听神经瘤为常见颅内肿瘤之一，肿瘤与邻近重要神经、血管的复杂空间毗邻关系为术前评价重点，也是医学影像诊断学教学的难点。本研究设计线上学习和检测微信小程序，基于3D虚拟影像重建技术将听神经瘤患者MR图像进行转换并植入小程序，2021年3月至2022年6月，应用于天津医科大学8名医学影像技术专业四年级学生的医学影像诊断学教学中，比较学生通过2D平面薄层图像、3D虚拟图片、3D虚拟视频评估听神经瘤空间毗邻关系的用时、空间关系理解满意度、正确率以评价教学效果，对数据进行Kruskal-Wallis秩和检验，两两比较采用Bonferroni校正。学生通过3D虚拟视频、3D虚拟图片和2D平面薄层图像评估空间毗邻关系的用时分别为28(23，61)秒、38(28，69)秒、31(27，122)秒，空间关系理解满意度分别为5(4，6) 、4(4，6)、4(3，6)，差异均具有统计学意义(均 P<0.05)，正确率分别为55.6%(37.5%，65.6%) 、52.8%(37.5%，62.5%) 、52.8%(37.5%，60.0%)，差异无统计学意义( P＝0.547)。将3D虚拟视频应用于听神经瘤教学可以提高学生对听神经瘤空间关系理解的满意度、缩短评估时间，同时不降低正确率，有助于提高听神经瘤的教学效果。

目的:探讨双层探测器光谱CT单能量图像（VMI）及电子云密度图（EDM）在肺磨玻璃结节（GGN）良性与恶性鉴别诊断中的价值。方法:回顾性分析2019年7月至2020年8月南京医科大学鼓楼医学院经病理证实的65例GGN患者影像资料。65例中，良性27例、恶性38例，均于术前2周内接受双层探测器光谱CT扫描，并在后处理工作站重建出常规120 kVp混合能量图像（PI）、电子云密度图及40~80 keV虚拟单能量图。采用Mann-Whitney U检验比较良性与恶性GGN在PI、40~80 keV VMI中的CT值及电子云密度（ED）；采用独立样本 t检验比较良性与恶性GGN的大小；采用χ2检验分析并比较良性与恶性GGN的CT征象，包括病灶大小、部位、形态、边缘、内部结构、邻近结构、结节类型等。采用受试者操作特征（ROC）曲线分析不同能谱定量参数对良性与恶性GGN的鉴别诊断效能。将差异有统计学意义的CT征象及各能谱定量参数采用logistic回归进行多因素分析，找出预测GGN为恶性病变的独立危险因素，然后将各独立危险因素单独或联合行ROC曲线分析。 结果:病灶形态、毛刺、分叶、部位、大小在肺良性与恶性GGN间差异有统计学意义（ P<0.05）。良性与恶性GGN的PI、40~80 keV VMI中CT值及EDM中的ED值差异均有统计学意义（ P<0.05）。PI、40~80 keV VMI中CT值及EDM中的ED值鉴别诊断良性与恶性GGN的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.680、0.682、0.683、0.686、0.694、0.676、0.722，其中ED值的AUC最高。以GGN形态、毛刺、分叶、部位、大小、ED值及PI、40~80 keV VMI中CT值为自变量，GGN为恶性或良性为因变量进行二元logistic回归分析，结果显示ED值（OR=1.045，95%CI 1.001~1.090， P=0.044）、病灶大小（OR=1.582，95%CI 1.159~2.158， P=0.004）、毛刺征（OR=11.352，95%CI 2.379~54.172， P=0.002）均为恶性GGN的独立危险因素。对ED值、病灶大小、毛刺征单独及三者联合进行ROC曲线分析，鉴别诊断GGN良性与恶性的AUC为0.722、0.772、0.698、0.885，ED+病灶大小+毛刺征联合诊断的AUC最大，其灵敏度、特异度分别为92.1%、74.1%。 结论:双层探测器光谱CT平扫图像鉴别诊断肺GGN时，EDM的诊断效能高于其他VMI；当EDM联合病灶大小及毛刺征进行综合诊断时效能进一步提高。

神经系统解剖复杂、手术风险高，对神经外科医师的基础知识、空间思维、操作经验要求很高。本研究介绍了虚拟现实技术助力神经外科专科医师培训实践。通过神经影像学与虚拟现实技术多模态融合，桥接神经影像与手术视野，为医师提供了全息三维空间影像，使其能够在肉眼直视下进行手术规划和操作模拟；为下一步现实手术过程提供定位依据和实践指导，可显著缩短神经外科专培医师的培养周期并提高学习成效；从多个层面提高专培医师的能力水平，并对神经外科专科医师培训产生深远影响。

