目的 探讨酒精使用障碍（AUD）患者静息状态下自发脑活动的频率特异性改变,并评估这些改变与临床数据之间的相关性。方法 纳入33例AUD患者和29名年龄、性别、受教育年限、利手等与之相匹配的健康对照者（HC组）行颅脑常规MRI、静息态功能磁共振成像和高分辨率T₁WI 结构像扫描。计算六个频段（常规频段,0.01~0.08 Hz;slow-2, 0.198~0.25 Hz; slow-3, 0.073~0.198 Hz; slow-4, 0.027~0.073 Hz; slow-5, 0.01~0.027 Hz;slow-6,0~0.01 Hz）的低频波动振幅（ALFF）值,采用双样本t检验比较两组间的差异。通过受试者工作特征（ROC）曲线检验不同频段的ALFF值区分AUD和HC的能力,并将ALFF在多频段的参数值与临床评估量表进行相关性分析。结果 经过头动校正,最终纳入30例AUD患者和26名HC。与HC组相比,AUD组在四个频段（常规频段、slow-3、slow-4和slow-5）观察到ALFF值减少,ALFF 值减少的区域主要位于右侧额上回和额中回（FWE 校正,体素水平P<0.001,团块水平P<0.05）。两组间slow-2频段和slow-6频段的ALFF值无显著差异（P>0.05）。ROC分析表明,上述差异脑区的ALFF值显示出良好的曲线下面积（0.829~0.873）,以及良好的敏感性（61.5%~100.0%）和特异性（63.3%~96.7%）。差异脑区的ALFF值与临床评估量表无显著相关性（P>0.05）。结论 AUD患者自发脑活动的改变具有频率特异性,对AUD患者自发脑活动的研究应开展分频段精细化分析,不同亚频段可为临床检测提供互补的影像学信息。

目的 探讨肝豆状核变性,又称Wilson病（WD）伴癫痫患者的临床特征及颅脑MRI表现差异,为临床早期识别癫痫风险提供依据。方法 选取2019年7月至2024年8月在安徽中医药大学第一附属医院脑病科住院的WD患者272例,根据出院诊断分为WD不伴癫痫组（110例）、癫痫组（162例）,比较两组患者的一般资料、临床分型及颅脑MRI各脑区（豆状核、脑干、丘脑、大脑脚、额叶、颞叶、顶叶、枕叶）的病变发生率、脑沟脑裂加深及脑室系统扩张情况。结果 癫痫组患者的年龄[（32.86±8.25）岁]显著大于WD不伴癫痫组的[（30.18±11.13）岁],其病程[（5.86±2.45）年]长于WD不伴癫痫组的病程[（4.25±2.13）年]（P<0.05）。临床分型方面,癫痫组肝型患者的占比（25.93%）低于WD不伴癫痫组的（85.45%）,而脑型（16.05%）占比高于WD不伴癫痫组的（5.45%）（P<0.05）。颅脑MRI表现显示,癫痫组豆状核、脑干、丘脑、额叶、大脑脚病变的发生率及脑沟脑裂加深、脑室系统扩张发生率均显著高于WD不伴癫痫组的（P<0.05）,其中脑室系统扩张（91.9%）、脑沟脑裂加深（87.0%）、脑干（77.7%）病变发生率在癫痫组居前三位。结论 WD患者的癫痫发作风险与年龄、临床分型及脑内病变密切相关,年龄较大、脑型或肝脑型患者以及颅脑MRI提示多脑区病变或脑萎缩表现者更易并发癫痫,临床需加强针对性监测与干预。

