目的:比较质子调强和光子容积旋转调强在胰腺癌大分割放射治疗计划中的剂量学差异。方法:回顾性选取10例胰腺癌患者临床资料，分别使用Eclipse和RayStation进行容积旋转调强治疗(VMAT)和质子调强治疗(IMPT)的计划设计。完成计划后的剂量文件统一导入MIM软件以提取评估参数。主要评估参数包括计划靶区(PTV)的 Dmin、 Dmean、 Dmax、适形指数(CI)和新适形指数(nCI)、均匀指数(HI)、梯度指数(GI)、覆盖率(coverage)和危及器官的受照剂量。 结果:靶区方面两组的适形性差异无统计学意义( P>0.05)，VMAT组取得了更高的PTV Dmin、 Dmax、D 98%、D 2%、HI和覆盖率以及更优的剂量梯度GI和 D2 cm( t/ Z＝-4.63~5.32， P<0.05)，IMPT组则获得了更低的10%_PD( t＝-7.47， P<0.05)。危及器官方面，两组的空回肠最大剂量 Dmax、胃 Dmax、十二指肠 Dmax以及左肾的平均剂量 Dmean差异无统计学意义( P>0.05)。IMPT组在空回肠的体积剂量 D5 cm3、胃的 D10 cm 3、十二指肠的 D5 cm 3及 D10 cm 3、左肾的 D2/3、右肾的 Dmean及 D2/3上均低于VMAT组( t/ Z＝-8.12~-2.60， P<0.05)，但是IMPT组脊髓的 Dmax和 D0.35 cm 3均高于VMAT组( t＝7.30、6.77， P<0.05)。 结论:VMAT和IMPT都能实现满足临床要求的胰腺癌大分割放射治疗计划。二者在在毗邻胰腺靶区的胃肠道组织最大受量上的保护无差异，在胃肠道的体积受量保护上IMPT拥有更大优势，但对射束肿瘤靶区前缘的危及器官保护上可能弱于VMAT。

本研究目的是建立一个可家用的能直接显示龋病范围的深度学习分割模型。收集解放军总医院第一医学中心口腔科门诊2019年9月至2021年6月共494张用内窥镜采集的、含有龋齿的磨牙和前磨牙照片，由医师进行标注后用DeepLabv3+进行分割训练，随后进行验证和评估。建立的深度学习分割模型识别龋病的平均准确度为0.993，灵敏度为0.661，特异度为0.997，Dice系数为0.685，并交比（IoU）为0.529。本研究建立的深度学习分割模型可以识别并分割出龋病范围。

专家引言：胆管癌是一种发生于肝内、外胆管上皮的原发性恶性肿瘤，具有高度的侵袭性和异质性，其中肝外胆管癌约占75%。近年来，胆管癌的发病率和死亡率逐渐增加，其高发地区主要位于东南亚；中国胆管癌的发病率大于6/10万，是全世界发病率最高的国家之一。胆管癌预后极差，在高发地区是继艾滋病和脑卒中之后死亡率最高的疾病之一。近年来，西南医科大学附属医院放射科舒健教授团队围绕肝外胆管癌的MRI开展了一系列研究，利用深度神经网络在MRI图像上对胆胰壶腹部及肝外胆管癌病灶进行了自动识别与分割，利用MRI的常规影像学特征、定量参数以及结合人工智能评估了肝外胆管癌的生物学行为并进行了生存分析的评估，为辅助肝外胆管癌的诊疗提供了影像学手段和依据。四川大学华西医院宋彬教授指出，2018年国家自然科学基金委员会确定了新时代资助导向，即“鼓励探索、突出原创；聚焦前沿、独辟蹊径；需求牵引、突破瓶颈；共性导向、交叉融合”。影像医学作为近年来医学发展最迅速的学科之一，影像科研工作充满机遇，但也面临挑战。舒健教授团队通过国家自然科学基金的资助，针对胆管癌这一相对高发、预后差的有需求牵引的疾病，通过临床、影像的内容进行了系列研究，就如何有效地进行治疗前评估、改善预后、提高生存质量和生存时间等重要研究方向进行逐一探索并突破瓶颈，所做的研究符合国家自然科学基金委所提出的要求，特别是建立了较好的有学科交叉特点的医工团队，科研产出硕果累累。上述主要研究结果表明舒健教授团队将影像学新技术应用于肝外胆管癌的自动检测、术前评估及临床预后预测等方面，为肝外胆管癌的临床决策提供了快速、无创、便捷和个性化的预测方法。期待该团队未来在肝外胆管癌这一疑难疾病能有更多、更好的研究，最终实现肝外胆管癌患者的生存获益。

