测因素（P<0.05）；总PRFT是影响T2DM病人出现MAU状态的独立影响因素（P<0.05）。体质量、BMI与总PRFT呈正相关（r=0.642、0.616，均P<0.001）。ROC曲线分析显示总PRFT预测NAU及MAU状态效能较高，其AUC值分别为0.822和0.810。 结论 应用mDixon-Quant技术可无创、定量评价肾周及腹部脂肪，其中肾周脂肪对T2DM早期肾功能改变具有一定预测价值。

胰腺癌是一种恶性程度极高的消化系统肿瘤。影像组学可以实现对胰腺癌肿瘤异质性的无创、全面量化分析，提升病变预测的精度及诊断准确性；而深度学习通过自动学习影像中的深层特征，进一步增强影像在诊断与预测方面的效能。就影像组学和深度学习技术在胰腺癌早期筛查及诊断、术前分期及转移评估、鉴别诊断、疗效评估、复发与预后评估等方面的研究进展进行综述。

膀胱癌是一种具有高发病率和死亡率的泌尿生殖系统肿瘤。随着人工智能的快速发展，基于机器学习和深度学习的人工智能技术已被用于膀胱癌影像学诊断，尤其在膀胱癌图像自动分割、临床分期、病理诊断、预测相关蛋白表达、化疗疗效和预后评估等方面展现出潜在的应用价值。本文对人工智能在膀胱癌影像学评估中的研究进展进行综述。

目的 探讨多参数MRI（mpMRI）在活检Gleason评分为6分的前列腺癌（PCa）病人中检测临床显著前列腺癌（csPCa）的价值。 方法 回顾性收集术前行前列腺穿刺活检且Gleason 评分为6分并经术后病理证实为PCa的病人110例，平均年龄（72.3±7.2）岁。所有病人均于前列腺穿刺活检术前行mpMRI检查，进行前列腺影像报告和数据系统（PI-RADS） v2.1评分。以术后病理结果作为 csPCa 判定标准，根据Epstein标准将病人分为csPCa组（92例）和非csPCa组（18例）。采用Mann-Whitney U检验、卡方检验、Fisher确切概率检验比较2组临床及影像资料的差异。将差异有统计学意义的参数纳入多因素Logistic回归分析，评估其诊断csPCa的独立影响因素。采用受试者操作特征（ROC）曲线分析各参数的诊断效能，并计算其曲线下面积（AUC）。 结果 相比非csPCa组，csPCa组的肿瘤直径更大，肿瘤分期≥T₃及PI-RADS评分≥4的病人占比更高（均P<0.05）。多因素Logistic回归分析显示，肿瘤直径是诊断csPCa的独立影响因素（P<0.05）。ROC曲线分析显示，肿瘤直径在各MRI参数中表现出最高的诊断效能（AUC=0.90），其次为PI-RADS评分（AUC=0.75）及肿瘤分期≥T3（AUC=0.63）；肿瘤直径的敏感度（95.65%）、准确度（92.52%）及阴性预测值（73.33%）均最高，肿瘤分期的特异度和阳性预测值均最高（均为100%）。 结论 mpMRI可在活检Gleason评分为6的前列腺癌病人中检出潜在csPCa。

鼻咽癌放疗后常引发放射性脑损伤(RIBI)，导致认知功能障碍等神经后遗症。多模态MRI可以通过灌注加权成像（PWI）、磁敏感加权成像（SWI）、基于血氧水平依赖的功能MRI（BOLD-fMRI）、扩散MRI、基于体素的形态学测量（VBM）、磁共振波谱（MRS）等多种技术从血管损伤、神经功能障碍、神经结构损伤及脑代谢异常多维度揭示RIBI的病理生理机制。人工智能可整合多模态MRI数据实现对RIBI的早期预测与个体评估。就多模态MRI在鼻咽癌RIBI中的研究进展予以综述。

目的 构建基于脑部CE-T₁WI和T₂ FLAIR的人工智能（AI）模型，验证并评估其对脑高级别胶质瘤和转移瘤的诊断效能及临床应用价值。 方法 回顾性收集有手术病理结果的272例脑肿瘤病人的脑MRI影像资料，其中高级别胶质瘤143例，脑转移瘤129例。将4名不同年资[低年资医生2名（阅片年限2、3年）、中年资医生2名（阅片年限5、8年）]放射科医生随机均分为2组，试验组2名医生在AI辅助下诊断，对照组2名医生单独诊断。2组医生对全部病人的MRI影像进行2轮交叉阅片，中间间隔3周的洗脱期。以病理结果作为诊断金标准，应用DBMH分析法比较2组医生诊断效能，计算受试者操作特征曲线下面积（AUC）、敏感度、特异度和准确度，并对比AI模型、中低年资医生亚组的诊断效能。 结果 AI模型分类诊断的AUC为0.975（95%CI：0.956~0.993），敏感度为97.20%、特异度为97.67%，准确度为97.43%。试验组、对照组对脑高级别胶质瘤和转移瘤分类诊断的AUC值分别为0.934（95%CI：0.909~0.958）、0.707（95%CI：0.645~0.768），敏感度分别为98.08%、83.22%，特异度分别为69.19%、52.13%，准确度分别为84.38%、68.47%。低、中年资医生试验组诊断效能均高于对照组。 结论 基于神经网络构建的AI模型在脑高级别胶质瘤和转移瘤的分类诊断中具有良好的效能，可提升放射科医生的诊断准确率，为临床诊治决策提供参考依据。