目的 基于诱导化疗（IC）前的MRI图像,开发并验证一种基于MRI影像组学的蚁群优化神经网络（ACO-NN）预测模型,用于个体化预测局部晚期鼻咽癌（LANPC）患者的IC疗效。方法 回顾性搜集2015年1月至2023年12月期间经病理确诊的412例LANPC患者的资料,按7∶3比例随机分为训练集（289例）和验证集（123例）。提取并筛选MRI影像组学特征,采用单因素秩和检验、Spearman相关性分析及Elastic-Logistic回归筛选出关键特征,应用单因素及多因素Logistic回归分析确定临床独立预测因素。分别构建Logistic回归模型与ACO-NN模型,并整合临床独立预测因素构建联合模型。采用受试者工作特征曲线曲线下面积（AUC）、校准曲线及决策曲线分析（DCA）评估模型效能,使用SHAP方法分析特征的贡献度。结果 Logistic回归分析显示,性别、T分期、中性粒细胞与淋巴细胞比值（NLR）、白蛋白是IC疗效的临床独立预测因素（P<0.05）。经筛选共获得13个最具预测价值的影像组学特征。ACO-NN影像组学模型的预测性能优于传统Logistic影像组学模型（训练集：0.823 vs. 0.785;验证集：0.784 vs. 0.730）。整合临床变量与影像组学特征后,ACO-NN联合模型的预测性能优于Logistic联合模型（训练集：0.841 vs. 0.803;验证集：0.805 vs. 0.734）。校准曲线和DCA显示ACO-NN联合模型具有良好的一致性和临床净收益。SHAP分析揭示了各影像组学特征对模型决策的贡献方向及程度。结论 基于MRI影像组学的ACO-NN不仅能精准地预测LANPC-IC的疗效,还增强了模型的可解释性,有望为LANPC的个体化治疗决策提供无创、精准的辅助工具。

目的 探讨基于CT生境分析影像组学联合临床指标预测中晚期肝细胞癌（HCC）患者经动脉化疗栓塞术（TACE）后短期疗效的价值。方法 回顾性搜集147例中晚期HCC患者的术前增强CT门静脉期图像及临床资料,按7∶3随机分为训练集（n=102）和测试集（n=45）。采用K-means聚类算法对肿瘤区域进行生境分区,通过轮廓系数和误差平方和确定最优聚类数,并基于高斯混合模型完成全队列生境分割。分别提取各生境亚区的影像组学特征,经组内相关系数、Spearman相关性分析、最大相关最小冗余及LASSO回归筛选出特征,构建生境影像组学模型,并联合多因素Logistic回归筛选的临床变量建立融合模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线和决策曲线评价模型性能,并利用Shapley算法可视化特征贡献。结果 甲胎蛋白(AFP)、丙氨酸氨基转移酶(ALT)及血小板计数为预测TACE疗效的独立临床因子。生境融合影像组学模型在训练集和测试集中的曲线下面积（AUC）分别为0.865（95% CI：0.794~0.930）和0.802（95% CI：0.661~0.925）,联合临床因素后的融合模型的预测性能进一步提升,其AUC分别为0.882（95% CI：0.816~0.941）和0.814（95% CI：0.664~0.943）。决策曲线分析显示融合模型具有较高的临床净收益,校准曲线提示模型的拟合良好。Shapley分析表明影像组学评分在模型预测中具有主导作用。结论 基于CT生境分析的影像组学联合临床模型可有效预测中晚期HCC患者TACE后短期疗效,为术前个体化治疗决策提供了有价值的影像学依据。

