高分辨CT（HRCT）是目前诊断多发性肌炎/皮肌炎相关间质性肺疾病（PM/DM-ILD）的主要方法，其表现与间质性肺疾病的病理学分型高度一致，并对监测疾病进展具有重要意义。根据HRCT上的影像表现，并结合肌炎特异性抗体、自发性气肿的发生对于预测疾病进展及预后也有一定价值，人工智能对于快速识别预后不良的PM/DM-ILD病人也具有重要价值。综述PM/DM-ILD病人的HRCT表现和HRCT用于评估疾病进展及预后中的价值。

2024年美国心脏协会（AHA）颁布了心脏结节病（CS）的诊断与管理科学声明，系统阐释了CS这一以非坏死性肉芽肿性炎症为特征的浸润性心肌病的诊疗框架。声明强调，多模态影像学技术是CS诊断的核心支柱。本文聚焦声明核心内容，重点解读CS多模态影像技术的临床应用价值及诊断标准，以及心脏MR（CMR）与PET的协同诊疗策略，以期为临床实践提供精准影像评估路径。

光子计数探测器CT（PCD-CT）相比传统CT具有更高的空间分辨力、更低的辐射剂量、更少的碘对比剂使用量以及更好的影像质量，已逐渐用于临床。PCD-CT在全身各系统的应用中均具有优势，在冠状动脉狭窄、斑块成分、支架等细节显示方面尤为突出。通过总结国外文献和当前国内PCD-CT的应用探索，对PCD-CT在我国临床研究和应用中的前景进行展望。

超快速动态对比增强（UF-DCE）MRI凭借成像速度快、时间分辨率高，且能获得丰富的血流动力学参数的优势已用于乳腺癌的早期筛查、鉴别诊断、新辅助化疗疗效预测及预后评估。就UF-DCE MRI的技术原理、在乳腺癌诊疗中的应用以及UF-DCE MRI中的人工智能应用等各项研究进展进行综述。

目的 探讨幼年特发性关节炎(JIA)患儿不同临床亚型MRI影像特征的差异，并分析影像特征与临床指标的相关性。 方法 回顾性收集55例JIA患儿的MRI影像及临床资料，年龄1~14岁，平均（8.1±4.1）岁。患儿分为4个临床亚型，即全身型（12例）、多关节型（17例）、少关节型（16例）、附着点相关关节炎（ERA）型（10例）。观察4型患儿的大、小关节的滑膜增生及骨髓水肿等MRI特征，并对骨髓水肿和滑膜增生进行评分。采用单因素方差分析、Welch检验或卡方检验比较4组间临床资料和影像特征的差异，采用Pearson检验或Spearman检验评估影像学评分与临床指标的相关性。 结果 55例患儿中，滑膜增生35例，骨髓水肿33例。4型患儿间的红细胞沉降率（ESR）、人白细胞抗原B27（HLA-B27）和足/踝关节受累的差异均有统计学意义（P<0.05）。其中，少关节型患儿足/踝关节受累比例显著高于全身型和ERA型（均P<0.05），余各临床亚型均无特定关节受累倾向。多关节型与少关节型患儿滑膜增生发生率较高，ERA患儿骨髓水肿发生率较高，全身型患儿关节通常只有关节积液（均P<0.05）。比较4种临床亚型患儿的关节评分，ERA型大关节骨髓水肿评分较高，而多关节型和少关节型的小关节骨髓水肿评分较高（均P<0.05）;但滑膜增生评分的差异无统计学意义（均P>0.05）。大关节中，骨髓水肿评分与ESR、C反应蛋白（CRP）、年龄呈正相关，滑膜增生评分与年龄、症状持续时间呈正相关（均P<0.05）。小关节中，骨髓水肿评分与ESR、CRP呈正相关（均P<0.05）。 结论 JIA患儿的受累关节和MRI影像特征在各临床亚型间存在差异，且关节病变评分与临床指标高度相关。

淀粉样蛋白相关影像异常（ARIA）是Aβ单抗治疗早期阿尔茨海默病（AD）过程中最常见的不良反应之一，MRI是监测和评估病人用药期间发生ARIA及其严重程度的必要工具。就ARIA的发生机制、影像表现与严重程度分级进行详细介绍，同时基于临床实际工作经验总结较为完整的标准MRI检查方案及监测流程，并阐述影像监测对于AD病人临床用药的重要指导意义。