放疗通过免疫和非免疫途径杀灭肿瘤细胞。根据吸收剂量的高低，放疗的免疫激活作用包括肿瘤微环境激活效应、免疫激活效应和免疫（次）消融效应等。放疗可以提高免疫治疗的疗效，免疫治疗也可以放大放疗对宿主免疫的激活作用。放疗剂量分割模式对免疫诱导效应的发生具有重要影响。立体定向放疗在激活干扰素效应、诱导远隔效应方面具有明显的优势。8 Gy×3次的分割方案是目前使用最广泛的立体定向放疗方案。针对转移性肿瘤，一些新的放疗模式得以探索，如混合照射、单一病灶照射和多位点照射等，以充分发挥免疫诱导效应，改善放疗与免疫治疗的协同效应。本综述围绕放疗免疫效应最新进展，介绍立体定向放疗新模式，以期为临床工作中改善免疫联合放疗的疗效提供参考。

目的:探究卷积注意力模块（CBAM)与Unet不同融合路径对于急性胰腺炎患者增强CT图像中胰腺自动分割的有效性。方法:回顾性分析川北医学院附属医院2016年1月1日至2021年7月30日收治的1 158例急性胰腺炎患者，纳入首发急性胰腺炎患者141例，依据轻、中、重病例各随机选取5例共15例作为测试集，余下126例作为训练集，在训练集中再随机划分20%的数据作为验证集。以Dice相似系数、豪斯多夫距离（HD）和像素准确率（PA）作为评价指标，对CBAM与Unet网络的不同融合路径进行训练，取验证集表现最佳的模型，在训练集上评估其性能，并将其与Unet、在跳级连接部分加入了注意门注意力机制（AttentionUnet）、在Unet网络中用ResBolck替代原有的卷积模块（ResUnet）、在特征提取的跳级连接分支模块融入CBAM（ResUnet_CBAM）模型进行比较。结果:Unet_CBAM在训练集上取得的效果更好，Dice相似系数为80.06%，HD为3.765 9，PA为0.992 3，均优于其他融合路径，对急性胰腺炎患者CT图像中胰腺区域的分割效果均优于Unet及其相关的变体网络。结论:Unet网络在跳级连接后融入CBAM能够较好地对急性胰腺炎患者增强CT图像行胰腺分割，能有效地提升相关人员对急性胰腺炎患者增强CT图像进行胰腺分割的效率。

目的:观察增生性糖尿病性视网膜病变(PDR)牵引的孔源性视网膜脱离的手术方法及手术效果。方法:回顾性病例系列研究。收集聊城爱尔眼科医院2019年12月至2020年12月的30例(30眼)PDR合并牵引的孔源性视网膜脱离的临床资料，均采用标准的三通道微创玻璃体切除术，在高清的全视网膜镜及氙光照明系统下，完全切除玻璃体及其积血后以黏弹剂辅助单手剥膜或吊灯下双手剥膜等技术将PDR膜分割分层剥除，切开或切除僵硬及挛缩的视网膜，对严重的前部增生性玻璃体视网膜病变行周边视网膜的360°切开或切除及广泛视网膜光凝；术后随访6~12个月，观察视力及眼底情况。结果:患者的纤维血管膜均采用了经典的分割及分层处理，14眼行部分视网膜切开或切除；2眼行周边视网膜的360°切开或切除；均填充了硅油。术后24眼(80.00%)视力改善。结论:玻璃体切除术中应用黏弹剂辅助单手剥膜或吊顶灯双手剥膜技术治疗合并PDR牵引的孔源性视网膜脱离效果良好。