目的 分析基线体素内不相关运动（IVIM）-扩散加权成像（DWI）联合临床-免疫炎症参数模型对肝细胞癌（HCC）经肝动脉化疗栓塞术（TACE）抵抗的预测价值。方法 选取HCC患者,按7∶3随机分为训练集和验证集。根据是否发生TACE抵抗分为抵抗组和非抵抗组。用双向逐步Logistic回归筛选TACE抵抗的风险因素,构建预测模型。采用受试者工作特征曲线、校准曲线、准确率、召回率、精准率和F1分数评价预测模型的价值。结果 入组194例HCC患者,中位年龄62（59,66）岁,其中79例（40.72%）出现TACE抵抗。抵抗组的Child-Pugh B级占比、肿瘤直径、中国肝癌临床（CNLC）Ⅲa期占比、血小板、中性粒细胞比淋巴细胞值（NLR）、肿瘤边界不规整占比和灌注相关扩散系数（D^*）值均高于非抵抗组,表观扩散系数（ADC）值低于非抵抗组（均P<0.05）。Logistic回归分析结果显示,TACE抵抗的危险因素包括CNLC Ⅲa期（OR=3.975,95%CI：1.198~13.185,P=0.024）、NLR增加（OR=2.211,95%CI：1.581~3.093,P<0.001）、肿瘤边界不规整（OR=10.070,95%CI：3.141~32.284,P<0.001）和D^*值增加（OR=1.121,95%CI：1.024~1.227,P=0.013）,保护因素为ADC值增加（OR=0.424,95%CI：0.226~0.793,P=0.007）。由上述因素构建的TACE抵抗预测模型在训练集中的曲线下面积、准确率、召回率、精准率和F1分数分别为0.932（95%CI：0.888~0.975）、0.896、0.857、0.889和0.873;在验证集中的曲线下面积、准确率、召回率、精准率和F1分数分别为0.925（95%CI：0.861~0.990）、0.847、0.783、0.818和0.800。TACE抵抗预测模型在训练集和验证集中的校准曲线均紧密贴合理想曲线。结论 由CNLC分期、NLR、肿瘤边界、ADC和D^*构建的预测模型具备良好的区分度和精准度,可为HCC患者TACE抵抗的早期识别提供有效工具。

目的 基于机器学习构建MRI影像组学联合临床的预测模型,探讨其对临床显著性前列腺癌（csPCa）的诊断价值。方法 回顾性纳入接受前列腺MRI检查的180例患者,其中csPCa患者82例,非csPCa患者98例。按7∶3的比例随机分为训练组（n=125）和测试组（n=55）。对扩散加权成像、表观扩散系数图以及T₂WI图像进行分割与特征提取,经级联式特征筛选构建影像组学模型;筛选临床资料中的独立预测因素,分别构建临床模型及影像组学联合临床模型;采用受试者工作特征曲线及曲线下面积（AUC）评估各模型的效能,决策曲线分析评估模型净收益;对最优模型绘制列线图。结果 最终筛选出13个与csPCa显著相关的影像组学特征及2个独立临床预测因素;受试者工作特征曲线及AUC提示联合模型诊断效能最优,训练组与测试组的AUC分别为0.963、0.927,决策曲线分析提示联合模型净收益高于其他模型,并构建临床联合模型的列线图。结论 基于机器学习构建的MRI影像组学联合临床模型对csPCa有较高的诊断价值。

目的 探索卵巢Brenner瘤的影像学特征,提高对卵巢Brenner瘤良性与交界/恶性的鉴别诊断能力。方法 回顾性搜集5家医院经病理证实的卵巢Brenner瘤患者的临床及影像学特征。采用单因素及多因素Logistic回归分析,筛选交界性/恶性Brenner瘤的独立风险因素。结果 从临床特征方面,交界性/恶性组患者CA125升高比例显著高于良性组（P<0.05）;在影像学特征方面,肿瘤最大径、肿块成分、边界、乳头状突起、钙化形态、强化程度、动脉期CT净增值及静脉期CT净增值在区分良恶性肿瘤方面差异具有统计学意义（P<0.05）。多因素分析发现肿瘤最大径、乳头状突起、静脉期CT净增值是交界性/恶性Brenner瘤的独立风险因素。结论 肿瘤直径较大、有乳头状突起或静脉期CT净增值较高时,需考虑交界性/恶性Brenner瘤的可能。

