骨科手术复杂而精细。骨科导航系统的开发旨在通过分析术前、术中和术后数据，提供增强现实的三维可视化环境，提高治疗效果。随着数字化技术的迅速发展及临床应用，人工智能技术被引入到骨科术中导航系统中。人工智能与器械设备、成像技术相结合，增强了骨科医生的可视化能力，使他们在手术过程中获得实时反馈和指导，进而提供最佳临床决策。人工智能在骨科术中导航的应用还能提高手术的可重复性，降低了人为错误的发生率。本文综述了人工智能在骨科术中导航的应用现状，并介绍人工智能的基本概念以及基于人工智能的图像配准、实时跟踪和三维可视化技术的发展，对目前存在的局限和不足进行探讨。

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:探讨采用光谱CT胸部增强静脉期图像获得虚拟平扫、虚拟动脉期图像实现一期扫描替代三期扫描的可行性。方法:回顾性分析2022年1至5月在昆明医科大学第一附属医院接受光谱CT胸部平扫及双期增强扫描的100例患者的影像资料。对所有患者的静脉期图像进行后处理，获得虚拟平扫（VNC）及40 keV虚拟单能量图像（VMI）用于模拟动脉期图像（Vart）。采用配对 t检验、Wilcoxon检验、McNemar检验对比真实平扫（TNC）与VNC、常规动脉期（CIart）与Vart的图像质量和病灶检出情况。图像质量的客观评价指标包括胸主动脉、各级肺动脉、T4椎体骨松质、胸壁脂肪的CT值、背景噪声、信噪比（SNR）、对比噪声比（CNR）；图像质量的主观评分采用5分制双盲法评估。病灶情况的评估包括钙化灶检出率以及肺结节的大小、密度、体积、实性成分占比和影像特征。 结果:除胸壁脂肪和T4椎体骨松质外，其他部位CT值在VNC与TNC图像上差异无统计学意义（ P>0.05）；除右上肺动脉、右下肺动脉外，其他部位背景噪声值、SNR在TNC图像与VNC图像差异均有统计学意义（ P<0.05）。相较于CIart图像，Vart图像中胸壁脂肪CT值降低（ P<0.05），其余部位的CT值均明显升高（ P<0.05）；Vart图像上所有部位的背景噪声值均小于CIart图像，SNR、CNR值均高于CIart图像（ P<0.05）。TNC与VNC图像质量、CIart与Vart图像质量的主观评分差异均无统计学意义（ P>0.05）。TNC为标准，VNC对钙化的总检出率为88.53%（301/340）；除部分实性结节的短径外，其余肺结节的定性及定量评估指标在TNC与VNC图上差异无统计学意义（ P>0.05）。 结论:光谱CT胸部静脉期40 keV VMI可在血管性病变诊断方面模拟动脉期图像，静脉期VNC基本达到常规平扫标准，在一定范围内替代平扫、动脉期及静脉期三期图像具有可行性。

目的:研究VERO系统的锥形束CT（CBCT）对非小细胞肺癌（NSCLC）患者体部立体定向放射疗法（SBRT）治疗中图像引导的准确性和摆位误差。方法:回顾性分析2017年1月至2018年12月浙江省丽水市人民医院80例NSCLC患者的临床资料，通过与四维呼吸相关锥形束CT（4DCBCT）重建最大密度投影和平均密度投影的CT图像，据其绘制肿瘤轮廓获得内在靶体积（ITV）；通过比较手动ITV配准与CBCT上运动-模糊肿瘤来确定平移和旋转肿瘤定位误差，同时通过机器人定位床及环形旋转进行校正，校正之后对CBCT进行验证以评价残余误差。结果:初始设置的平均三维矢量位移明显大于六维自动校准后位移［（6.8 ± 2.1） mm比（1.5 ± 0.5） mm］，差异有统计学意义（ P<0.01）；94.0%（425/452）的旋转误差≤ 3°；若无图像引导，则基于ExacTrac的立体定位需要左-右方向6.6 mm，上下方向9.8 mm，前后方向6.5 mm；六维校正残留误差后三个方向的安全边界分别降低至3.0、3.2和3.1 mm。 结论:使用ITV-CBCT匹配技术和VERO系统的自动六维校正的在线图像引导能够降低NSCLC患者SBRT治疗中的摆位误差，提高肿瘤定位的准确性。

