目的 基于体素内不相干运动（IVIM）成像的直方图特征,构建用于预测胶质瘤异柠檬酸脱氢酶（IDH）基因型的列线图模型。方法 搜集66例接受常规MRI及IVIM扫描、且经手术病理证实的胶质瘤患者。提取IVIM衍生参数,包括真扩散系数（D）、伪扩散系数（D^*）、灌注分数（f）的直方图特征;比较IDH野生组与突变组在临床资料、常规MRI特征及IVIM直方图特征的差异。通过最小绝对收缩与选择算子（LASSO）与多因素逻辑回归筛选参数,构建IDH基因型预测模型。绘制受试者工作特征曲线及列线图,并通过决策曲线与校准曲线评估模型的临床实用性与预测准确性。结果 年龄、病灶部位、边界、T₂-FLAIR错配征、扩散受限、强化、D_第10百分位数、D_均值、D_中位数、f_第10百分位数、f_第90百分位数、f_能量、f_熵、f_最大值、f_平均绝对偏差、f_均值、f_中位数、f_范围、f_均方根、f_总能量、f_均匀性、f_方差、D^*_熵、D^*_均值、D^*_中位数、D^*_均匀性在两组间差异有统计学意义,经Benjamini-Hochberg校正后病灶边界、f_第90百分位数、f_熵、f_最大值、f_均值、f_范围、f_均方根、f_均匀性、D^*_均匀性在两组间差异仍有统计学意义（P<0.05）。D、f、D^*、IVIM直方图模型预测IDH基因型的曲线下面积分别为0.734、0.755、0.688、0.812,敏感度分别为75.0%、75.0%、70.0%、85.0%,特异度分别为65.2%、80.4%、69.6%、69.6%;联合模型以及校正后联合模型预测的曲线下面积分别为0.867和0.838,敏感度分别为65.0%和80.0%,特异度分别为97.8%和80.4%。校正后联合模型列线图的C指数为0.839,校准曲线与决策曲线分析结果证实,列线图预测的概率与实际概率之间具有良好的一致性,具有较好的临床实用性。结论 基于IVIM直方图构建的列线图模型对胶质瘤IDH基因型具有良好的预测性能,在术前无创可视化预测胶质瘤IDH基因型方面具有较大潜力。

目的 利用扩散峰度成像（DKI）探讨脊髓型颈椎病（CSM）患者丘脑微结构改变,并与扩散张量成像（DTI）进行对比研究。方法 共纳入43例CSM患者与43名年龄、性别匹配的健康对照者。依据感觉功能状态及T₂WI高信号表现进行亚组划分。所有受试者行颅脑扩散磁共振成像（dMRI）,在DKI及DTI参数图上测量双侧丘脑扩散参数。比较组间参数差异,采用Spearman相关分析评估其与改良日本骨科协会（mJOA）评分及感觉功能评分（s-mJOA）的相关性,并通过ROC曲线比较诊断效能。结果 与43名健康对照者相比,CSM患者丘脑DKI平均峰度（MK）及各向异性分数（FA）显著低于对照组,DKI轴向峰度（AK）及径向扩散系数（RD）显著升高（均P<0.05）。DKI_MK与mJOA评分呈强正相关（r=0.611,P<0.001）,与感觉功能评分相关性更强（r=0.743,P<0.001）。DKI_MK与DKI_AK诊断CSM的曲线下面积分别为0.766和0.782,高于DTI_FA的0.634,但差异无统计学意义（DeLong检验,P>0.05）。亚组分析显示,感觉功能障碍组DKI_MK显著低于感觉功能正常组（P<0.01）,DKI_MK鉴别感觉功能障碍的曲线下面积为0.857,显著优于DTI_FA（DeLong检验,P<0.001）。结论 DKI能比DTI更敏感地评估CSM患者丘脑的微结构改变。