目的 探讨整合双能量CT虚拟去钙（VNCa）骨髓成像与临床指标构建随机森林模型预测多发性骨髓瘤（MM）R-ISS分期的可行性。方法 回顾性分析经病理证实的初诊MM患者81例,其中R-ISS Ⅰ+Ⅱ期52例,Ⅲ期29例,分析两组患者在一般临床资料、实验室检查结果及影像学特征参数的差异,并基于临床指标、影像特征参数和两者的联合,采用机器学习中的随机森林算法分别构建预测R-ISS分期的临床模型、影像模型及临床-影像联合模型;此外,采用SHAP算法以增强模型的透明度与临床可解释性。结果 临床-影像联合模型预测MM患者R-ISS分期的诊断效能最优,其AUC为0.891,高于影像模型（AUC=0.750）、临床模型（AUC=0.697）。SHAP分析显示,联合模型中贡献度较高的指标依次为骨髓浸润CT-classification、中性粒细胞/淋巴细胞比值、淋巴细胞/单核细胞比值、M蛋白绝对值、VNCa均值（VNCa-avg）、总蛋白、血红蛋白、骨质破坏CT-stage、红细胞计数、血小板计数。结论 基于双能量CT VNCa骨髓成像影像特征参数和临床指标构建的联合模型可为MM患者R-ISS分期预测提供一种有效的、非侵入性的辅助评估手段。

目的 探讨MRI胎粪积聚模式评估中晚孕期胎儿结直肠发育的价值。方法 回顾性纳入因腹部以外的原因接受胎儿MRI检查的197例单胎妊娠孕妇,孕周21~37周,平均（28.8±3.8）周。分析不同孕周胎儿结直肠内胎粪T₁WI、T₂WI信号及胎粪分布特征;于冠状位T₁WI序列上测量胎粪充盈状态下升结肠、横结肠、降结肠、乙状结肠及直肠最宽处直径。采用Pearson或Spearman相关系数分析其与孕周的相关性。结果 胎儿结直肠内胎粪呈T₁WI高信号、T₂WI低信号。随着孕周增加,胎儿结直肠内的胎粪自远段向近段结肠逐渐积聚。胎粪充盈状态下升结肠、横结肠、降结肠、乙状结肠及直肠宽度均与孕周呈正相关（r值分别为0.497、0.650、0.706、0.635、0.450,均P<0.001）。结论 中晚孕期胎儿结直肠内胎粪分布及胎粪充盈状态下肠管宽度随孕周增加存在一定规律变化,对评估胎儿结直肠发育具有一定价值。

目的 基于多参数扩散MRI及影像组学构建并验证儿童过敏性紫癜肾炎（HSPN）的诊断模型,为HSPN的早期诊断提供无创精准的方法。方法 前瞻性纳入疑似HSPN的过敏性紫癜患儿,均行肾脏多参数扩散MRI检查,包括扩散峰度成像（DKI）及体素内不相干运动成像（IVIM）,所有患儿经肾脏穿刺活检诊断为HSPN或非HSPN。将数据集按7∶3的比例随机分为训练集和验证集。分别在DKI及IVIM原始图上勾画肾脏感兴趣区,经方差过滤法和Z-score标准化提取影像组学特征,采用单因素Logistic回归及LASSO回归筛选最优影像组学特征集。采用7种机器学习算法（高斯过程、梯度提升决策树、逻辑回归、二次判别分析、随机森林、支持向量机、极端梯度提升）分别构建DKI_D、DKI_K、IVIM_D、IVIM_D^*、IVIM_f、DKI、IVIM、DKI+IVIM共8个组学模型,比较各模型曲线下面积,筛选最优组学模型。通过受试者工作特征曲线和决策曲线分析评估模型的性能。结果 共纳入182例过敏性紫癜患儿,训练集127例[男67例,女60例,年龄6~18岁,平均(11.34±2.53)岁],验证集55例[男27例,女28例,年龄6~18岁,平均(11.64±2.83)岁]。基于二次判别分析机器学习算法构建的模型性能最优,在此基础上构建的8个组学模型中,DKI+IVIM表现最佳,训练集和验证集的曲线下面积分别为0.852（95%CI：0.783~0.898）和0.909（95%CI：0.830~0.921）。决策曲线分析显示该模型具有良好的临床应用性。结论 DKI+IVIM融合图像的影像组学模型具有最优的诊断效能,有望实现儿童HSPN的无创、精准诊断。