目的:评价基于MRI的前列腺癌放疗中黄金基准标志物（GFM）手动辨识和定位方法的效能。方法:纳入2019年6月至2021年6月于唐山市人民医院接受治疗的16例前列腺癌患者进行前瞻性研究，年龄（58.5±4.1）岁，每例患者均置入了3枚GFM后接受放疗定位CT扫描，然后采用单独序列（SS）法和组合序列（CS）法对所有患者进行MRI检查。由5名放疗医师分别对2种序列法获得的所有图像进行GFM手动辨识和定位。计算单个GFM中心（C sGFM）坐标均值和3枚GFM空间质心（C mGFM）坐标均值，并采用Bland-Altman分析法分别评价2种序列法定位的一致性。通过与CT定位比较并计算GFM的标志物间距（IMD），评价2种序列法定位的准确度，组间比较采用配对样本 t检验。 结果:SS法GFM辨识阳性率为79.17%（38/48），CS法为93.75%（45/48）。（1）一致性结果。SS法中，每名放疗医师计算的GFM中心坐标同所有GFM的C sGFM坐标均值在左右、头脚、腹背3个方向上的95%一致性界限（LoA）范围分别为-1.46~0.97 mm、-1.06~1.73 mm、-1.96~1.12 mm；CS法中分别为-0.79~1.09 mm、0.10~1.47 mm、-0.87~1.40 mm. SS法中，每名放疗医师计算的3枚GFM空间质心坐标同所有患者的C mGFM坐标均值在左右、头脚、腹背3个方向上的95%LoA范围分别为-1.38~0.94 mm、-1.60~1.07 mm、-1.07~1.75 mm；CS法中分别为-0.57~0.76 mm、-0.71~0.98 mm、-1.16~0.76 mm。（2）准确度结果。与CT定位比较，SS法中IMD为（0.59±0.39）mm，显著大于CS法中的（0.32±0.17）mm，且差异有统计学意义（ t=-1.89， P=0.027）。 结论:基于MRI的2种GFM手动辨识和定位方法的效能均可满足临床要求，其中CS法GFM手动辨识的阳性率、定位一致性和准确度均优于SS法。

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:基于机器学习提出可应用于低图像质量、多叶准直器(MLC)遮挡和非刚性变形兆伏级(MV)图像的无标记射束方向观(BEV)肿瘤放疗跟踪算法。方法:采用窗口模板匹配法和Voxelmorph端到端无监督网络，处理MV图像中的配准问题。使用动态胸部模体，验证肿瘤跟踪算法的准确性。将模体质量保证(QA)计划在加速器上手动设置治疗偏移后执行，收集治疗过程中的682幅电子射野影像系统(EPID)图像作为固定图像；同时采集计划系统中对应射野角度的数字影像重建(DRR)图作为浮动图像，进行靶区跟踪研究。收集21例肺部肿瘤放疗的533对EPID和DRR图像进行肿瘤跟踪研究，提供治疗过程中肿瘤位置变化定量结果。图像相似度用于算法的第三方验证。结果:算法可应对不同程度(10%~80%)的图像缺失，且对数据缺失图像的非刚性配准表现较好。模体验证中86.8%的跟踪误差<3 mm，<2 mm的比例约80%作用。配准后标准化互信息(NMI)由1.18±0.02提高到1.20±0.02( t＝－6.78， P＝0.001)。临床病例肿瘤运动以平移为主，平均位移3.78 mm，最大位移可达7.46 mm。配准结果显示存在非刚性形变，配准后NMI由1.21±0.03增至到1.22±0.03( t＝－2.91， P＝0.001)。 结论:肿瘤跟踪算法跟踪精度可靠且鲁棒性好，可用于无创、实时、无额外设备和辐射剂量的肿瘤跟踪。