目的 评估光子计数探测器CT（PCD-CT）相较于能量积分探测器CT（EID-CT）在颞骨后鼓索神经管可视化成像中的应用价值。方法 前瞻性纳入35例均于过去12个月内接受EID-CT颞骨平扫（120 kV）的患者,因病变评估或术后随访等需求拟再次行颞骨CT平扫,并在PCD-CT（120 kV）上完成扫描。剔除因病变或手术史导致后鼓索神经管及其周围乳突结构存在破坏或缺损的颞骨侧。PCD-CT分别重组0.2 mm及0.6 mm层厚图像（PCD-0.2、PCD-0.6）,EID-CT重组0.6 mm层厚图像（EID-0.6）,并分别重组斜矢状位图像。比较3组图像轴位上后鼓索神经管入鼓室前层面周围乳突密质骨及外耳道含气区的CT值、噪声、信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）和辐射剂量。由两名医师对斜矢状位重组图像中后鼓索神经管近段（自面神经发出）、中段、远段（入鼓室前）的显示情况行5分制主观评分。结果 35例患者平均年龄为（42.51±14.74）岁。因炎症、占位或术后改变剔除30侧颞骨,最终纳入40侧结构完整颞骨（5例患者为双侧）。PCD-CT扫描的辐射剂量较EID-CT降低37%。PCD-0.2及PCD-0.6图像中外耳道含气区与乳突密质骨的CT绝对值均高于EID-0.6。在外耳道含气区,PCD-0.6的噪声低于EID-0.6[（62.20±9.05）HU vs. （82.88±10.17）HU,P<0.001],含气区与密质骨的SNR及CNR均高于EID-0.6;而PCD-0.2的外耳道含气区噪声高于EID-0.6[（112.42±15.09）HU vs. （82.88±10.17）HU,P<0.001],其与密质骨的SNR及CNR均低于EID-0.6（均P<0.001）。主观评分方面,两组PCD-CT图像对后鼓索神经管各节段的显示均优于EID-CT图像（均P<0.001）,其中PCD-0.2在后鼓索神经管远段（入鼓室前）的显示上优于PCD-0.6（P<0.05）。结论 与EID-CT相比,PCD-CT在辐射剂量降低37%的条件下图像质量更优,后鼓索神经管显示更清晰,其中0.2 mm层厚图像对远段（入鼓室前）的显示更具优势。

目的 基于深度学习模型,利用颈动脉高分辨血管壁成像（HR-VWI）平扫T₁WI图像生成高质量模拟对比增强T₁WI（vce-T₁WI）图像,并评估其在评价颈动脉粥样硬化斑块稳定性中的价值。方法 使用Pix2Pix深度学习模型完成vce-T₁WI图像的生成任务。采用客观质量评估和主观视觉质量评分评估vce-T₁WI与真实对比增强T₁WI图像（CE-T₁WI）之间的相似性。基于Plaque-RADS分类评分,评估vce-T₁WI图像判断颈动脉粥样硬化斑块稳定性的效能。结果 共纳入533例患者双侧1066支颈动脉的平扫与增强图像,并划分为训练验证集（n=960）与测试集（n=106）。真实CE-T₁WI图像与vce-T₁WI图像表现出高度相似性,结构相似性指数、峰值信噪比和直方图互信息的平均得分分别为0.59、22.04和1.30。4个误差指标（归一化均方根误差、对称平均绝对百分比误差、对数精度比和中位数对称精度）平均值分别为0.07、25.17%、0.26和0.25。此外,vce-T₁WI图像上的Plaque-RADS评分结果与真实图像得到的Plaque-RADS评分结果具有较高一致性。结论 基于Pix2Pix深度学习模型可以从颈动脉HR-VWI平扫T₁WI序列中生成高质量的vce-T₁WI图像,并在基于Plaque-RADS评估颈动脉斑块稳定性方面表现出良好效能。