目的 探讨多参数增强MRI常规影像特征及放射组学特征联合机器学习算法预测弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）Ki-67分级的价值。方法 回顾性搜集320例经病理证实的DLBCL患者（Ki-67指数<75％组170例,Ki-67指数≥75％组150例）,按6∶4比例划分为训练集和测试集。在术前增强MRI（T₁WI、T₂WI、增强T₁WI）图像上手动勾画感兴趣区,提取常规特征（如T₁WI信号、坏死、多组织受累、强化方式、ADCmean等）及放射组学特征（Delta radscore、T₂ radscore）。在训练集中结合这些特征,应用多种机器学习模型（SVM、KNN、XGBoost等）和逻辑回归建立预测模型,在测试集中验证效能,并通过DeLong检验、决策曲线分析（DCA）、SHAP图、列线图及校准曲线进行评估。结果 多因素分析证实Delta放射组学、T₂放射组学、T₁WI信号、ADCmean及坏死是DLBCL患者Ki-67分级的独立因素。XGBoost模型具有最佳的鉴别效能（训练集AUC 0.98,测试集AUC 0.88）,DCA显示其具有高临床净获益。SHAP图分析显示,Delta放射组学、T₂放射组学、T₁WI信号、ADCmean为模型关键贡献特征,据此构建的列线图校准度良好。结论 融合多参数增强MRI常规特征（特别是T₁WI信号）与放射组学特征（Delta radscore）,应用XGBoost机器学习算法,可在放化疗前有效预测DLBCL患者Ki-67分级。基于上述关键特征构建的列线图,可为临床决策提供有价值的辅助工具。

目的 探讨基于心率分层的个性化采集窗口优化方案结合深度学习图像重组（DLIR）与第二代心脏运动冻结校正（SSF2）技术在无心电门控（ECG-less）冠状动脉CT血管成像（CCTA）扫描中的应用价值。方法 前瞻性连续纳入160例行CCTA检查的患者,随机分为固定宽窗口组（A组,n=80）和心率分层个性化窗口组（B组,n=80）。A组采用固定600 ms采集窗口;B组依据心率（≤60、60~75、75~90、>90次/min）采用个性化窄窗口采集。两组均应用DLIR-H和SSF2算法进行图像后处理。比较两组患者的SD_主动脉、冠状动脉各分支（右冠状动脉、左前降支、左回旋支）的CT值、信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）、主观图像质量评分及辐射剂量指标（剂量长度乘积、CT容积剂量指数）。结果 两组患者一般资料差异均无统计学意义（P>0.05）。客观图像质量方面,A、B两组的SD_主动脉、各冠状动脉分支CT值均无显著性差异（P>0.05）。两组观察者间一致性良好（Kappa值=0.692）,两组图像质量评分无显著性差异（P>0.05）,均满足临床诊断需求。B组在各心率亚组的剂量长度乘积显著低于A组：≤60次/min亚组（113.03±7.82 vs. 152.41±21.29）降低25.8%,60~75次/min亚组（130.89±12.53 vs. 154.30±17.97）降低15.2%,75~90次/min亚组（125.67±16.95 vs. 152.59±18.17）降低17.6%,>90次/min亚组（121.45±11.41 vs. 153.25±16.83）降低20.8%,差异均有统计学意义（P<0.05）。结论 基于心率分层的个性化采集窗口优化方案结合DLIR与SSF2技术,能够在保证ECG-less CCTA图像质量的前提下,降低不同心率患者的辐射剂量15.2%~25.8%,提供了一种更为安全有效的CCTA个性化扫描协议,实现了低剂量、高质量的CCTA成像临床目标。