鳞状细胞癌是头颈部最常见的恶性肿瘤。双能CT（DECT）能够观察头颈部鳞状细胞癌（HNSCC）形态学特征，并通过后处理获得的虚拟单能量影像、虚拟平扫影像、碘图等进一步评估病变组织的功能变化。目前DECT用于HNSCC诊断中以喉和下咽鳞状细胞癌居多。就DECT在HNSCC中的诊断及鉴别诊断、分期、病理分级及预后预测、疗效评价及判断复发等方面的研究进展予以综述。

目的 总结强直性脊柱炎（AS）中轴骨病变的影像特征，分析AS病人脊柱骨折的损伤特点及影像表现，提高对该病的认识。 方法 回顾性分析88例经临床确诊的AS病人的X线、CT、MRI影像资料，观察病人骶髂关节病变、脊柱病变及合并脊柱骨折的影像征象，记录病变累及部位及数目。计算X线与CT影像对不同分级的骶髂关节病变的检出率，以及CT与MRI对骶髂关节病变的骨侵蚀、骨硬化、关节间隙变化的检出率。采用χ²检验比较检出率的差异。 结果 88例病人中有87例（98.86%）骶髂关节受累。X线及CT表现为双侧骶髂关节面毛糙、侵蚀破坏，边缘硬化，骶髂关节间隙增宽或变窄，骶髂关节部分融合或完全骨性强直。27例病人行骶髂关节MRI检查，多数病人可见骨质侵蚀、骨髓水肿、脂肪沉积、骨质硬化，少数可见关节间隙滑膜炎、骶髂关节囊炎、附着点炎、骶髂关节强直伴间隙消失。X线对Ⅰ级病变的检出率高于CT，对Ⅱ级病变的检出率低于CT（均P<0.05）。CT对关节面下骨硬化的检出率高于MRI（P<0.05）。65例（73.86%）有脊柱受累，其中脊柱强直38例。24例病人存在脊柱椎角炎（Romanus病灶），病变以胸腰段及腰椎多见;15例病人有椎间盘炎（Andersson病变），主要累及中下胸椎及腰椎。24例（27.27%）病人合并脊柱骨折，14例合并急性骨折，以下颈椎最多见（C5-7，8例）;10例为陈旧骨折，均位于胸腰椎（以T11-12多见，3例）。 结论 AS病人中轴骨病变影像表现具有一定特征性，其脊柱骨折常累及脊柱三柱，容易合并脊髓损伤及假关节形成，需要特别重视。

MRI作为评估肝硬化多器官损害的手段，不仅可以准确识别组织微观结构异常，还能有效检测器官功能，其结合临床及实验室指标可监测疾病的进展过程及治疗疗效，从而为临床制定诊疗策略提供依据。通过总结MRI在肝硬化多器官损伤诊疗过程中的应用现状，探讨常规及功能MRI在肝性脑病、肝硬化肾损伤及肝心综合征的疾病监测、治疗效果评价及远期预后预测中的应用进展及价值，进而明确未来发展方向。

目的 探讨基于术前钆塞酸二钠增强MRI的2018版肝脏影像报告和数据系统（LI-RADS v2018）及其他影像特征同时预测肝细胞癌（HCC）血管包绕肿瘤团簇（VETC）及微血管侵犯（MVI）的价值，进一步构建预测模型并评估模型风险分层能力。 方法 回顾性纳入接受根治性肝切除术的232例HCC病人。根据VETC和MVI状态将HCC病人分为VETC及MVI均阳性组46例[VM（+）组]和VETC或MVI阴性组186例 [非VM（+）组]。采用多因素Logistic回归分析确定VM（+）HCC的独立预测因素并构建联合模型。采用受试者操作特征（ROC）曲线评估单一预测因素及联合模型的预测效能，并计算ROC曲线下面积（AUC）、敏感度、特异度。通过 DeLong 检验比较单一预测因素及联合模型间AUC的差异。选择AUC最高的预测因素或模型进行生存分析，基于ROC曲线的最大约登指数设定预测概率截断值，将HCC病人分为高、低风险组。使用Kaplan-Meier生存曲线评估高与低风险组、VM（+）与非VM（+）组之间的无复发生存期（RFS）及早期复发（ER）风险。 结果 多因素Logistic回归分析显示，肿瘤最大径、动脉期瘤周强化及肝胆期瘤周低信号是VM（+）HCC的独立预测因素，联合上述3个因素构建的联合模型的AUC、敏感度及特异度分别为0.792、80.4%、74.2%。Delong检验显示联合模型预测VM（+）HCC的AUC高于各单一预测因素（均P<0.05）。Kaplan-Meier生存分析表明VM（+）组较非VM（+）组的RFS更短、ER风险更高，高风险组较低风险组病人的RFS更短、ER风险更高（P<0.05）。 结论 基于肿瘤最大径、动脉期瘤周强化及肝胆期瘤周低信号的联合模型可用于VM（+）HCC的术前预测。VETC及MVI同时存在与HCC病人切除术后ER风险增加及RFS降低相关。

