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。

目的:探讨冠状动脉斑块周围脂肪密度指数（FAI）与血流储备分数（FFR）及斑块参数间的关系。方法:回顾性收集2015年5月至2019年1月东部战区总医院放射科及上海市第六人民医院放射科113例稳定型冠心病患者（共141个斑块）的资料，其中男78例，女35例，年龄40~83（63±9）岁。所有患者均接受冠状动脉CT血管成像（CCTA）和有创FFR检查。测量斑块及管腔的定量指标（如斑块长度、体积）和定性指标（如斑块性质、高危斑块）以及斑块周围的脂肪密度指数。以斑块周围是否FAI≥-70 HU，将患者和斑块分为FAI阳性组（47例，56个斑块）与FAI阴性组（66例，85个斑块）。分析比较两组间年龄、斑块长度和体积、最小管腔面积（MLA）、CCTA狭窄程度等参数，以及斑块类型、高危斑块数量和特征、心肌缺血（即FFR<0.75）的例数和斑块数。采用logistic回归模型分析心肌缺血与年龄、斑块长度、MLA、FAI等指标之间的关系。采用受试者工作特征曲线比较各指标对心肌缺血的诊断效能。结果:FAI阳性组最小管腔面积较FAI阴性组显著减小［（2.00±1.33）mm 2比（4.13±2.41）mm 2， P<0.001］。FAI阳性组心肌缺血的病例比例和血管比例高于FAI阴性组（21.3%比4.5%；23.2%比8.2%）（均 P<0.05），高危斑块所占比例差异无统计学意义（21.2%比16.1%， P=0.451）。FAI对预测心肌缺血具有一定价值［曲线下面积（AUC）=0.666， P=0.021］，且具有增量价值（0.915比0.951， P= 0.033）。 结论:FAI较高者MLA更小，心肌缺血的发生率更高，同时FAI对心肌缺血具有一定的预测效能和增量价值。

骨龄评估是儿科放射学的一个重要研究课题。传统的骨龄评定方法要求放射科或者内分泌科医生对少儿非优势侧手腕部X线图像进行人工判读，这种评定方法存在判读过程耗时长、结果不稳定等问题。因此，亟须一种自动评估骨龄的方法来辅助临床诊断。近年来，随着计算机技术和人工智能算法的空前发展，各种骨龄相关计算机人工智能辅助评估系统的研究进展迅速。本文对以往具有代表性的基于人工智能的骨龄自动评估系统研究与发展进行了综述，希望能为骨龄自动评估技术的发展提供新的思路。

目的:探讨快速动脉自旋标记（ASL）成像应用于脑胶质瘤成像的可行性。方法:前瞻性纳入2021年5月至2022年12月就诊于首都医科大学附属北京天坛医院的脑胶质瘤患者，所有患者均接受MR快速ASL（扫描时间1 min）和常规ASL（扫描时间4 min 30 s）检查，得到脑血流分数（CBF）图。由2名放射科医师独立对2种序列扫描所得的CBF进行定性（人工判读肿瘤区CBF信号的高低）和定量分析（提取肿瘤实体区和水肿区等区域CBF平均值）。采用 Kappa检验对定性评估结果进行一致性分析；采用 ICC对定量结果进行一致性分析。 结果:共纳入脑胶质瘤患者30例。2名医师采用快速ASL判断肿瘤区低灌注、等灌注、高灌注分别为1、6、23例和0、5、25例；采用常规ASL判断肿瘤区低灌注、等灌注、高灌注均为0、9、21例；快速ASL与常规ASL定性分析的一致性均较高（ Kappa分别为0.830、0.850）。定量分析显示，快速ASL与常规ASL测量脑不同部位的CBF值具有较高一致性（ ICC为0.940~0.994）。 结论:快速ASL可替代常规ASL用于脑胶质瘤组织灌注评估，有助于胶质瘤的临床诊断。

目的:分析肺部超声和胸部X线在新生儿肺部疾病诊断中的准确性。方法:前瞻性地纳入2019年6月至2020年4月全国12个新生儿重症监护病房需要进行胸部X线检查以诊断肺部疾病的新生儿。每例新生儿在接受胸部X线检查后的2 h内接受肺部超声检查。所有的胸部X线和肺部超声图像分别在不了解临床病史的情况下由放射科医师和超声医师独立判读。当胸部X线和肺部超声结果存在分歧时，由两名有经验的医师组成的专家组根据临床病史、胸部X线和肺部超声图像做出最终诊断。结果:共有1 100例新生儿参与了本研究。胸部X线和肺部超声之间的诊断一致性较差(Cohen′s kappa系数＝0.347)。肺部超声在诊断湿肺(曲线下面积0.778，95% CI 0.753~0.803)时诊断价值明显优于胸部X线(曲线下面积0.513，95% CI 0.483~0.543)( P<0.001)。肺部超声和胸部X线对新生儿呼吸窘迫综合征、肺炎、胎粪吸入综合征和新生儿肺不张的诊断准确性相似。 结论:肺部超声做为一种低成本、简单、无辐射的辅助检查方法，诊断准确率接近或优于胸部X线，可替代胸部X线诊断新生儿肺部疾病。需要注意的是，胸部X线和肺部超声都应结合病史和临床表现来使用。