目的 探讨光子计数探测器CT（PCD-CT）低keV结合量子迭代重组（QIR）用于食管癌双期增强CT图像中的可行性及是否QIR等级越高图像质量越好,并将最优QIR等级与能量积分探测器CT（EID-CT）图像质量进行比较。方法 前瞻性搜集2024年4月至2025年11月86例临床确诊为食管癌患者的PCD-CT动脉及静脉期图像,在50 keV下,使用迭代重组算法（QIR-1至QIR-4）和QIR-off重组轴向图像。另同期在EID-CT前瞻性搜集92例确诊为食管癌患者的双期增强CT图像。在图像质量客观评价中,计算病灶及肌肉的信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）。在图像质量的主观评价中,采用5分法对PCD-CT各组图像的病灶显示能力、诊断信心及图像噪声进行评分。5组间SNR和CNR的比较采用单因素方差分析检验;图像质量评分的比较采用Friedman检验,用Bonferroni校正对事后两两比较进行调整。结果 主、客观评分总体差异均有统计学意义（P<0.001）。在客观评价中,QIR-off及QIR-1~3重组图像分别与QIR-4对比结果：对于CNR_病灶,在动脉期及静脉期图像,QIR-4高于QIR-off及QIR-1图像,差异均具有统计学意义（P<0.05）,而与QIR-2及QIR-3图像差异无统计学意义（P_静脉期=0.243、1.000;P_动脉期=0.651、1.000）;对于SNR_病灶、SNR_肌肉,在动、静脉期图像,QIR-4均高于QIR-off、QIR-1~3图像,差异均具有统计学意义（P<0.05）;对于标准差（SD）,在动、静脉期图像,QIR-4均低于QIR-off、QIR-1~3图像,差异均具有统计学意义（P<0.05）;对于主观噪声及诊断信心评分,在动、静脉期图像,QIR-4均高于QIR-off、QIR-1~3图像,差异均具有统计学意义（P<0.05）;对于病灶显示能力,无论在动脉期还是静脉期,QIR-3与QIR-4组差异无统计学意义（P_静脉期=0.847;P_动脉期=0.341）,QIR-4均高于QIR-off、QIR-1~2图像,差异均具有统计学意义（P<0.05）;EID-CT图像与QIR-4图像主、客观评价指标比较：对于CNR_病灶及SNR_病灶,在动脉期及静脉期图像,QIR-4高于EID-CT,差异均具有统计学意义（P<0.05）;对于SNR_肌肉及SD,QIR-4图像与EID-CT相当,差异不具有统计学意义（P>0.05）。对于主观噪声评分,在动脉期及静脉期图像,QIR-4与EID-CT图像相当,差异均不具有统计学意义（P_静脉期=0.762;P_动脉期=0.673）;对于病灶显示能力及诊断信心,无论在动脉期还是静脉期,QIR-4优于EID-CT图像,差异均具有统计学意义（P<0.001）。结论 食管癌QIR-4图像组织对比度及空间分辨率优于QIR-off及QIR-1,其与QIR-3图像相当,而QIR-4图像较其余各组重组图像能够明显降低图像噪声,因此QIR-4为最佳重组能级,QIR-4图像病灶显示能力优于EID-CT而图像噪声较EID-CT图像相当。

目的 探究MRI质子密度脂肪分数（PDFF）序列评估青少年发病成人型糖尿病2型（MODY2）患者与2型糖尿病（T2DM）患者、非糖尿病人群（对照组）的身体脂肪分布有何异同。方法 在放射科信息系统（RIS）中搜集2017年4月至2025年5月行上腹部MRI检查的患者,依据临床诊断分为MODY2、T2DM、对照组三组,其中后两组的性别、年龄、体重指数（BMI）分别与MODY2组匹配,并排除恶性肿瘤、自身免疫病、肝脏或胰腺弥漫病变等疾病。在MRI-PDFF序列分别测量肝脏、胰腺等部位的PDFF值。结果 搜集MODY2（n=18）、T2DM（n=21）、对照组（n=108）共147例患者。三组患者的肝脏PDFF中位数分别为2.3%（1.5%,3.9%）、3.6%（2.7%,9.9%）、3.2%（2.3%,5.0%）,胰腺PDFF中位数分别为2.4%（1.6%,3.4%）、3.9%（3.0%,4.7%）、3.2%（2.5%,4.4%）。MODY2组肝脏PDFF低于T2DM组（P=0.015）,胰腺PDFF低于T2DM组（P=0.002）、对照组（P=0.016）。肝脏PDFF与血甘油三酯（TG）呈中等正相关（rₛ=0.475,P<0.001）。结论 MODY2患者的身体脂肪分布具有特征：肝脏及胰腺脂肪含量减低,其中肝脏脂肪含量与血TG呈正相关;MRI-PDFF序列可良好区分各组间脏器脂肪含量的差异。

