目的 探讨舌癌放疗患者植入的不同金属材质假牙对肿瘤靶区(GTV)的剂量学影响.方法 建立由组织补偿膜、牙齿和标准固体水组成的模体,获取镍铬合金、二氧化锆和钴铬合金3种金属假牙组成的模体CT图像.在假牙后方设置不同深度、半径为1.9 cm的GTV,并设计单射束开野照射计划和容积旋转调强放疗(VMAT)计划.计算CT下不同假牙的靶区剂量分布,分析不同假牙对靶区剂量学参数的影响.结果 与正常牙齿比较,镍铬合金、二氧化锆和钴铬合金3种金属假牙引起的最大剂量(Dmax)和平均剂量(Dmean)计算偏差均＜3％,其中二氧化锆假牙对靶区剂量影响最大.当GTV深度为5.9 cm时,金属假牙导致的靶区剂量偏差最大.结论 金属假牙产生的CT伪影可影响舌癌放疗的靶区剂量.当GTV离金属假牙较近时,需要考虑拔除假牙或使用伪影修正算法对定位CT图像进行伪影修正.

目的:利用生物动力学模型,在基于单个时间点PET图像的基础上,实现进行18F-FDG PET扫描患者的个体化累积活度分布计算评估.方法:首先,构建目标器官的生物动力学隔室模型,并将各隔室内的活度变化描述为微分方程组.然后,使用每例患者特定时间点的PET图像数据,采用模拟退火算法对模型系数进行优化,计算各个器官的累积活度情况,分析患者不同排尿情况下对膀胱累积活度的影响.最后,考虑放射性核素在组织器官中分布的异质性,计算人体全身累积活度分布图,并与现有方法进行对比,评估本研究提出方法的准确性.结果:在本研究分析的11例病例中,生物动力学模型的计算结果总体上与实验数据具有良好的一致性,平均差异小于15%.同时,在不同排尿情况下,患者膀胱的累积活度平均值差异最高可达2.4倍,表明强制患者排尿对于降低辐射影响有积极意义.与ICRP 128号出版物中获得的生物动力学数据比较显示,脑部和心脏部分器官存在较大差异,标准偏差分别为61.0%和46.3%.结论:基于构建的生物动力学模型能够准确合理地计算PET患者个体化的累积活度分布,提出的评估方法将为进行PET扫描的每例患者的内照射辐射剂量学评估提供有价值的参考.

目的:量化前列腺癌容积旋转调强放疗中植入标志物的可探测性，寻找最佳植入位置。方法:（1）依次将标志物植入4种模式下盆腔假体内不同既定坐标组合处。（2）调取25例既往前列腺癌患者的容积旋转调强放疗计划，对每次按照实验设计植入了标志物的盆腔假体分别进行25次照射，单次剂量约为60 Gy，在每个控制点获取兆伏级电子射野影像平片。（3）利用兆伏级平片和自研算法计算每种坐标组合25次照射的可探测性分数的均值（ ），并寻找最佳植入位置。通过曲线拟合分析计算普适情况下最佳植入位置参数值a和b。 结果:组级结果：在所有组级坐标组合中，B模式下B10-Ⅰ组[（10,3,0）、（-10,3,0）、（10,-3,0）、（-10,-3,0），单位：mm]的 最高（0.2652分）。模式级结果：在所有模式中，D模式[（0,3b,0）、（a,b,a）、（-a,-b,-a）、（0,-3b,0），a、b均为参数，单位：mm]下的 的平均值最高（0.2489分）。系统化结果：当a=9.6 mm、b=4.6 mm时，4种模式下所有坐标组合的 均较为理想。 结论:成功量化了植入标志物的可探测性并获取了由组级到模式级再到系统化的最佳植入位置。