目的 探讨Kaiser评分及动态对比增强磁共振成像（DCE-MRI）中定量、半定量血流动力学参数对乳腺BI-RADS 4类病变的诊断价值。方法 回顾性分析经乳腺DCE-MRI扫描评定为BI-RADS 4类的108例患者,共129个病灶。在不知病理结果情况下对每个病灶进行Kaiser评分,并分别获取定量与半定量参数。定量参数包括前向容积转移常数（K^trans）、反向容积转移常数（K_ep）及血管外细胞外间隙容积比（V_e）;半定量参数包括早期强化率（EER）、最大上升斜率（MSI）、初始曲线下面积（iAUC）、正向增强积分（PEI）及达峰时间（TTP）。采用双样本t检验或Mann-Whitney U检验分析乳腺BI-RADS 4类良、恶性病变间各参数的差异,并通过ROC曲线及Kappa一致性检验,评估各模型与病理结果的一致性,进而明确其诊断效能。结果 129个乳腺BI-RADS 4类病灶中,恶性38个,良性91个。恶性组的Kaiser评分及K^trans、K_ep、EER、MSI均高于良性组,V_e低于良性组,TTP短于良性组,两组在上述指标上差异均具有统计学意义（均P<0.05）。其中K^trans、K_ep、V_e、EER、MSI与TTP联合为DCE-MRI模型。Kaiser评分的AUC为0.956,敏感度为100%,特异度为75.8%,最佳截断值为4.5分;DCE-MRI模型的AUC为0.850,敏感度为89.5%,特异度为74.7%;Kaiser评分联合DCE-MRI模型的AUC为0.966,敏感度为92.1%,特异度为90.1%。Kaiser评分的AUC较DCE-MRI模型提高（Z=3.127,P=0.002）,较两者联合模型的AUC差异无统计学意义（Z=-1.159,P=0.247）。但联合模型的特异度显著高于Kaiser评分（P<0.001）;两者联合模型优于DCE-MRI模型（Z=-3.969,P<0.05）。Kappa一致性分析发现Kaiser评分与病理结果的一致性为0.78（95%CI：0.68~0.88）,DCE-MRI模型与病理结果的一致性为0.64（95%CI：0.53~0.75）,两者联合模型与病理结果的一致性为0.83（95%CI：0.75~0.91）。结论 联合使用Kaiser评分及血流动力学定量、半定量参数（K^trans、K_ep、V_e、EER、MSI、TTP）可提高对乳腺BI-RADS 4类病变的诊断效能,对其良恶性预测具有较高的敏感度和特异度,可以减少不必要的活检,具有临床应用价值。

目的 构建并验证基于生境影像组学特征的可解释性多重机器学习模型,用于胸腺上皮性肿瘤（TETs）的术前风险分层。方法 回顾性纳入145例经病理证实的TETs患者,搜集术前增强CT影像及临床资料,同时搜集常规影像学语义特征（Semantic）。采用K-means聚类算法将肿瘤划分为3个亚区（Habitat1-3）。分别从整个肿瘤区域（Intra）及各亚区中提取影像组学特征,经特征筛选后整合构建综合生境特征（Habitat-All）。基于上述6组特征集训练6种机器学习分类器;采用受试者工作特征曲线、校准曲线及决策曲线分析评估模型性能,采用Shapley加性解释（SHAP）方法分析特征贡献。结果 基于Habitat-All特征集构建的多种模型在训练集中的AUC值为0.807~0.948（95%CI：0.722~0.985）,整体预测效能高于其他特征集。其中,极端梯度提升（XGBoost）模型性能最佳,在Habitat-All特征集上的AUC值为0.948（95%CI：0.911~0.985）。SHAP分析显示,original_firstorder_90Percentile_h2为最优模型预测的重要贡献特征。结论 基于Habitat-All特征集和XGBoost算法构建的模型在TETs术前风险分层中显示出良好的预测效能,可无创量化肿瘤内异质性,为TETs的风险分层提供有效的辅助评估工具。

目的 探讨老年急性胰腺炎（AP）患者不同共病状态的CT影像学特征及其临床结果。方法 回顾性搜集265例AP患者的临床资料及实验室、CT检查结果、疾病累积评分量表（CIRS）评分。根据CIRS评分将患者分为轻（1≤CIRS≤14）、中（15≤CIRS≤18）、重（CIRS≥19）度共病3组,比较各组CT特征、病情严重程度及临床结局,分析共病状态、CT表现与临床结局的相关性。结果 重度共病组患者的BISAP评分、EPIC评分及MCTSI评分均显著高于轻度共病组（P<0.05）。轻度共病组患者年龄、住院天数、APACHEII评分低于其他两组（P<0.05）。重度共病组重症AP（SAP）发生率、ICU入住率、死亡率更高（P<0.05）。结论 重度共病AP患者在CT影像上胰周炎症、坏死及包裹性坏死表现更显著,临床与影像评分均提示病情更重。共病状态与胰腺炎严重程度密切相关,临床诊疗中需重视共病与胰腺炎之间病理生理的交互作用及整体影响。

