目的:探讨三维可视化技术在脊柱颈胸段原发性肿瘤手术治疗中的临床应用价值。方法:病例系列报告。纳入2019年6月—2021年6月新疆维吾尔自治区人民医院脊柱外科手术治疗的颈胸段原发性脊柱肿瘤患者2例。病例1为男性，47岁，C 6、7椎体孤立性纤维瘤，术前有颈部疼痛及上肢放射痛症状，伴左侧肢体无力。病例2为女性，17岁，T 1椎体动脉瘤样骨囊肿，有颈肩痛症状，合并左上肢远端肌力下降。2例患者术前均接受CT扫描并使用Mimics软件建立三维可视化脊柱颈胸段模型，采用激光快速成型打印技术制作与实物1∶1大小的3D打印脊柱颈胸段模型，规划设计并定制3D打印人工椎体，分别用于术前评估肿瘤分期、制定个体化手术方案，以及术中指导置钉和脊柱序列重建。病例1采用前后联合入路，行前路C 6、7椎体切除、3D打印人工椎体置入+后路椎弓根螺钉内固定术；病例2采用单纯后入路，行胸椎肿瘤切除+3D打印人工椎体置入+椎弓根螺钉内固定术。观察患者手术时间、术中出血量、手术并发症情况，评估手术前后颈部及上肢疼痛视觉模拟评分法（VAS）评分和上肢肌力，随访期间观察肿瘤是否复发及脊柱稳定性。 结果:2例患者均顺利完成颈胸段椎体肿瘤切除+脊柱重建手术。病例1手术时间6.5 h，术中出血量1 200 mL；病例2手术时间4.5 h，术中出血量1 000 mL。2例患者术后疼痛症状明显缓解、自觉肌力逐渐恢复正常。病例1术后第7天发现伤口处脑脊液漏，经穿刺抽液、加压包扎治愈；术后出现声音嘶哑，随访至3个月时好转。病例2未见术后并发症。2例患者术后均随访12个月。末次随访时见患者椎体及肢体功能良好，肿瘤无复发，脊柱稳定性良好。病例1术前左侧颈部和左上肢疼痛VAS评分分别为7分和5分，末次随访时分别为3分和0分；术前左侧上、下肢各肌肌力均有不同程度下降，末次随访时除左侧指伸肌肌力为Ⅳ级以外的其余各肌肌力均为Ⅴ级。病例2术前左侧颈部和左上肢疼痛VAS评分6分和3分，末次随访时分别为2分和0分；术前左上肢指伸肌和指屈肌肌力Ⅳ级，末次随访时均恢复至Ⅴ级。结论:三维可视化技术是一种直观、动态、全面的影像学评估方法，结合3D打印技术，可在术前明确肿瘤分期、制定手术方案，术中指导手术置钉及脊柱序列重建，对于颈胸段椎体原发性肿瘤的手术治疗具有重要的临床价值。

目的:探讨人工智能（artificial intelligence，AI）在双源CT冠状动脉血管成像（coronary computed tomography angiography，CCTA）中的应用价值。方法:回顾性分析2021年1-12月在本溪市中心医院拟诊的冠状动脉疾病患者50例的影像资料，所有患者进行过CCTA检查和冠状动脉造影（coronary arteriography，CAG），CCTA图像上传到后处理工作站，经过2名影像科医师进行后处理和诊断，同时图像也经过AI软件进行后处理并生成诊断报告。在冠状动脉狭窄的诊断方面，将AI的诊断结果与CAG的结果对照；在心肌桥（myocardial bridging，MB）的诊断方面，将AI的诊断结果与医师的诊断结果对照；判断AI诊断的准确性。结果:在冠状动脉狭窄的诊断中，AI诊断的敏感度为93.22 %，特异度81.32 %，阳性预测值76.39 %，阴性预测值94.87 %，与CAG结果一致性较好（Kappa=0.71， P < 0.001）；在心肌桥的诊断中，AI诊断的敏感度为30.77 %，特异度81.45 %，阳性预测值25.81 %，阴性预测值84.87 %，与医师结果一致性差（Kappa =0.11， P=0.162）。 结论:AI辅助诊断在双源CT的CCTA诊断冠状动脉狭窄中具有较高的价值，但在心肌桥诊断中尚存不足。