目的:评价前列腺癌图像引导放疗时锥形线束CT（CBCT）的使用频率和匹配策略对靶区和危及器官剂量学参数的影响。方法:回顾性分析北京大学第一医院2022年6月—2023年5月收治的21例前列腺癌根治性放疗患者的561套每日CBCT图像，患者均接受中等分割容积弧形调强放疗（VMAT），剂量为70 Gy分25次，2.8 Gy/次。根据不同图像引导方式和频率，校准摆位误差后将计划CT刚性配准到CBCT，CT值和结构通过形变配准算法传播到CBCT，根据形变矢量场将每日剂量映射到计划CT进行剂量累加。将每日在线CBCT验证的实际累积剂量与每周CBCT方案（第1-3、6、11、16、21天CBCT扫描）进行比较。比较基于骨匹配与基于软组织匹配（自动骨匹配后手动前列腺匹配并最终以直肠前壁为主做微调）两种匹配方式的摆位误差及剂量学参数。非正态分布的计划剂量和累积剂量之间的剂量学参数采用Wilcoxon符号秩和检验进行分析，符合正态分布的移床值和平均剂量参数采用配对 t检验进行分析。 结果:与每日CBCT图像引导相比，每周方案的CTV_D 98%［（69.08±1.58）∶（65.24±3.64）Gy， P<0.001］明显减少。采用骨匹配的CTV_D 98%为（69.27±2.14）Gy，但直肠高量较高：V 60 Gy为3.18%±3.10%、V 65 Gy为0.77%±1.23%。采用软组织匹配方案的靶区覆盖率足够，CTV_D 98%为（69.08±1.58）Gy；且直肠高量区剂量的百分体积明显减少，V 60 Gy为2.02%±2.42%，V 65 Gy为0.34%±0.68%。 结论:中等分割前列腺癌放疗，每日CBCT图像引导的靶区覆盖度优于每周方案。自动骨匹配后手动前列腺匹配并最终依据直肠前壁做微调的匹配策略，能在保证靶区覆盖率前提下较好地保护直肠。

目的:探讨不同辐射剂量下深度学习图像重建算法(DLIR)相对于常规迭代重建算法(ASIR-V)对腹部体模CT图像质量的改善价值。方法:根据管电压设置100 kV组与120 kV组，每组按照容积剂量指数(CTDI vol)不同(2、4、6、8、10、15 mGy)分为6组进行常规扫描，获得基于滤波反投影(FBP)算法的CT图像，并使用不同权重迭代重建算法(ASIR-V 50%、80%、100%)及不同等级深度学习重建算法(DLIR-L、DLIR-M、DLIR-H)进行图像重建，共获得84组图像。对比分析不同重建方式下各CTDI vol组图像各部位CT值、噪声、信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)及主观评分的变化规律。图像质量主观评分比较采用Kruskal-Wallis H检验，客观指标和辐射剂量比较采用单因素方差分析及配对样本 t检验。 结果:同一管电压下，各CTDI vol组不同重建条件下各部位的噪声、SNR、CNR差异均有统计学意义( F ＝415.39、315.30， P<0.001)，且ASIR-V 50%与DLIR-L图像的噪声、SNR、CNR差异无统计学意义( P>0.05)；主观评分之间差异均有统计学意义(100 kV组： H＝13.47， P＝0.036；120 kV组： H＝12.99， P＝0.043)，且两名医师的主观评分一致性较高(Kappa>0.70)，其中DLIR-H图像质量评分最高，DLIR-M与ASIR-V 50%图像质量主观评分基本一致；100 kV组图像质量主观评分整体较120 kV略高。以CTDI vol为15 mGy组ASIR-V 50%图像作为参照，在满足诊断需求的前提下，低中高等级的DLIR可以分别降低辐射剂量超过30%、70%、85%。 结论:DLIR算法不仅能够显著降低图像噪声、提高图像质量，而且可以在满足诊断需求的前提下有效降低辐射剂量；推荐临床应用100 kV结合中、高等级DLIR行腹部低剂量CT扫描。