目的 探讨嗜酸性实性和囊性肾细胞癌（ESC-RCC）的CT和MRI表现。方法 回顾性搜集并分析接受手术切除并经病理确诊的10例ESC-RCC患者的临床、病理及影像学资料。所有病例均接受CT检查,其中6例同步行MRI检查。结果 患者平均年龄（52.7±10.0）岁,女6例,男4例。10例均表现为单侧孤立性病变。肿瘤大小2.6~13.0 cm,平均直径为（5.5±3.4）cm。CT平扫,3例呈稍高密度,4例呈等密度与低密度,2例呈等密度与稍高密度,1例呈等密度。MRI平扫6例,T₁WI上3例信号强度高于肾皮质,3例低于或等于肾皮质信号强度;T₂WI上显示3例低于肾皮质信号强度,3例等于或高于肾皮质信号强度。增强扫描,6例以均匀强化为主,但强化程度始终低于正常肾皮质;其余4例呈不均匀强化。其中2例伴有不同大小囊性区域及2例伴有较大囊性区域病例均呈渐进性强化,但囊性区域未强化。本组病例肿瘤罕见出血或钙化。结论 ESC-RCC的影像学表现多样,需根据囊实性比例进行具体分析。然而该肿瘤罕见出血和钙化,其强化模式在所有期相中均表现为肿瘤强化程度均低于正常肾皮质。

目的 探讨表观扩散系数（ADC）值联合血清游离前列腺特异性抗原（fPSA）/总前列腺特异性抗原（tPSA）在前列腺癌内分泌治疗后疗效评价中的临床价值。方法 回顾性分析2022年1月至2024年12月确诊并接受内分泌治疗的150例前列腺癌患者的临床及影像学资料。根据治疗后疗效评估结果将患者分为疗效良好组与疗效不佳组。比较两组患者治疗前ADC值、fPSA/tPSA。采用受试者工作特征曲线（ROC）分析各指标单独及联合应用对疗效的预测价值。采用多因素Logistic逐步回归分析筛选前列腺癌内分泌治疗后疗效的独立影响因素。结果 疗效不佳组的睾酮、碱性磷酸酶水平、Gleason评分≥8分、TNM分期Ⅳ期、有淋巴结转移的人数占比均高于疗效良好组（P<0.05）。相较于疗效良好组,疗效不佳组的ADC值、fPSA/tPSA均降低（P<0.05）。ROC分析显示,ADC值、fPSA/tPSA预测前列腺癌内分泌治疗后疗效的曲线下面积（AUC）分别为0.804（95%CI：0.759~0.854）、0.831（95%CI：0.781~0.876）,两者联合的AUC为0.902（95%CI：0.857~0.952）。多因素分析显示：TNM分期（Ⅳ期）（OR=2.115,95%CI：1.246~3.590）、Gleason评分（≥8分）（OR=2.282,95%CI：1.303~3.997）、ADC值（<1.08×10^-3mm²/s）（OR=2.418,95%CI：1.559~3.751）、fPSA/tPSA（<0.14）（OR=2.465,95%CI：1.617~3.756）是影响前列腺癌内分泌治疗疗效不佳的独立危险因素（P<0.05）。结论 治疗前ADC值与fPSA/tPSA均是预测前列腺癌内分泌治疗后疗效的有效指标,两者联合应用有潜力进一步提升预测效能。