近年，随着数字化技术的发展，虚拟患者在口腔修复、口腔正畸和口腔颌面外科等学科中的应用逐步增多。虽然不同学科关注口腔虚拟患者的侧重点有所不同，但口腔虚拟患者在辅助预测疗效和制订治疗计划等方面均有良好的应用前景。三维图像和数据的来源、配准的方法和方式均可影响口腔虚拟患者的构建精度和呈现效果。本文结合笔者团队研究、临床应用经验以及国内外其他团队的研究，论述口腔修复中虚拟患者的构建数据来源、构建方法及临床应用，为口腔虚拟患者在口腔修复中的规范应用和发展提供参考，并进一步展望口腔虚拟患者的未来发展方向。

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:通过图像分析探究乳腺癌术后全乳房放疗中的皮肤定位摆位误差。方法:选择2019年1—8月在浙江省肿瘤医院行辅助放疗的乳腺癌保乳手术术后患者80例。治疗计划中为每位患者创建CT定位图像，放疗过程中在对患者摆位完成后扫描获得锥形束CT（CBCT）验证片，通过图像处理软件将CT定位图像和CBCT验证片叠加至每位患者皮肤表面位置。测量乳头-肺（ X轴）方向和颅尾（ Y轴）方向的等中心偏差以及叠加图像 X、 Y轴旋转角度的偏差。 结果:在80例乳腺癌患者中， X、 Y轴和旋转角度的系统误差（ μ）分别为（0.01 ± 0.01）mm、（-1.35 ± 0.14）mm和（0.06 ± 0.01）°； X、 Y轴和旋转角度之间的系统误差（ Σ）分别为（1.76 ± 0.72）mm、（1.49 ± 0.58）mm和（0.90 ± 0.12）°； X、 Y轴和旋转角度的随机误差分别为（1.34 ± 0.96）mm、（1.93 ± 1.02）mm和（1.0 ± 0.2）°；在整体和左右侧患者中总矢量误差分别为（3.02 ± 1.26）、（2.88 ± 1.03）和（3.25 ± 1.38）mm，均不具有临床意义。 结论:乳腺癌保乳手术后常规乳房放射治疗过程中依据皮肤表面位置并且结合使用图像处理软件可获得足够小的摆位误差。

目的:探讨非小细胞肺癌（NSCLC）组织中程序性死亡配体1（PD-L1）蛋白表达与 18F-氟脱氧葡萄糖（FDG）PET/CT代谢指标之间的关系，为NSCLC的免疫治疗提供PET/CT代谢层面的理论依据。 方法:回顾性收集并分析2020年1月至2021年7月于青岛大学第三临床医学院（青岛市市立医院）行 18F-FDG PET/CT检查并被组织病理学检查（穿刺活体检查或手术）结果证实的55例NSCLC患者的临床资料，其中男性34例、女性21例，年龄（66.5±9.3）岁。 18F-FDG PET/CT检查于治疗前进行，采用PET体积计算机辅助判读图像处理系统对肺癌原发病灶行代谢指标的测定，包括最大标准化摄取值（SUV max）、病灶糖酵解总量（TLG）和肿瘤代谢体积（MTV）。以PD-L1蛋白表达阳性的肿瘤细胞比例分数（TPS）=1%为临界值，将患者分为PD-L1蛋白表达阳性组（TPS≥1%）和阴性组（TPS<1 %）；以PD-L1蛋白表达阳性的TPS=50%为临界值，将阳性组患者分为PD-L1蛋白高表达组（TPS≥50%）和低表达组（1%≤TPS<50%）。符合正态分布的计量资料的组间比较采用两独立样本 t检验；计数资料的组间比较采用卡方检验；对病灶SUV max与PD-L1蛋白表达情况的关系行Pearson相关分析；对病灶TLG和MTV与PD-L1蛋白表达情况的关系行Spearman秩相关分析。勾画受试者工作特征（ROC）曲线，以SUV max的最佳临界值将入组患者分为高SUV max组与低SUV max组，观察2组的PD-L1蛋白表达情况。 结果:NSCLC病灶SUV max与PD-L1蛋白表达阳性的TPS呈正相关( r=0.604， P<0.001)；而MTV和TLG与TPS均无相关性（ r=0.083、0.102，均 P>0.05）。55例患者中，PD-L1蛋白表达阳性组34例、阴性组21例，阳性组SUV max高于阴性组（12.58±6.35对5.60±4.83， t=2.576 ， P<0.05）。ROC曲线结果显示，以SUV max=5.15为最佳临界值，高SUV max组36例、低SUV max组19例，2组PD-L1蛋白表达阳性率分别为80.56%（29/36）和28.16%（5/19），PD-L1蛋白表达阳性的TPS分别为12.50%±3.21%和1.28%±0.46%，高SUV max组患者PD-L1蛋白表达阳性率及TPS均更高，且差异均有统计学意义（ χ2=15.500， t=2.671，均 P<0.05）。 结论:NSCLC患者 18F-FDG PET/CT中SUV max与PD-L1蛋白表达阳性的TPS呈正相关，可为NSCLC的免疫治疗提供依据。