目的:评估基于 18F－FDG PET/CT图像的影像组学融合特征结合极端梯度提升(XGBoost)机器学习模型在乳腺癌人表皮生长因子受体2(HER2)表达状态预测中的价值。 方法:回顾性分析2012年1月至2019年12月于天津医科大学肿瘤医院行 18F－FDG PET/CT检查的210例原发性乳腺癌患者[均为女性；年龄52(46，60)岁；HER2阳性95例，HER2阴性115例]，采用Python 3.7.1软件从HER2阳性组及HER2阴性组分别随机抽取70%作为训练集[147例，其中HER2阳性67例，年龄52(46，60)岁；HER2阴性80例，年龄55(45，62)岁]，30%作为测试集[63例，其中HER2阳性28例，年龄54(43，65)岁；HER2阴性35例，年龄52(45，61)岁]。在CT和PET图像上进行肿瘤分割后，分别提取CT、PET影像组学特征，经后处理获得PET/CT融合特征(包括PET/CT拼接特征和PET/CT平均特征)。建立支持向量机(SVM)模型和XGBoost机器学习模型，输入经特征筛选后保留的特征，用于预测乳腺癌原发灶中HER2的表达状态，并用ROC曲线对模型的预测效能进行评估。采用Delong检验分析不同模型及组学特征的预测效能，并绘制预测效能最高的机器学习模型的校准曲线。 结果:与SVM模型比较，XGBoost模型在输入CT特征、PET特征、PET/CT拼接特征和PET/CT平均特征时均有更佳的预测效能( z值：2.26~3.54, P值：0.016~0.040)。在XGBoost机器学习模型中，PET/CT平均特征预测乳腺癌HER2表达状态的ROC AUC为0.83(95% CI：0.73~0.93)，优于CT特征[0.75(95% CI：0.63~0.88)； z＝3.57， P＝0.027]、PET特征[0.73(95% CI：0.60~0.86)； z＝2.64， P＝0.034]及PET/CT拼接特征[0.74(95% CI：0.60~0.87)； z＝2.49， P＝0.037]。 结论:基于PET/CT影像组学融合特征建立的XGBoost机器学习模型有望用于乳腺癌患者HER2表达状态的预测。

随着肿瘤近距离治疗和消融治疗技术的发展，临床疗效可以达到消融治疗的目的。本文首次提出立体定向近距离消融(stereotactic ablation brachytherapy，SABT)概念，同时将SABT分为两类：H-SABT和L-SABT。H-SABT是指高剂量率后装近距离消融治疗，L-SABT是指低剂量率近距离消融治疗，也就是临床常用的放射性粒子植入治疗。SABT具有大分割，短疗程；影像引导，精确性高；疗效确切，可以达到手术切除式的疗效；器官功能保留的特点。立体定向近距离消融治疗已逐渐形成了独立的微创治疗技术体系，未来在肿瘤治疗领域将占有一席之地。

目的:探寻和解析我国机器学习相关学位论文的基本情况及其研究热点。方法:基于中国知网、万方数据知识服务平台，检索时间自建库起至2023年2月14日，检索关键词包含"医学"和"机器学习"的所有全文发表的中文学位论文。采用Microsoft Excel 2016软件进行数据整理，提取的数据包括学位论文收录年份、学位授予单位、导师、被引频次信息。运用VOS viewer软件对高频关键词进行可视化分析。结果:共检索出299所高校机器学习相关学位论文2 662篇，论文数量排名前10位的学校论文数量之和占全部论文的29.9%(797/2 662)。学位论文指导教师共2 533名，论文被引频次分布为0至204次。在所有已经发表的学位论文中有46.2%(1 229/2 662)的论文未曾被引用。学位论文的研究主题主要包括医学影像的辅助诊断、电子病历文本提取、医学图像分割算法优化、多模型高效准确利用等。结论:医学专业机器学习相关学位论文及其所属单位和导师数量均较多，但论文质量有待提高，论文热点相对集中于医学辅助诊断方面。

目的:探讨应用细胞转移技术，解决细针穿刺细胞学涂片因数量有限无法进行多种免疫细胞化学染色等辅助检查的问题，为细胞学精准诊断提供可能性。方法:收集2020年1至5月北京医院病理科行细针穿刺细胞学病例34例，将一张涂片上丰富的细胞分割到若干张载玻片上，进行细胞转移。转移片褪染后行EnVision法免疫细胞化学染色，比较细胞转移片及对应组织学标本免疫组织化学染色的一致性。结果:34个病例共完成180张细胞转移片，其中174张转移片细胞形态、大小及结构与原始细胞涂片相一致，细胞转移成功率为96.7%（174/180）。对成功转移的细胞学涂片进行了174项次免疫细胞化学染色，其中153个免疫细胞化学染色有相应的组织学标本免疫组织化学染色，在这153个免疫细胞化学染色中有148个与组织学标本免疫组织化学染色结果相一致，其染色定位准确、清晰、背景干净，一致率为96.7%（148/153）。34例细针穿刺细胞学诊断与相应组织学标本病理诊断相对照，诊断均一致，一致率达100%。结论:细胞转移技术简单易行，可对涂片中具有诊断价值的细胞进行有效利用，对细胞学精准诊断有重要意义。