目的 探讨扩散加权成像（DWI）、灌注加权成像（PWI）在前列腺外周带局灶性病变良恶性鉴别及病情评估中的应用价值。方法 回顾性选取2021年10月至2024年9月经病理证实的104例前列腺外周带局灶性病变患者,其中良性病变51例（良性组）,前列腺癌53例（恶性组）。所有患者均接受DWI及PWI检查,并测量相关参数。恶性组根据Gleason分级评估病情严重程度,进一步分为低危亚组（Gleason<7分,n=29）和中高危亚组（Gleason≥7分,n=24）。采用Pearson相关分析探讨DWI、PWI参数与前列腺癌病情严重程度之间的关系;采用受试者工作特征（ROC）曲线评估DWI联合PWI在前列腺外周带局灶性病变良恶性诊断中的价值。结果 恶性组前列腺特异性抗原（PSA）水平[（21.49±3.26）ng/ml]高于良性组[（16.08±2.74）ng/ml]、表观扩散系数（ADC）[（0.81±0.15）×10^-3mm²/s]低于良性组[（1.19±0.17）×10^-3mm²/s]、容积转运常数（K^trans）[（0.15±0.04）min^-1]高于良性组[（0.10±0.03）min^-1]、速率常数（K_ep）[（0.52±0.10）min^-1]高于良性组[（0.34±0.08）min^-1],差异均具有统计学意义（t=9.144、12.070、7.190、10.112;P均<0.05）,DWI和PWI参数联合诊断前列腺外周带局灶性病变良恶性的曲线下面积（AUC）为0.905,高于DWI及PWI参数单独检测诊断的AUC（Z=9.263、11.740、10.191,P均<0.05）。中高危亚组患者ADC[（0.71±0.14）×10^-3mm²/s]低于低危亚组[（0.89±0.16）×10^-3mm²/s]、K^trans[（0.17±0.05）min^-1]高于良性组[（0.13±0.03）min^-1]、K_ep[（0.65±0.12）min^-1]高于良性组[（0.41±0.09）min^-1],差异均具有统计学意义（t=4.311、3.600、8.315;P均<0.05）。ADC与前列腺癌Gleason呈负相关,K^trans、K_ep与前列腺癌Gleason呈正相关（P<0.05）。结论 DWI参数ADC联合PWI参数K^trans、K_ep对前列腺外周带局灶性病变的良恶性鉴别具有较高诊断价值。ADC、K^trans、K_ep值均与前列腺癌危险等级及Gleason评分相关,对评估前列腺癌病情严重程度具有重要临床应用潜力。

目的 分析儿科较常见的以急性全血细胞减少为首诊表现的三种不同性质的淋巴造血系统增生性疾病的胸腹部CT,为初步影像鉴别提供信息。方法 搜集2020年5月至2025年5月收入的133例患儿,包括第1组恶性肿瘤相关噬血细胞综合征（M-HLH）23例,第2组急性白血病（AL）58例,第3组EB病毒相关噬血细胞综合征（EBV-HLH）52例。盲法判断患儿入院时的首次胸腹部增强CT表现,数据采用SPSS 26.0软件做统计学处理。结果 胸部CT：第3组患儿的肺内病变发生率高于其他二组（P<0.001,P=0.003）。第1组患儿的中央间质增厚发生率高于其他二组（P=0.015,P<0.001）。第2组的胸腔积液发生率低于其他二组（P均<0.0001）。第1组的纵隔最大淋巴结短径大于第2组和第3组（P均<0.001）,第1组与第2组的受试者工作特征（ROC）曲线分析示最佳截断值为11.45 mm;第1组与第3组的ROC曲线分析示最佳截断值为11.60 mm。第1组的纵隔最大淋巴结分布不同于其他二组（P=0.011,P=0.032）,上腔静脉后最大淋巴结更常见。第1组的腋窝最大淋巴结短径与第3组有统计学差异（P=0.027）,ROC曲线分析示最佳截断值为5.95 mm。腹部CT：三组患儿肝大发生率无统计学差异（P=0.175）。三组中HLH的两组的肝门静脉周围轨道征发生率高于第2组。第3组的脾大发生率高于其他二组（P=0.006,P<0.001）。第2组的腹腔积液发生率低于其他二组（P均<0.001）。第3组的肾局限性病灶发生率低于其他二组（P=0.076,P=0.005）。第1组的腹腔最大淋巴结短径大于其他二组（P=0.001,P=0.004）,第1组与第2组ROC曲线分析示最佳截断值为9.3 mm;第1组与第3组的ROC曲线分析示最佳截断值为9.60 mm。第3组的髂窝肿大淋巴结发生率为0,与其他二组不同（P=0.027,P=0.013）。三组的腹股沟最大淋巴结短径无统计学差异。结论 以急性血三系下降就诊的淋巴造血系统增生性疾病常有胸、腹病变的存在,这些病变在不同疾病间分布有差异。M-HLH表现为显著的肺中央间质增厚、淋巴结显著肿大及髂窝淋巴结肿大;EBV-HLH具有极高的肺内病变、肝门静脉周围轨道征及腹腔积液发生率且极少出现髂窝淋巴结肿大;而低增生性急性白血病（HAL）则呈相对较低的肺内病变、胸腹腔积液及肝门静脉周围轨道征发生率,淋巴结肿大程度通常较轻。识别这些差异性能为临床早期鉴别诊断提供关键的影像学依据。