双能CT（DECT）利用2种不同能级X线生成多种能谱影像集。与常规CT相比，DECT虚拟单能影像（VMI）对于CT血管成像（CTA）不仅有助于增加血管对比度、提高病变检出率、抑制伪影、减少辐射剂量;还可提高CTA影像质量、减少检查失败率，并能更好地显示斑块不同成分、血栓、血管细节和细小分支，有利于引导涉及血管疾病的手术和介入治疗。就VMI技术血管成像相关研究进展及其临床应用进行综述。

乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤，具有多种亚型及治疗方案，需早期诊断及分型。双能CT（DECT）通过使用2种不同能量水平的X射线实现物质的精确区分，经后处理生成的碘密度图可清晰显示乳腺癌病灶及内部导管扩张范围，同时生成多参数有助于乳腺癌的分子分型，以及转移、预后及疗效预测。就 DECT 在乳腺癌的应用现状及研究进展进行综述。

三阴性乳腺癌（TNBC）具有高度的异质性，术前精准诊断对病人治疗及预后意义重大。影像组学能高通量提取肿瘤微观特征，在区分乳腺良恶性病变，乳腺癌类型、分级以及预测治疗反应和复发风险方面具有很高的潜力，尤其是对乳腺癌分子分型的无创预测及肿瘤异质性的评估。就基于乳腺X线摄影、超声检查及MRI的影像组学在预测TNBC中的研究进展进行综述。

影像组学是从医学影像中提取定量信息并对其进行表征和分析的技术，能够为临床疾病的诊疗提供补充性信息。特征选择在影像组学中发挥关键作用，能提高机器学习模型的精度和预测效果。现就影像组学中的特征选择方法分类、优缺点与应用，以及影响特征选择精度和稳定性的因素进行综述。

目的 评估光子计数探测器CT(PCD-CT)胸部低剂量CT(LD-CT)对冠状动脉钙化的检测、定量和危险分层的可行性。 方法 回顾性收集采用PCD-CT同时行心电门控CT（ECG-CT）和LD-CT扫描的冠状动脉钙化病人63例（共189支血管），其中高心率组（心率>75次/min）29例、低心率组（心率≤75次/min）34例。ECG-CT采用前瞻性心电门控120 kVp扫描，LD-CT采用非心电门控大螺距联合锡滤过100 kVp（Sn100 kVp）扫描。冠状动脉钙化定量采用Agatston 评分（AS）。以ECG-CT为参考标准，基于病人和血管水平、心率亚组计算LD-CT检测冠状动脉钙化的敏感度、特异度和准确度；并采用Spearman相关系数（r）和Bland-Altman方法（偏倚：95%一致性下限/上限值）分析LD-CT和ECG-CT评估AS的相关性和一致性。采用加权Kappa方法分析冠状动脉钙化风险分层的一致性。采用配对t检验比较LD-CT和ECG-CT 的有效辐射剂量。 结果 ECG-CT在63例病人和130支血管中检测出冠状动脉钙化。以病人为单位，LD-CT对冠状动脉钙化检测准确度100%，LD-CT和ECG-CT获得的AS评分相关性极强（r=0.95~0.99，均P<0.05），一致性较好（-9.7：-125/105.7）；以血管为单位，前降支（LAD）的AS偏倚（0.1：-102.8/102.9）小于左回旋支（LCX）（-11.5：-86.9/63.9）和右冠状动脉（RCA）（-8.1：-81.2/65.1）；低心率组的AS偏倚（-3.3： -73.4/66.5）小于高心率组（-18.3：-175.3/138.6）。LD-CT和ECG-CT基于AS的危险分层一致性强（kappa=0.963）。LD-CT的有效辐射剂量（0.48±0.9 mSv）比ECG-CT（0.77±0.16 mSv）降低了37%（P<0.001）。 结论 基于PCD-CT胸部LD-CT扫描不仅对冠状动脉钙化检测、定量和风险分层具有较好的准确性，而且可以降低有效辐射剂量。