目的:评价深度学习重建（DLIR）算法结合低管电压技术相对于自适应统计迭代重建（ASiR-V）算法对腹部增强CT动脉晚期图像中微小动脉的显示情况。方法:前瞻性收集2021年12月至2022年1月就诊于北京大学人民医院需排查腹部疾病并接受腹盆腔增强CT扫描的患者。根据CT扫描不同管电压以简单随机法将患者分为80 kV低管电压（LV）组和120 kV高管电压（HV）组。根据不同重建算法，每组再进一步分为DLIR-H（D）和ASiR-V 50%（A）2个亚组。对患者进行CT增强扫描时均采用自动管电流调节技术，噪声指数统一设置为9。对重建层厚为0.625 mm的动脉晚期图像进行主观评价和客观指标评价，并记录动脉晚期扫描的辐射剂量。结果:共纳入168例患者，其中男76例，女92例，年龄18~85（53±15）岁，体质指数（24±3）kg/m 2；LV组91例、HV组77例。LV组主动脉和肝总动脉CT值明显高于HV组（ t=-14.20， P<0.001； t=-0.95， P<0.001）。管电压相同时，D亚组动脉晚期图像噪声明显低于A亚组，肝脏、主动脉、肝总动脉信噪比（SNR）和对比噪声比（CNR）均明显高于A亚组（ P均<0.001）。LV-D亚组中主动脉和肝总动脉SNR和CNR明显优于LV-A、HV-D、HV-A亚组（ P均<0.001）。腹部血管显示的主观评价方面，LV-D亚组肝总动脉、肠系膜下动脉、左结肠动脉升支边缘的空间分辨力以及左结肠动脉升支对比度均显著优于LV-A、HV-D、HV-A亚组（ P<0.05），脾区边缘动脉显示率（54.9%，50/91）显著优于HV-D（24.7%，19/77）和HV-A亚组（32.5%，25/77）（校正后 P<0.05）。LV组与HV组间有效辐射剂量分别为（4.91±1.97）、（5.43±1.78）mSv，差异无统计学意义（ P>0.05）。 结论:低管电压技术结合DLIR算法的腹部增强CT扫描能够有效提升肠系膜下动脉发出的左结肠动脉升支及脾区边缘动脉的显示水平，为类似微小血管的评估带来更多的可能性。

目的:利用机器学习算法建立急性心肌梗死（acute myocardial infarction，AMI）患者发生急性肾损伤（acute kidney injury，AKI）风险预测模型，并与传统Logistic回归模型比较。方法:该研究为回顾性研究。收集首都医科大学附属北京安贞医院2011年7月至2016年12月AMI患者的人口学、实验室检查、治疗方案和用药情况等资料。AKI诊断标准参照2012年改善全球肾脏病预后组织公布的AKI诊疗指南，入选AMI患者采用单纯随机抽样法将其分为训练集（70%）及内部测试集（30%）。运用SelectFromModel和Lasso回归模型选择重要特征因素为AMI患者发生AKI的预测因素。分别利用Logistic回归模型（模型A）及机器学习算法（模型B）建立AMI患者发生AKI的风险预测模型，DeLong法比较模型A和模型B在测试集中的受试者工作特征曲线（receiver-operating characteristics curve，ROC曲线）下面积（area under the curve， AUC），并选出最佳模型。 结果:共6 014例AMI患者被纳入该研究，年龄（58.4±11.7）岁，男性3 414例（80.5%），AKI 674例（11.2%），训练集4 252例（70.7%），测试集1 762例（29.3%）。SelectFromModel和Lasso回归模型选取的12项临床指标包括心肌梗死次数、ST段抬高型心肌梗死、室性心动过速、Ⅲ度房室传导阻滞、入院时伴失代偿性心力衰竭、入院血肌酐、血尿素氮、肌酸激酶同工酶峰值、使用利尿剂、利尿剂日最大剂量、利尿剂使用天数及使用他汀类药物。Logistic回归模型结果显示，预测测试集AMI患者发生AKI的ROC曲线 AUC为0.80（95% CI 0.76～0.84）。机器学习算法模型在测试集中得到的ROC曲线 AUC为0.82（95% CI 0.78～0.85）。2种模型ROC曲线 AUC比较的差异无统计学意义（ Z=0.858， P=0.363），但机器学习算法预测模型ROC曲线 AUC略高于传统模型。 结论:基于机器学习算法构建的AMI患者发生AKI的风险预测模型与传统Logistic回归模型的预测效应相似，但机器学习算法模型有更优的趋势，引入机器学习算法模型可能提高预测AMI患者发生AKI风险的能力。

目的:探索SHAP值结合极端梯度提升树（XGBoost）算法的特征选择技术来构建调强放疗γ通过率预测模型的可行性和有效性，并给出相应的模型解释。方法:回顾性分析2020年11月至2021年11月在湖南省肿瘤医院接受盆腔固定野调强放射治疗的196例肿瘤患者采用基于模体测量方式的调强放疗计划的剂量验证结果，γ通过率标准为3%/2 mm、10%剂量阈值。提取基于剂量文件的影像组学特征并使用SHAP值结合XGBoost算法进行特征筛选后构建预测模型。分别选取特征数量为50、80、110、140个，构建四种机器学习分类模型，计算曲线下面积（AUC）值、召回率及F1分数评估预测模型的分类性能。结果:基于SHAP值特征选择的110个特征构建的预测模型AUC值为0.81，召回率达到0.93，F1分数为0.82，均优于其他三个模型。结论:针对盆腔肿瘤调强放疗计划，可以采用SHAP值与XGBoost算法结合以选择用于预测的最佳影像组学特征子集来构建γ通过率的预测模型，并能通过SHAP值给出模型输出解释，可能在理解依赖机器学习模型所做的预测方面提供价值。