目的 构建并验证胎儿MRI首次检查失败的风险预测模型,识别独立危险因素。方法 回顾性分析2023年3月至2025年3月首次进行胎儿MRI检查的442例孕妇的临床资料,以首次检查是否失败为结局指标。纳入胎儿、孕妇、检查技术三个维度共14个变量,采用χ²检验、Mann-Whitney U检验等方法进行组间比较;采用最小绝对收缩和选择算法（LASSO）回归进行变量筛选,通过多因素Logistic进行回归分析并构建预测模型。模型区分度通过受试者工作特征曲线（ROC）评价,内部验证采用Bootstrap方法。结果 胎儿MRI首次检查失败率为31.22%（n=138）。多因素Logistic回归分析显示,羊水量过多（OR=14.11,95%CI：4.79~41.52,P<0.001）、脐带绕颈情况（OR=5.09,95%CI：2.89~8.97,P<0.001）、文化程度为高中/中专（OR=3.48,95%CI：1.43~8.48,P=0.006）、存在幽闭空间恐惧（OR=74.51,95%CI：8.83~628.86,P<0.001）、存在基础疾病（OR=8.43,95%CI：2.75~25.82,P<0.001）以及技师经验为100~500例（OR=4.72,95%CI：2.06~10.83,P<0.001）是显著预测因子。预测模型的曲线下面积（AUC）为0.896,区分度良好。内部验证显示,校正后的一致性指数（C-index）为0.866,表明模型具有稳健的预测性能。结论 构建的预测模型具有良好的区分度和校准度,可有效识别胎儿MRI首次检查失败的高风险孕妇,为预先制定预防性干预策略提供循证依据。

目的 探讨采用双低剂量CT扫描方案联合不同迭代权重重组算法实现冠状动脉虚拟现实（VR）优化及在数字减影血管造影（DSA）手术中的应用价值。方法 回顾性搜集60例冠心病患者,随机分为低剂量冠状动脉VR组（A组,70 kVp,300 mgI/ml,n=30）和常规剂量冠状动脉VR组（B组,120 kVp,370 mgI/ml,n=30）。采用独立样本t检验分析两组间连续变量差异,定性资料比较使用Mann-Whitney U检验,以及Cohen’s Kappa来评估观察者间一致性。采用受试者工作特征曲线（ROC）获得冠状动脉VR诊断效能,及相关围手术期比较结果。结果 与B组相比,A组可有效减少辐射剂量约80%,减少对比剂剂量约45%,且A组冠状动脉VR质量无明显差别于B组。冠状动脉VR在辅助DSA手术上,可有效减少总手术时间、总辐射时间、总辐射暴露量和对比剂剂量。结论 双低剂量CT技术结合最佳权重重组算法（SAFIRE 5）可实现冠状动脉VR辐射剂量、对比剂量优化,且并未影响冠状动脉VR质量;冠状动脉VR可有效改善DSA围手术期指标结果。