目的 探讨MRI对强直性脊柱炎Andersson病变分型，并分析不同分型累及的椎单元情况，为强直性脊柱炎的早期诊断和治疗提供影像学依据。 方法 回顾性纳入行全脊柱MRI检查的强直性脊柱炎Andersson病变病人77例，其中男69例、女8例，平均年龄（44.0±12.2）岁。收集病人的一般临床资料和全脊柱MRI影像资料。由2名医师分析Andersson病变的MRI影像特征及其累及椎单元的特点，并根据Kim分型将该病变分为Ⅰ-Ⅴ型。采用Kappa 检验分析2名医师对Andersson病变分型的一致性。 结果 2名医师诊断Andersson病变分型的一致性较好（κ=0.694，P<0.001）。Andersson病变共累及229个椎单元，208个椎单元仅存在1种分型病变，Ⅰ-Ⅴ型Andersson病变分别累及30（13.1%）、57（24.9%）、13（5.7%）、85（37.1%）、23（10.0%）个椎单元;21个椎单元同时存在2种分型的病变，Ⅰ+Ⅱ型有18个，Ⅱ+Ⅲ型1个，Ⅰ+Ⅲ型2个。 结论 MRI可清晰显示强直性脊柱炎的Andersson病变，并可对Andersson病变进行分型，对强直性脊柱炎的早期诊断与治疗方案的制定具有重要价值。

生境成像（HI）能够分析肿瘤异质性及微环境特征，已逐渐用于常见消化系统肿瘤的研究与诊疗，包括结直肠癌、胃癌、肝细胞癌等。目前，HI可用于结直肠癌的基因表型预测模型构建、精准分期及转移预测；在胃癌中可以量化免疫微环境特征、评估治疗反应并预测预后；对肝细胞癌能够实现微血管侵犯无创识别及复发风险分层。简介HI的基本原理和技术流程，并就HI在上述消化系统肿瘤中的应用进展作一综述。

目的 探讨基于原发灶及瘤周影像组学特征构建的机器学习模型在术前预测胃癌脉管浸润（LVI）中的价值。方法 回顾性收集148例经手术病理证实为胃癌病人的临床及影像资料，根据病理结果将病人分为LVI阳性组（79例）和阴性组（69例）。按7∶3的比例将病人随机分为训练集（103例）和测试集（45例）。基于原发灶及瘤周区域提取影像组学特征。最小绝对收缩和选择算子（LASSO）方法筛选最优影像组学特征，并计算影像组学评分（Rad-score）。将2组间差异有统计学意义的临床特征联合Rad-score进行多因素Logistic回归分析，筛选变量以构建机器学习模型。采用7种机器学习算法[逻辑回归（LR）、极限梯度提升（XGBoost）、随机森林（RF）、高斯朴素贝叶斯（GNB）、支持向量机（SVM）、轻量级梯度提升机（LightGBM）和K-最近邻（KNN）]构建临床-影像组学模型。通过受试者操作特征（ROC）曲线分析模型的效能。采用校准曲线和决策曲线分析（DCA）评估模型的校准度和临床净获益。采用沙普利加和解释（SHAP）方法对预测模型提供可视化解释。结果 训练集中7种机器学习模型的AUC均大于0.650，其中RF模型的AUC（0.858）、敏感度（0.895）、准确度（0.776）均最高。校准曲线显示RF模型的Brier评分（0.153）最低，预测准确性最好。DCA显示风险阈值在0.30~0.70时，RF模型可获得更高的临床净获益。测试集中RF模型的诊断效能较稳定，AUC为0.821。SHAP分析显示了胃癌病人LVI风险相关的重要因素，并为个体预测提供了可视化的解释。结论 基于原发灶、瘤周影像组学特征及临床因素构建的RF模型在术前预测胃癌LVI状态中具有重要价值。