目的:探究一种融合了SAM-YOLOV 5深度学习网络和图像处理技术的人工智能(AI)新模型在乳腺影像报告与数据系统(BI-RADS)4类肿块超声动态视频良恶性分类中的应用。方法:回顾性收集2019年5月至2023年6月汕头大学医学院第一附属医院经病理证实的BI-RADS 4类的乳腺肿块患者458例(530个肿块)，按7∶3的比例进行模型的训练和测试，分析模型的ROC曲线下面积(AUC)、敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值。先与单张静态图像下的测试效果进行比较，再与3个传统的深度学习网络以及高、低年资医师组的测试效果进行比较。分析新模型在BI-RADS 4a、4b、4c类肿块中的诊断效能。结果:二维超声动态视频在新模型中测试所得到的AUC、敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值高于使用单张超声静态图像(均 P<0.05)。基于二维超声动态视频下，新模型的AUC、敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值高于3个深度学习网络模型(YOLOV 5、VGG 16、Resnet 50)和低年资医师组(均 P<0.05)，低于高年资医师组(其中仅特异性、阴性预测值 P<0.05)。新模型对BI-RADS 4b类肿块诊断效能最低。 结论:基于SAM-YOLOV 5深度学习网络和图像处理技术开发的用于BI-RADS 4类乳腺肿块动态超声分类诊断的新模型有较高的诊断价值，有望用于辅助临床诊断。

目的:比较 18F-脱氧葡萄糖(FDG)PET/CT的4种重建算法对肺结节标准摄取值(SUV)的影响。 方法:回顾性收集2018年2月至2019年7月在山西医科大学第一医院行 18F-FDG PET/CT检查的46例实性肺结节患者[男27例，女19例，中位年龄66(44～82)岁]的PET/CT图像，采用有序子集最大期望值迭代法(OSEM)、OSEM＋飞行时间(TOF)、OSEM＋TOF＋点扩散函数(PSF)及正则化算法(BSREM)进行图像重建(方法依次以G1～G4表示)，通过视觉和半定量方法分析肺结节及背景参数。根据肺窗所测结节直径，分为小结节(直径≤10 mm)和大结节(10 mm<直径≤30 mm)。行Kruskal-Wallis秩和检验及Bonferroni法分析不同算法间SUV的差异，行Spearman相关分析探讨SUV变化率(%ΔSUV)与结节直径的相关性，行受试者工作特征(ROC)曲线分析探讨SUV对肺结节良恶性的诊断效能。 结果:共114个结节，大结节55个，小结节59个。在视觉分析中，G4较G1～G3的小结节视觉检出率分别提高了55.93%(33/59)、44.07%(26/59)和20.34%(12/59)。在114个肺结节中，最大SUV(SUV max)、平均SUV(SUV mean)在不同算法间比较差异有统计学意义(中位SUV max ：2.65～5.29，中位SUV mean：2.05～2.99； H值：20.628和17.749，均 P<0.001)，G4对G1的SUV max(中位数分别为5.29和2.65)和SUV mean(中位数分别为2.99和2.05)有明显提升(均 P<0.001)。%ΔSUV max(中位数：4.45%～52.96%)、%ΔSUV mean(中位数：1.69%～47.56%)与结节直径呈负相关[9.75(6.20，16.58) mm； r s值：－0.371～－0.354、－0.371～－0.320，均 P<0.001]。在59个小结节中，G4对G1的SUV max(中位数分别为4.05和2.14)有明显提升( H＝18.327, P<0.001)，G4对G1和G3的SUV mean (中位数分别为2.31、1.26和1.53)有提升作用( H＝16.808，均 P<0.05)。在55个大结节中，SUV在不同算法间的差异无统计学意义( H值：0.812～7.290，均 P>0.05)。G1～G4的SUV max诊断良恶性的最佳截断值分别为4.335、5.185、5.410、5.745，曲线下面积(AUC)分别为0.747、0.699、0.756和0.778，四者的SUV mean及SUV peak最佳截断值对应的AUC也显示出类似趋势。 结论:在4种重建算法中，BSREM可明显提高图像质量和直径10 mm以下肺结节的SUV max及SUV mean，其SUV良恶性诊断阈值应适当上调。