目的 对比通用医疗（GE HealthCare,GE）两代乳腺X线机（Senographe Essential 2019款与Senographe Pristina Hygeia 2023款）在对比增强乳腺摄影（CEM）中双轮廓伪影的发生情况,分析新机型的伪影控制效果及技术改进优势,为临床CEM设备优化应用与图像质量控制管理提供依据。方法 回顾性搜集行CEM检查的女性患者影像学资料,按检查设备分为旧机组（Senographe Essential）与新机组（Senographe Pristina Hygeia）两组,每组各200例患者资料,每例均行标准头尾位（CC）、内外斜位（MLO）CEM检查,每组各获取800幅减影图像,总计1600幅图像纳入研究。采用4级双轮廓伪影分级标准,由两名高年资乳腺放射医师双盲法独立阅片评价,采用Kappa检验分析观察者间一致性;组间伪影发生率比较采用Pearson卡方检验,分析设备及技术的改进对伪影控制的影响。结果 两组患者基线资料均衡可比（均P>0.05）;两名医师阅片一致性良好（Kappa=0.83,P<0.001）。新机组双轮廓伪影总发生率为9.50%,显著低于旧机组的61.25%（χ²=468.58,P<0.001）;新机组中重度伪影发生率为3.12%,显著低于旧机组的55.37%（χ²=527.692,P<0.001）。结论 GE新一代乳腺X线机通过快速高低能曝光切换、智能靶/滤过匹配、高灵敏度探测器、高滤线栅栅比及优化减影算法等硬件技术的改进与软件的升级,可显著降低CEM双轮廓伪影的发生率与严重程度,提升图像稳定性与诊断可靠性,具有重要的临床应用价值。

目的 探索MRI T₂ mapping定量评估溃疡性结肠炎（UC）大鼠模型肠道炎症活动度及纤维化水平的可行性,研究T₂ mapping无创、定量评估UC炎症损伤的价值。方法 共纳入36只SPF级SD大鼠,随机分为正常组、急性组、慢性组,每组12只,采用葡聚糖硫酸钠（DSS）自由饮水法进行UC急性组、慢性组造模,正常组饮用纯水。造模成功后采用MRI T₂ mapping序列扫描获取大鼠结肠定量T₂值,采用酶联免疫吸附法检测血清白细胞介素-6（IL‑6）、脂多糖（LPS）、肿瘤坏死因子α（TNF‑α）水平,HE染色确定病理损伤评分并根据天狼星红染色评估纤维化程度。采用单因素方差分析、Spearman相关分析及逐步多元线性回归分析进行统计学处理。结果 三组大鼠整体T₂值差异具有统计学意义,急性组、慢性组T₂值均高于正常组（P<0.001）。IL-6、LPS、TNF-α水平在三组间的变化趋势与T₂值基本一致,均表现为急性组、慢性组高于正常组（P均<0.001）,且急性组TNF-α水平高于慢性组（P<0.05）。HE病理损伤评分急性组、慢性组高于正常组（P<0.05）,且慢性组高于急性组（P<0.05）;纤维化面积分数水平三组整体差异有统计学意义（P<0.05）,慢性组纤维化水平高于正常组（P<0.05）;T₂值与IL-6、LPS、TNF-α水平及HE病理损伤评分均呈正相关（P<0.01）,与纤维化面积分数相关性无统计学意义（P=0.254）。逐步多元线性回归分析显示,急性组、慢性组、纤维化面积分数是T₂值的独立影响因素。结论 T₂ mapping可作为无创、定量评估DSS诱导UC模型肠道炎症水肿及炎症活动度的潜在影像指标;UC肠道T₂值与UC大鼠炎症因子密切相关,但其对肠道纤维化的识别能力受炎症水平等因素影响,不适用于单独评估UC肠道纤维化。研究受样本量、DSS造模方式、扫描运动伪影等的限制,未来需通过扩大样本、补充动态监测并结合多参数MRI与影像组学方法进一步完善。