目的 比较钆塞酸二钠（Gd-EOB-DTPA）增强MRI肝胆期影像组学模型与超声弹性成像（UE）评估非显著肝纤维化的能力，联合影像组学特征等多参数构建联合模型后观察评估能力是否进一步提升。 方法 回顾性纳入来自2家医院同时行Gd-EOB-DTPA增强MRI和超声弹性成像检查的慢性肝病病人201例，根据病理结果中肝纤维化程度将病人分为非显著组和显著组。按医院来源将病人分为训练集152例（非显著组38例和显著组114例）和测试集49例（非显著组11例和显著组38例）。选取2组间差异有统计学意义的临床指标进行logistic回归分析，纳入临床独立诊断因素建立临床模型。通过UE获取肝脏硬度测量（LSM）值。选择MRI肝胆期影像，提取全肝影像组学特征，采用10折交叉验证的最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归算法筛选特征并计算影像组学评分，同时建立影像组学模型。构建临床-超声联合模型及临床-超声-影像组学联合列线图模型。采用受试者操作特征（ROC）曲线先后分析多个模型及参数的效能，并采用 DeLong 检验比较效能的差异。采用校准曲线评估预测效果和实际病理分级结果的一致性。采用决策曲线分析（DCA）评估各模型的临床价值。 结果 训练集和测试集中，影像组学模型与LSM、临床模型在对非显著肝纤维化的诊断效能相近，差异无统计学意义（均P>0.05）。临床-超声联合模型的诊断效能高于单独的临床模型和LSM（均P<0.05）；临床-超声-影像组学联合列线图模型诊断非显著肝纤维化的效能优于其他模型和LSM值（均P<0.05）。校准曲线评估显示临床-超声-影像组学联合列线图模型预测效果与实际结果一致性良好，且DCA显示联合列线图模型在10%~92%阈值概率内的净获益率最高。 结论 基于Gd-EOB-DTPA增强MRI肝胆期影像的影像组学模型与UE的LSM值对非显著肝纤维化的诊断效能相似，联合多参数构建联合模型后可明显提高诊断效能。

目的 基于多模态影像组学特征构建机器学习模型，探讨其在术前无创性预测异柠檬酸脱氢酶（IDH）突变型较低级别胶质瘤（LrGG）的 α-地中海贫血伴智力低下综合征X连锁（ATRX）基因突变状态的能力。 方法 回顾性分析102例经病理及分子检测确诊为IDH突变型LrGG病人的影像及临床资料，其中ATRX突变型47例，野生型55例。将病人按7∶3的比例随机分为训练集（71例）和测试集（31例）。从增强（CE）-T₁WI、表观扩散系数（ADC）图和¹⁸F-FDG PET中共提取3 318个影像组学特征。根据不同影像来源将影像组学特征分为5个数据集，分别为增强集（CE-T₁WI）、ADC集（ADC）、PET集（¹⁸F-FDG PET）、MRI集（CE-T₁WI+ADC）、联合集（CE-T₁WI+ADC+¹⁸F-FDG PET）。将4种特征降维方法[线性判别分析（LDA）、主成分分析（PCA）、Wilcoxon基于相关系数选择法、最小绝对收缩和选择算子（LASSO）]以及4种机器学习算法[支持向量机（SVM）、逻辑回归（LR）、K邻近（KNN）、随机森林（RF）]组合，基于联合集特征构建16个预测模型并进行效能评估，选出最优的算法组合。将最优算法应用于增强集、ADC集、PET集、MRI集、联合集中构建模型，绘制受试者操作特征（ROC）曲线并计算曲线下面积（AUC）来评价各模型的预测效能。 结果 基于联合集影像组学特征构建的16个预测模型中，采用LASSO与RF算法组合构建的模型预测效能最优，其在训练集和测试集中的AUC分别为0.967和0.950。4种特征降维方法中，采用LASSO算法的模型整体预测效能最好;4种机器学习方法中，采用RF算法的模型预测效能最好。该预测模型应用于增强集、ADC集、PET集、MRI集、联合集，结果显示其在联合集中的预测效能最高，在训练集和测试集中的AUC分别为0.967和0.950，其次为MRI集和PET集（AUC值分别为0.931和0.915）。 结论 基于多模态影像组学特征，采用LASSO与RF算法组合构建的机器学习模型用于预测IDH突变型LrGG的ATRX突变状态的效能较高，是一种无创且简便的方法。