目的:比较分析第2.1版和第2版前列腺影像报告与数据系统（PI-RADS）对移行带病变的诊断价值。方法:回顾性分析2017年1至12月苏州大学附属第二医院影像科159例前列腺主病变位于移行带患者的影像资料。2名放射科医师分别运用PI-RADS V2.1和V2评分标准对入组病例进行诊断评分，运用加权Kappa检验分别评估2名医师间PI-RADS V2.1与V2评分结果的一致性，运用受试者工作特征（ROC）曲线分析计算医师2分别采用两种评分标准对移行带前列腺癌（PCa）和临床显著性PCa(csPCa）的诊断效能，并加以比较。结果:2名医师采用PI-RADS V2.1和V2评分标准对全部病变、良性病变、PCa病变、csPCa病变评分结果间的加权Kappa值分别为0.754、0.643、0.734、0.782和0.808、0.738、0.775、0.826，均以PI-RADS V2.1评分标准评分一致性较佳。PI-RADS V2.1和V2评分标准间诊断PCa和csPCa敏感度、特异度、ROC曲线下面积（AUC）的差异均无统计学意义（均 P>0.05），但本组数据中，PI-RADS V2.1评分诊断PCa、csPCa敏感度和AUC值均高于P-RADS V2，两者诊断PCa敏感度分别为86.7%、80.0%，诊断csPCa敏感度分别为94.4%、88.9%，诊断PCa AUC值分别为0.857、0.816，诊断csPCa AUC值分别为0.917、0.886。 结论:PI-RADS V2.1对前列腺移行带病变的评分一致性高于PI-RADS V2，同时，其对移行带癌的诊断效能不低于甚至略高于PI-RADS V2。

目的:探讨基于动态增强MRI（DCE-MRI）和扩散加权成像（DWI）的影像组学模型对小乳腺癌（最大径≤20 mm）的诊断效能，并与放射科医师评估结果进行对比分析。方法:回顾性分析2016年6月至2018年1月上海交通大学医学院附属仁济医院经手术病理证实的乳腺小病灶（最大径≤20 mm）205个，分为训练集（ n=116）和测试集（ n=89）。基于术前DCE-MRI和DWI序列，运用梯度提升决策树（GBDT）建立影像组学模型，预测测试集病灶的良恶性。测试集MRI图像由1名经验丰富的放射科医师评估，判断病灶良恶性。运用受试者操作特征（ROC）曲线分析评估GBDT模型和放射科医师的诊断效能。采用DeLong检验比较ROC曲线下面积，McNemar检验比较灵敏度、特异度和准确度。 结果:GBDT模型鉴别乳腺小病灶良恶性的ROC曲线下面积（0.950），与放射科医师联合DCE-MRI和DWI评估（0.935）相比差异无统计学意义（ Z=0.499， P=0.618），并显著高于单独运用DCE-MRI（0.874）或DWI（0.832）评估（ Z=2.024， P=0.043； Z=2.772， P=0.006）。GBDT模型最佳截断点灵敏度、特异度和准确度分别为90.0%，89.8%和89.9%，DCE-MRI联合DWI最佳截断点灵敏度、特异度和准确度分别为97.5%，79.6%和87.6%，2种方法相比差异均无统计学意义（χ2=0.800，2.286和0.083， P均>0.05）。 结论:基于DCE-MRI和DWI建立的影像组学模型对小乳腺癌具有较高的诊断效能，与经验丰富的放射科医师评估结果一致。