目的 构建融合大语言模型影像报告特征与深度学习影像特征的多模态预测模型,评估乳腺癌患者新辅助化疗（NAC）预后与转移风险。方法 回顾性纳入379例乳腺癌患者的MRI影像数据及对应病例文字报告,基于对三种目前主流大语言模型（BERT、ChatGPT和Qwen）微调训练实现对影像报告进行特征提取,并与基于深度学习的影像特征相融合,构建多模态预测模型,用于乳腺癌预后及转移风险预测。结果 在NAC预后预测任务中,基线ResNet50模型表现为准确率为0.792、敏感度为0.754、F1-score为0.772,曲线下面积（AUC）为0.760。引入大语言模型特征后：ResNet50+Bert的F1-score为0.803,ResNet50+GPT的F1-score为0.828,ResNet50+Qwen表现最佳,准确率为0.884、敏感度为0.828、F1-score为0.855,AUC为0.868。在癌症转移预测任务中,ResNet50基线模型准确率为0.805、敏感度为0.801、F1-score为0.803,AUC为0.815。融合大语言模型后,ResNet50+Bert的F1-score为0.824,ResNet50+GPT的F1-score为0.841,ResNet50+Qwen再次取得最佳性能,准确率为0.892、敏感度为0.876、F1-score为0.883,AUC为0.862。结论 系统比较不同大语言模型提取的影像报告特征与深度学习影像特征的组合效果发现,基于目前最新大语言模型引入报告语义特征可显著提升模型预测性能,为乳腺癌精准治疗及个体化临床决策提供了新的技术路径和有力支持。

目的 探究维持性血液透析（MHD）患者骨密度（BMD）与肾性骨营养不良（ROD）不同分型及骨代谢标志物之间的关系。方法 选取312例MHD患者,搜集其临床资料、生化及骨代谢指标,采用定量CT（QCT）测量腰椎BMD。根据全段甲状旁腺激素（iPTH）水平及QCT BMD标准将研究对象分为低转换ROD组141例、高转换ROD组171例;骨量正常组197例、骨量减少组79例、骨质疏松组36例,进行统计学分析。结果 低转换ROD组患者年龄显著高于高转换ROD组,透析时间、BMD、碱性磷酸酶（ALP）、钙、无机磷水平显著低于高转换ROD组（P均<0.05）。多因素Logistic回归分析显示年龄（OR=1.077,95%CI：1.032~1.125）、透析时间（OR=0.992,95%CI：0.985~0.998）、BMD（OR=1.013,95%CI：1.002~1.024）、天冬氨酸转氨酶（AST）（OR=1.118,95%CI：1.023~1.223）、ALP（OR=0.973,95%CI：0.963~0.983）及无机磷（OR=0.234,95%CI：0.100~0.548）为低转换ROD发生的独立影响因素（P均<0.05）。Spearman相关性分析示骨钙素与BMD、iPTH、ALP呈负相关（r=-0.343、-0.353、-0.481,P<0.001）,Ⅰ型胶原C端交联末端肽（CTX）与上述指标呈正相关（r=0.287、0.357、0.350,P<0.001）。结论 MHD患者中,高龄、短透析时间、较高BMD、AST升高、低ALP和无机磷水平是低转换ROD的独立危险因素,早期识别和动态监测这类患者,有助于预防或延缓低转换ROD的发生发展。