目的 探讨肝内胆管腺纤维瘤（BAF）的CT和MRI特征，以提高对该肿瘤的认识。 方法 回顾性分析1例经病理证实为BAF的CT和MRI表现并复习相关文献。 结果 CT平扫可见肝右叶一团片状低密度影，边界欠清，其内可见斑点状钙化灶；增强扫描病灶边缘及内部分隔呈渐进性明显强化，部分呈类血管样强化，囊性成分未见强化。MRI可见肝右叶一团片状异常信号影，边界欠清，病灶内可见多发分隔、呈蜂窝状改变，T₁WI呈稍低/低信号，T₂WI呈稍高/高信号，扩散加权成像（DWI）呈稍高信号，表观扩散系数（ADC）值增高；增强扫描病灶边缘及分隔呈渐进性强化，肝胆期局部高信号。 结论 BAF罕见，其影像表现具有一定的特征并可评估良恶性，确诊需病理及免疫组化检查。

影像学检查对创伤性脑损伤（TBI）的诊断及治疗非常重要，可以识别脑损伤类型、评估损伤程度。临床中常用CT和MRI对TBI进行诊断和评估。近年影像人工智能（AI）逐渐用于TBI的临床诊疗流程，包括识别颅脑的解剖结构、提取影像特征、分割量化损伤范围、判断预后、辅助决策等。就AI结合影像学在TBI病人综合诊疗中的应用进展予以综述。

目的 基于多房样肝囊肿及肝黏液性囊性肿瘤（MCN）的CT及MRI特征建立Logistic回归模型，并分析其对两者鉴别诊断的价值。 方法 回顾性分析65例多房样肝囊性病变的CT及MRI资料，其中男13例、女52例。根据手术病理结果将其分为肝囊肿病变（39例）与肝MCN病变（26例）。采用卡方检验比较2组影像特征，对组间差异有统计学意义的CT及MRI征象进行多因素分析，建立二元Logistic回归模型。采用受试者操作特征（ROC）曲线评估模型预测效能，并计算其曲线下面积（AUC）、敏感度、特异度及准确度。 结果 肝囊肿及肝MCN间的囊性病变数量、囊壁及分隔外观、囊壁或分隔结节样凸起、实性部分厚度>10 mm、分隔类型、分隔位置、分隔与囊壁的关系，其差异均具有统计学意义（均P<0.05）。多因素Logistic回归分析显示，分隔类型、分隔与囊壁的关系是肝囊肿及肝MCN的独立预测因素（P<0.05），采用这2个因素构建二元Logistic回归模型，该回归模型的诊断效能（AUC=0.871）比单独使用分隔类型、分隔与囊壁的关系的要高（AUC分别为0.699、0.795）。 结论 基于分隔类型、分隔与囊壁的关系联合构建的Logistic回归模型能够较好地鉴别多房样肝囊肿及肝MCN，有助于提高肝囊肿及肝MCN术前影像诊断水平。

风湿影像学技术可以准确识别关节炎性及结构性改变，结合临床及实验室检查可监测治疗疗效、预测病程进展，辅助确立临床治疗方案。以风湿影像学在风湿病临床诊疗工作及疾病进展过程中的运用为主线，探讨全身MRI、定量MRI、低剂量CT、双能量CT、合成CT等多种影像学技术和机器学习方法在风湿病早期诊断和鉴别诊断、疗效监测及预后预测中的应用进展及价值，从而明确风湿影像学的未来发展方向。