目的:探讨髂静脉狭窄动物模型的建立方法。方法:选用实验用白猪12只，采用数字表法随机分为实验组及对照组，每组6只。实验组采用左髂静脉血管外贴附包绕石英管，在左髂静脉于下腔静脉汇入点下方1～2 cm及3～5 cm处结扎髂静脉，然后抽离石英管的方法，建立左髂静脉狭窄动物模型；对照组不行手术。实验组白猪在手术前及术后第30天行血管腔内超声(IVUS)检测左髂静脉汇入下腔静脉处左髂静脉内径，在术后第30天行髂静脉造影检查观察髂静脉通畅情况。在完成检查后处死两组实验动物，取出右髂静脉近心端2.0 cm、左髂静脉起始端至下腔静脉下段"人"字型血管，观察静脉壁病理组织学改变；应用Image-Pro plus图像处理软件测量实验组左髂静脉缩窄处、对照组相应处血管内膜厚度。实验组以左髂静脉直径狭窄率>30%作为模型制备成功的标准。观察并比较实验组手术前后左髂静脉内径的差异，以及两组动物左髂静脉内膜厚度的差异和组织病理学的改变。结果:实验组动物手术前左髂静脉直径为7.28～8.04(7.53±0.28)mm，术后第30天为3.72～5.02(4.39±0.48)mm，手术前后左髂静脉直径差值为2.32～3.88(3.14±0.57)mm，左髂静脉狭窄率为31.6%～51.1%(41.57%±6.85%)，均成功建立了髂静脉狭窄模型；手术前后左髂静脉直径差异有统计学意义( t＝13.575， P<0.05)。术后第30天，实验组动物髂静脉造影显示右髂静脉均通畅，左髂静脉可见明显狭窄；静脉壁组织病理学检查显示：对照组未见异常，实验组血管内膜增生狭窄；实验组左髂静脉内膜厚度为(209.82±26.26)μm，大于对照组的(37.67±6.84)μm，差异有统计学意义( t＝15.539， P<0.05)。 结论:在实验白猪体内，采用左髂静脉血管外贴附包绕石英管、在左髂静脉于下腔静脉汇入点下方1～2 cm及3～5 cm处结扎髂静脉后抽离石英管的方法，可成功建立髂静脉狭窄动物模型。该方法具有简便、建模效果稳定的优点。

目的:评估基于计算机视觉技术开发的眼底图像质量评估系统的准确性。方法:选取2016至2017年在“上海糖尿病眼病研究”中由上海市各社区卫生服务中心的工作人员采用免散瞳眼底照相机拍摄的787例2型糖尿病患者的2 397幅彩色眼底像图片作为测试数据集。患者年龄（69.65±19.09）岁，男性384例，女性403例。根据眼底图像预处理、成像质量评价、内容检测和评估结果输出4个模块开发眼底图像质量评估系统。将2 397幅彩色眼底像图片输入该系统自动进行图像质量评价和视盘、黄斑识别，并根据图像质量判断规则对图像进行合格与否的判断并分类。同时由12位专业眼底图片阅片医师对此数据集的图像质量进行人工分类，其中合格1 846幅，不合格551幅。将系统判断结果与人工判断结果进行比对分析。结果:眼底图像质量评估系统可对输入的彩色眼底像图片自动进行眼别和眼位识别，并进行图像质量评估，之后直观输出评估结果。每幅眼底图像评估时间<1 s。1 846幅人工判断为图像质量合格的图片，经系统判断亦为合格者1 788幅（96.86%）；551幅人工判断为不合格的图片经系统判断结果亦为不合格者550幅（99.82%）。图像质量不合格原因为图像过暗（62幅，11.27%）、图像过亮（51幅，9.27%）、黄斑区不清晰（59幅，10.73%）、黄斑视盘未见（36幅，6.54%）、未见眼底结构（125幅，22.73%）、图像模糊（175幅，31.82%）、图像有遮挡（42幅，7.64%）。系统评估与人工判断结果总体一致率为97.54%。结论:该眼底图像质量评估系统对眼底图像质量的评估结果与专业阅片医师判断结果一致性高，具有客观性。 （中华眼科杂志，2020，56：920-927）