目的 探讨基于深度学习Precise Image（PI）算法降低白血病患者胸部CT复查中的辐射剂量与提升图像质量可行性。方法 前瞻性搜集接受化疗后胸部CT复查的白血病患者62例作为图像评估主体,采用低剂量扫描协议：100 kV管电压、0.8 s旋转时间,联合自动管电流调制技术,剂量调节指数（DRI）=4,扫描后分别采用滤波反投影法（FBP,A组）、混合迭代iDose⁴（level 3,B组）及深度学习PI[深度学习人工智能重组算法（DLIR）,C组]三种算法重组图像,每种算法含肺卷积核与软组织卷积核,每例患者获得6组图像。同期选取50例常规剂量CT检查患者作为剂量对照组（D组,DRI=19）,采用iDose⁴重组算法。对比在低剂量扫描条件下不同重组方法下的图像质量及与常规剂量组的辐射剂量。结果 低剂量组内A、B、C三组图像CT值无明显差异（P>0.05）,标准差（SD）、伪影指数（AI）、信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）差异显著（P<0.01）。相同卷积核条件下,其SNR、CNR呈现C组>B组>A组的递减趋势,SD值、AI值呈现C组<B组<A组的递增趋势,C组图像质量最优;A、B、C三组图像主观评分差异有统计学意义（P<0.05）,两名医师评分一致性良好（Kappa=0.79,P<0.05）,其中C组评分最高[3.7分（3.3分,4.1分）],达诊断标准,B组次之[3.2分（3.0分,3.4分）],A组[2.3分（1.9分,2.7分）]最低,未达诊断阈值。低剂量组的平均CT容积剂量指数（CTDIvol）、剂量长度乘积（DLP）、体型特异性辐射剂量估计（SSDE）分别为（1.35±0.22）mGy、（55.64±9.70）mGy·cm、（1.78±0.16）mGy,与常规剂量组[（7.17±0.31）mGy、（273.76±8.70）mGy·cm、（9.18±0.31）mGy]相比,平均预计剂量节省率为（80.61±2.61）%。结论 低剂量胸部CT联合PI重组算法,可显著降低图像噪声、提升图像质量,同时有效减少白血病患者辐射暴露,可作为这类患者胸部CT复查的优选方案。

目的 分析人工智能（AI）辅助低剂量CT薄层重组在孤立性肺结节（SPN）鉴别诊断中的应用价值。方法 前瞻性随机纳入2022年12月至2024年11月SPN患者100例,穿刺活检病理证实良性结节、恶性结节分别为42例、58例,分别记为良性组、恶性组,记录影像学医师平均独立阅片时间,对比其CT影像学特征并经二元Logistic回归分析筛选SPN恶性的独立危险因素,以穿刺活检病理结果为“金标准”,分析对SPN恶性的诊断价值。结果 100例患者经AI检测平均阅片时间、平均检出时间分别为130 s（124 s,141 s）、81 s（78 s,89 s）,均短于医师阅片（P<0.05）;恶性组结节位于肺上叶、分叶征、空泡征等各项比例高于良性组,钙化比例较良性组更低（P<0.05）;二元Logistic回归分析发现,分叶征、毛刺征、血管集束征、胸膜凹陷征为SPN恶性的独立危险因素（P<0.05）;以穿刺活检病理结果为“金标准”,AI辅助低剂量CT薄层重组鉴别SPN恶性的曲线下面积（AUC）、敏感度、特异度、准确率分别为0.877、89.66%、85.71%、88.00%,其中AUC、敏感度、准确率明显高于单独低剂量CT薄层重组结果（P<0.05）。结论 AI辅助低剂量CT薄层重组对SPN结节性质有较高的鉴别效能,有较好辅助诊断价值。

目的 开发一种载替拉扎明（TPZ）纳米囊泡（NBs）递送系统,结合超声靶向微泡破碎技术（UTMD）和经导管动脉化疗栓塞术（TACE）治疗肝细胞癌（HCC）,探讨其疗效及安全性。方法 采用高剪切分散法制备TPZ-NBs,并对其理化性质、包封率和药物释放特性进行表征。体外研究评估缺氧条件下TPZ-NBs对肝癌细胞增殖和迁移的影响。构建兔VX2肝癌模型,比较对照组、TAE组、TPZ-NBs+TAE组和TPZ-NBs+UTMD+TAE组在肿瘤坏死、药物递送效率和安全性方面的差异。结果 TPZ-NBs显示出良好的包封率（35.81%）和缓释特性（48小时累积释放率为58.00%）。体外实验表明,在缺氧条件下浓度为2 μg/ml 的TPZ-NBs的抑制效果最佳,显著抑制了肝癌细胞的增殖和迁移。在动物实验中,TPZ-NBs+UTMD+TACE组显著提高了瘤内的药物递送效率,诱导了肿瘤细胞凋亡,降低了微血管密度（MVD）,并减少了肿瘤复发。与其他组相比,该联合疗法在保持良好安全性的同时,表现出更高的肿瘤坏死率和更深层的药物渗透。结论 TPZ-NBs与UTMD及TAE的联合应用治疗HCC安全有效,克服了传统TACE的局限性,为HCC的精准治疗提供了新的选择。