目的:评估低电压、等渗低浓度和低容量碘对比剂检查方案用于慢性肾病患者冠状动脉CT成像的可行性。方法:前瞻性选取2016年7月至2018年1月南京医科大学附属常州二院共36例临床怀疑冠状动脉疾病而准备行冠状动脉成像(CTA)检查的慢性肾病患者，采用随机数表法分为对照组和观察组。对照组13例，使用常规管电压120 kV，步进-发射(step-and-shot, SAS)扫描方案，注射高浓度碘对比剂(碘普罗胺，370 mgI/ml)，63～85 ml，采用传统滤波反投影法(FBP)重建。观察组23例，使用低电压SAS扫描方案，依据体质量指数(BMI)选择不同的管电压，即管电压100 kV(BMI≥25 kg/m 2)或80 kV(BMI<25 kg/m 2)，等渗低浓度碘对比剂(碘克沙醇，270 mg I/ml)，低容量注射45 ml，采用迭代重建算法。两组患者扫描时均开启自动管电流调制(4D CareDose)。两组的冠状动脉图像质量分别采用主观和客观法评价；辐射剂量以剂量长度乘积(DLP)与胸部系数 k的乘积为依据计算；两组摄入的总碘量以碘浓度与注射容量的乘积计算；肾功能变化以检查前和检查后第3天的血清肌酐清除率下降百分比计算。 结果:32例患者顺利完成冠状动脉CT检查，对照组和观察组的冠状动脉图像质量主观评分为(3.789±0.598)和(3.708±0.717)分，差异无统计学意义( P>0.05)；对照组和观察组左前降支(LAD)、右冠状动脉(RCA)和回旋支(LCX)平均信噪比分别为(12.88±4.53)和(13.67±2.08)、(11.9±5.0)和(12.6±5.1)、(12.78±3.15)和(13.22±3.10)，两组比较差异均无统计学意义( P> 0.05)；平均对比噪声比分别为LAD(10.94±1.31)和(11.27±1.81)、RCA(10.38±1.90)和(11.01±2.26)、LCX(11.71±3.15)和(12.49±3.62)，两组比较差异亦均无统计学意义( P> 0.05)。平均辐射剂量观察组比对照组降低了61.75%，分别为(1.09±0.19)和(2.85±0.59)mSv，观察组两组指标比较差异有统计学意义( t＝20.260, P<0.05)。对照组与观察组的平均碘摄入量分别为(2.71±0.37)和(1.22±0.00)g，观察组降低了54.70%，两组比较差异有统计学意义( t＝18.162， P<0.05)。碘对比剂注射后72 h内血清肌酐清除率观察组比对照组有所下降分别为(11.89±4.98)%和(28.75±5.24)%，差异有统计学意义( χ2＝9.004， P<0.05)。 结论:"三低"扫描方案可降低患者总用碘量和辐射剂量，对肾功能影响小，图像质量可满足诊断，可用于慢性肾病患者的冠状动脉成像检查。

PET分子影像在疾病诊疗中发挥了重要作用，放射性核素标记的显像剂是彰显PET分子影像内涵的关键因素。有充分的证据表明，应用于PET显像的放射性核素产生的辐射剂量对人体是安全的，但是显像剂的使用应始终秉承"在满足显像质量的前提下能低则低"的原则，尤其是对于儿童等特殊人群。低剂量PET的临床应用，可实现使用有限的显像剂满足更多患者显像需求的目标。低剂量PET可以从以下两方面实现：第一，降低显像剂注射剂量；第二，优化图像重建算法。本期重点号从这2个方面报道了目前低剂量PET临床研究成果。陈琬琦等回顾性分析行18F-FDG全身PET/CT显像的0~3岁婴幼儿共59例，结果显示全剂量组和半剂量组患儿的图像信噪比（SNR）差异无统计学意义，表明婴幼儿患者半剂量18F-FDG全身PET/CT显像的图像质量仍然良好。