目的:评估前列腺癌局部复发影像报告系统（PI-RR）对前列腺癌根治性切除术（RP）后局部复发的诊断效能及不同年资医师间评分的一致性。方法:本研究为横断面研究。回顾性收集2015年7月到2021年10月苏州大学附属第一医院RP后发生生化复发（BCR）而接受多参数MRI（mpMRI）的前列腺癌患者176例。6名不同年资放射科医师（2名低年资、2名高年资及2名专家医师）按照PI-RR评分标准分析mpMRI图像并对主病灶进行评分。基于穿刺病理结果、随访影像学检查及前列腺特异性抗原水平判定术后结局，分为局部复发组（54例）和未局部复发组（122例）。使用组内相关系数（ ICC）和 Kappa检验评估不同年资医师PI-RR评分的一致性。采用受试者操作特征（ROC）曲线分析不同年资医师PI-RR评分对前列腺癌RP术后局部复发的诊断效能，使用DeLong检验比较不同年资医师PI-RR评分的ROC曲线下面积（AUC），并对结果进行Benjamini-Hochberg法FDR校正。计算以PI-RR评分≥3或4分为阈值时的灵敏度、特异度。 结果:不同年资医师PI-RR评分 ICC（95% CI）为0.70（0.64~0.76），专家与高年资医师PI-RR评分间 Kappa值为0.528，专家与低年资医师间 Kappa值为0.325，高年资与低年资医师间 Kappa值为0.370。低年资、高年资及专家医师PI-RR评分诊断前列腺癌RP术后局部复发的AUC（95% CI）分别为0.73（0.65~0.81）、0.81（0.74~0.88）及0.86（0.80~0.93）。专家医师PI-RR评分的AUC高于高年资及低年资医师的AUC（ Z=2.22、3.21，FDR校正 P=0.039、0.003），高年资医师PI-RR评分AUC高于低年资医师（ Z=2.22，FDR校正 P=0.026）。以PI-RR评分≥3分为局部复发时，低年资医师、高年资医师和专家医师PI-RR评分的灵敏度分别为0.59、0.65和0.78，特异度分别为0.82、0.93和0.95；以PI-RR评分≥4分为局部复发时，低年资医师、高年资医师和专家医师PI-RR评分的灵敏度分别为0.50、0.54和0.69，特异度分别为0.88、0.96和0.97。 结论:PI-RR评分能够准确地诊断前列腺癌RP术后局部复发，不同年资医师PI-RR评分间一致性中等，诊断效能受阅片者经验的影响。

目的:采用基于体素的形态测量（voxel-based morphometry，VBM）技术评估痛性颞下颌关节紊乱病（temporomandibular disorders，TMD）患者脑部体积变化。方法:纳入2011年11月至2019年12月就诊于解放军总医院及解放军总医院海南医院放射科门诊的146例TMD患者［TMD组，年龄（36.8±15.8）岁，男性44例，女性102例］，并招募193名颞下颌关节正常的健康志愿者[健康对照组，年龄（43.3±15.6）岁，男性92名，女性101名］，所有受试者均行脑部3.0 TMRI三维结构像扫描。采用VBM技术将三维脑结构像分割成脑灰质、白质及脑脊液图，对脑灰质图像进行双样本 t检验，全脑总体积、年龄及性别作为协变量，评估两组受试者脑部体积的变化。 结果:TMD组患者灰质总体积［（632.4±65.4） ml］显著大于健康对照组［（596.1±76.3） ml］（ t=4.70， P<0.05）。VBM分析提示TMD组患者脑部体积增加脑区主要位于左侧颞下回、双侧梭状回、双侧颞中回（颞极）及右侧舌回［错误发现率（false discovery rate，FDR）校正， P<0.05］。TMD患者较健康对照组受试者无体积减少脑区。 结论:颞叶是TMD患者脑部体积增加的靶向性脑区，其神经机制尚待进一步研究。

目的:探讨扩散峰度成像(DKI)定量参数在预测直肠癌KRAS基因突变中的应用价值。方法:回顾性分析山西省肿瘤医院2016年11月—2018年6月经病理证实的152例直肠腺癌患者的资料，其中男92例，女60例；年龄33～86岁，平均61岁。患者均于术前行常规MRI和功能DKI序列检查，由2名放射科医师双盲勾画感兴趣区，应用MatLab软件计算两组患者DKI定量参数平均表观扩散系数(MD)、平均峰度(MK)以及表观扩散系数(ADC)，并采用组内相关系数进行一致性分析。术后均进行KRAS基因检测，依据检测结果将患者分为野生组和突变组两组，采用独立样本 t检验对比两组患者的MD、MK、ADC。绘制DKI定量参数诊断KRAS基因突变的受试者工作特征曲线(ROC) ，根据约登指数确定各定量参数的最佳诊断阈值，以及相应的灵敏度、特异度，并采用DeLong检验比较各定量参数的ROC的曲线下面积(AUC)。 结果:152例直肠癌患者中，KRAS基因突变组74例，野生组78例，基因突变率为48.6%(74/152)。突变组患者的ADC、MD、MK值分别为(1.18±0.18)×10 －3 mm 2/s、(1.28±0.18)×10 －3 mm 2/s、0.97±0.11，野生组分别为(1.33±0.18)×10 －3 mm 2/s、(1.42±0.17)×10 －3 mm 2/s、0.82±0.09；突变组ADC、MD值均小于野生组患者，而MK值则大于野生组患者，差异均有统计学意义( t＝5.424、4.882、－8.809, P值均<0.01)。ROC曲线显示，ADC、MD、和MK值预测KRAS基因的AUC分别为0.758、0.740、0.845，灵敏度分别为75.7%、82.4%、77.0%，特异度分别为68.0%、57.8%、84.6%。DeLong检验结果显示，MK值的AUC明显高于ADC和MD值( P值均<0.01)，而ADC值和MD值间AUC差异无统计学意义( P>0.05)。 结论:DKI定量参数MD、MK和ADC值，在预测直肠癌的KRAS基因突变方面均有一定的价值，其中MK值有更高的AUC和特异度，有更高的诊断价值。