目的 探究基于能谱CT的影像组学机器学习模型及列线图在术前对结直肠癌（CRC）病人KRAS基因状态的鉴别效能。方法 回顾性纳入137例接受KRAS突变检测且术前行能谱CT检查的CRC病人（KRAS野生型70例，KRAS突变型67例），按7∶3比例随机分为训练集（95例）和测试集（42例）。在静脉期70 keV单能量增强CT影像上勾画病灶ROI，提取并筛选影像组学特征，并采用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归系数计算影像组学评分（Rad-score）。建立6种模型，分别为基于支持向量机（SVM）、极端梯度提升（XGBoost）和逻辑回归（LR）的影像组学模型和联合模型（能谱CT影像特征+Rad-score）。通过受试者操作特征（ROC）曲线下面积（AUC）评估模型效能并采用DeLong检验进行比较。基于影像组学评分构建影像组学列线图，并在测试集验证。通过校准曲线、临床决策曲线和临床影响曲线分别评估列线图的校准度、临床净获益和临床有效率。结果 共筛选出8个影像组学特征和1个能谱参数。在测试集中，基于LR的联合模型效能最优，AUC为0.891，高于由SVM、XGBoost和LR构建的影像组学模型（AUC分别为0.796，0.787和0.812；均P<0.05）及由SVM、XGBoost构建的联合模型（AUC分别为0.889和0.873；均P<0.05）。列线图模型在训练集和测试集中的AUC分别为0.987和0.916，校准曲线显示训练集拟合良好，测试集拟合逊色于训练集。临床决策曲线和临床影响曲线显示列线图具有良好的临床净收益和临床有效率。结论 基于静脉期能谱CT及其影像组学构建的LR模型和列线图在术前预测CRC的KRAS基因状态中具有一定的参考价值，可为临床提供参考信息。

目的 探讨原发性宫颈NK/T细胞淋巴瘤（NKTCL）继发周围神经淋巴瘤病的影像学特点，以提高对该病的认识，为诊疗决策提供参考。 方法 回顾性分析1例原发性宫颈NKTCL病人诊治9个月期间的临床资料及CT、MRI、¹⁸F-FDG PET/CT影像表现，并复习相关文献。 结果 病人以阴道流液为首发症状入院。治疗前CT检查发现宫颈明显增大，呈不规则软组织密度肿块影，大小约 8.4 cm×6.8 cm×8.3 cm，密度均匀;MRI显示宫颈肿物T₁WI呈等信号、FS-T₂WI呈高信号、DWI呈高信号、相应ADC图呈低信号，增强扫描病灶呈明显均匀强化，累及阴道上段，双侧髂血管旁见多发淋巴结影;PET/CT显示宫颈肿物及左侧髂血管旁淋巴结代谢异常增高。治疗中PET/CT显示病灶代谢明显降低，范围明显缩小，疗效评价为完全缓解。治疗后继发周围神经淋巴瘤病，PET/CT显示颈椎C2/3水平右侧神经根和大腿左侧坐骨神经走行区域可见新发高代谢病灶，颈椎C2/3神经根处病灶穿刺病理结果为NKTCL浸润。 结论 原发性宫颈NKTCL的典型影像表现为病灶体积较大、代谢较高，但质地均匀，宫颈黏膜完整。影像学检查在治疗前评价、精准分期、疗效评估、复发监测及指导穿刺部位的选择中发挥着重要作用。

晚期非小细胞肺癌（NSCLC）病人的免疫治疗反应存在个体差异，早期准确预测免疫治疗疗效具有重要意义。目前，基于CT影像的人工智能（AI）模型已经广泛用于晚期NSCLC免疫治疗反应的预测。综述基于CT影像的AI模型在晚期NSCLC免疫治疗的疗效和预后预测、不良反应预警等方面的研究进展及面临的挑战，并对未来研究方向及潜在发展前景进行分析。

体脂率是衡量个体体内脂肪量的重要指标。超声作为一种安全、无创的检查方法，不仅可直观检测脂肪层厚度，有效区分皮下与内脏脂肪，还可通过多位点脂肪厚度的定量测量评估体脂率。合理选择测量位点非常有利于提高体脂率估测的准确性。就超声测量皮下脂肪和腹内脂肪的潜在价值、可重复性以及在体脂率评估中的应用进行综述。

骨骼肌是骨骼-肌肉系统的重要组成部分，其解剖结构存在差异，病理生理状态的改变对于运动及骨骼肌疾病的治疗、预后都具有重要意义。概述骨骼肌形态学和组织学MRI定量参数（如骨骼肌横截面积、脂肪含量、炎性水肿状态、肌纤维结构类型）的评估方法及其临床应用，以及骨骼肌健康或疾病状态与MRI定量参数的相关性。就多模态MRI定量评估骨骼肌结构及功能的研究进展予以综述，并对其临床应用前景进行展望。