目的:构建一套内镜下识别幽门螺杆菌（ Helicobacter Pylori， HP）感染多重特征的人工智能辅助诊断系统，并评估其在真实临床病例中的表现。 方法:回顾性收集2020年1月—2021年3月在武汉大学人民医院消化内镜中心同时间段行 13C呼气试验和胃镜检查的1 033例受检者资料， 13C呼气试验阳性（定义为 HP感染）为病例组（485例）， 13C呼气试验阴性为对照组（548例）。将提示 HP阳性和 HP阴性的各类黏膜特征胃镜图像，以及以案例为单位的 HP阳性和 HP阴性病例胃镜图像以8∶1∶1的比例随机分配到训练集、验证集和测试集，基于卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）和长短期记忆网络（long short-term memory network，LSTM）开发一套识别 HP感染的人工智能辅助诊断系统，其中，CNN可识别并提取每例患者内镜图像中的黏膜特征，生成特征向量，然后LSTM接收特征向量，综合判断 HP感染状态。以灵敏度、特异度、准确率和受试者工作特征曲线下面积评估系统的诊断性能。 结果:该系统对结节样改变、萎缩、肠上皮化生、黄斑瘤、弥漫性发红+点状发红、黏膜肿胀+皱襞肿大蛇形+黏液白浊和 HP阴性特征的诊断准确率分别为87.5%（14/16）、74.1%（83/112）、90.0%（45/50）、88.0%（22/25）、63.3%（38/60）、80.1%（238/297）和85.7%（36/42）。其综合判断患者 HP感染的灵敏度、特异度、准确率和受试者工作特征曲线下面积分别为89.6%（43/48）、61.8%（34/55）、74.8%（77/103）和0.757，其诊断准确率与内镜医师白光下诊断 HP感染的准确率相当（74.8%比72.1%， χ2=0.246， P=0.620）。 结论:本研究开发的系统在评估 HP感染方面具有较好的诊断性能，可用于辅助内镜医师判断 HP感染状态。

目的:探讨基于多模态影像的混合现实导航（MRN）技术用于脑功能区病变切除术的临床可行性。方法:回顾性收集2020年9月至2021年9月解放军总医院第一医学中心神经外科收治的15例脑功能区病变患者的资料，男性7例，女性8例，年龄（50±16）岁（范围：16~70岁）；术后病理学诊断为脑膜瘤7例，转移癌3例，海绵状血管瘤、胶质瘤、室管膜瘤、动脉瘤样改变及淋巴瘤各1例。术前通过开源软件构建术前影像的三维可视化图像，采用自主研发的MRN系统进行多模态图像的融合与交互，制定手术计划，避免损伤病变周围重要白质纤维束。结合传统导航、术中超声及荧光素钠造影确定病变切除范围。分析MRN辅助手术的术中情况，并测量MRN系统配置用时和定位误差，记录患者术后神经功能变化情况。结果:15例患者均实现基于多模态影像的MRN。MRN系统配置耗时［ M（IQR）］36（12）min（范围：20~44 min），定位误差为3.2（2.0）mm（范围：2.6~6.7 mm）。11例患者重要白质纤维束定位的可靠性分级为“优”，3例为“中”，1例为“差”。无围手术期死亡病例，无运动、语言或视觉功能术后新发损害。1例患者术后出现一过性肢体麻木，2周内恢复至术前状态。 结论:基于多模态影像的MRN系统用于脑功能区病变切除术，可提高手术的精准性和安全性，减少医源性神经功能损害的发生。

目的:探讨提高带金属植入物患者放射治疗计划剂量计算准确度的方法。方法:利用具有金属伪影消减技术的CT模拟机对插入金属棒的CIRS调强模体和8例椎体中植入了钢钉并接受放疗的患者进行扫描，在获得的常规CT图像、金属伪影消减技术CT图像及对其金属区域进行密度填充的图像上设计治疗计划。在模体中比较单个射野及IMRT计划的计算结果与剂量测量结果，同时对患者IMRT计划中金属植入物及其伪影对照射剂量产生的影响进行分析。结果:基于常规CT图像的放疗计划中，射野入射路径未通过金属区域时，单个射野的剂量计算误差为3.85%，通过金属区域时射野计算误差范围达4.46%～74.11%。IMRT计划中存在入射路径通过金属区域的射野时，其误差可能超出临床可接受的范围，计算误差随这种射野所占剂量权重的增加而变大。当采用密度填充及伪影消减技术处理图像后，上述单个射野的计算误差分别为1.23%和0.89%～4.73%，IMRT计划的剂量误差为1.84%。若单独采用密度填充技术处理金属区域，IMRT计划的剂量误差为1.88%。基于常规CT图像的患者IMRT计划中，受金属植入物及其伪影的影响，实际靶区受到的最小剂量、平均剂量及处方剂量覆盖率较计划结果下降，危及器官剂量相近。结论:基于常规CT图像的放疗计划中，入射路径通过金属区域的射野可能产生较大的剂量计算误差。如果植入的金属材料已知，在计划系统中对金属区域进行密度填充能有效提高计划的剂量计算准确度。伪影消减技术能显著改善图像质量，进一步减少剂量计算误差，对于配备这种功能的CT机进行带金属植入物患者的模拟定位时应作为常规技术。