目的:总结全髋关节置换术中髋关节旋转中心（HJC）重建方法的相关研究进展。方法:在PubMed、中国知网、万方数据等数据库，分别以“旋转中心”“髋”“置换”以及“rotation center”“hip”“replacement”等为中英文关键词，检索2005年1月—2021年8月关于全髋关节置换术中重建HJC方法研究的相关文献，共检索到652篇，剔除内容不符、质量较低、重复研究、证据等级不高、无法获取全文者，最终纳入43篇文献，对其进行归纳总结。结果:常见的HJC重建的相关解剖标志有大粗隆顶点、小粗隆顶点、髋臼切迹、卵圆窝及髋臼泪滴等，参考对侧大、小粗隆顶点以及它们至HJC的距离有助于重建股骨头旋转中心，参考髋臼切迹、卵圆窝及髋臼泪滴等解剖标志有助于重建髋臼旋转中心。3D打印技术通过打印个体化的髋臼模型而准确定位HJC、制作髋臼定位器和股骨头假体定位器，并能为术者提供模拟手术的机会，使手术更加精确化和个体化。计算机辅助导航系统分为图像依赖型和非图像依赖型2类，其工作原理是通过定位点对解剖标志进行注册，建立髋关节模型、定位HJC：前者定位HJC的依据是患者术前的影像学资料，可能因图像显示与实际情况略有差距而影响HJC定位的准确性；后者是参考手术区域解剖标志定位HJC，具有更高的定位精确度。机器人辅助全髋关节置换术系统使用计算机软件，将患者的影像学解剖信息转换为虚拟的、个体化的骨盆三维重建图像，用以规划植入物的最佳定位，术中机器人设备精准地执行个体化手术计划，可提高髋臼假体定位和HJC的精度、降低假体脱位率。结论:全髋关节置换术中，针对患者髋关节解剖结构特点，选择合适的解剖学标志和解剖学参数，结合3D打印技术、计算机辅助导航技术、骨科机器人等数字化技术，可以实现HJC的精确重建。

目的:探索基于薄层CT影像的3D虚拟重建及打印技术在“网络云+双轨”教学中的应用前景。方法:选取2021年4月至2022年4月期间在空军军医大学第二附属医院见习的医学学员共120名作为研究对象，分为试验组和对照组各60名。试验组采用3D虚拟重建及打印技术辅助的“网络云+双轨”教学；对照组采用“网络云+双轨”教学。经过6个月学习后，通过闭卷考试、技能操作、演讲答辩和问卷调查4种方式比较教学效果。采用SPSS 23.0进行 t检验和卡方检验。 结果:试验组在出科考试中，理论知识考核（84.25±5.53）分、操作技能考核（87.68±5.72）分，均优于对照组的（79.43±6.69）分、（82.97±5.32）分，差异有统计学意义（ P<0.001）。试验组在演讲[（44.90±2.56）分]与答辩[（45.83±2.62）分]两个环节中的成绩均高于对照组的（41.88±2.71）分、（43.85±2.56）分，差异有统计学意义（ P<0.001）。在调查问卷中，试验组见习学员的实践能力、主动学习能力、表达能力和实习积极性的评分均显著高于对照组（ P<0.001），获取信息能力的评分高于对照组，差异均有统计学意义（ P<0.001）。 结论:3D虚拟重建及打印技术辅助下的“网络云+双轨”教学可显著提升学员的客观学习效果与主观学习能动性，具有较高的教学应用与推广价值。

2019年1月至2020年12月，我中心使用术中虚拟影像融合技术辅助指导完成15例各类介入瓣膜手术，包括心脏主动脉瓣手术6例、二尖瓣3例、三尖瓣4例、肺动脉瓣2例，介入瓣膜手术入路涵盖股动脉途径、心尖途径、股静脉途径和右心房等常见入路途径。术前常规使用门控全心动周期心脏三维CT扫描获取心脏三维的解剖信息，使用Valve-ASSIST软件包对CT血管造影图像进行分析，术中将三维CT数据正确地投射到二维荧光成像上。对重建后的三维图像使用专用工作站的图像融合软件进行2D实时透视图像与3D进行叠加，并进行实时校对，完成2D-3D影像实时融合。然后在虚拟影像融合技术的辅助下完成手术。术中全部成功完成术前三维CT扫描影像和术中透视二维影像融合重建，虚拟影像随着术中透视角度和手术介入导管床的移动而自动移动，实时指导介入瓣膜手术的进行，置入成功率100%。术中无介入瓣膜移位，无严重并发症，术后患者恢复良好，全部顺利出院。虚拟影像融合技术可以方便术中心脏解剖定位，缩短手术时间，进一步提高介入瓣膜手术安全性。

心脏瓣膜病的理论教学中，传统的授课方式使学习者感觉非常抽象，学习效果不佳；床旁教学中特定病人的心脏特征无法直接向学习者展示，学习者难以将理论知识与临床表现进行建构。本研究在基于体验学习理论的临床床边见习的基础上，利用心脏虚拟影像技术，将临床病人的心脏影像进行重建，还原其心脏内部结构，辅以动态血流图像，帮助学习者厘清心脏形态结构和血流动力学的关系，使学习者能够直观地学习这些知识。通过本研究的教学实践发现：高质量的课程设计和引导式的教学结合VR新技术的运用，能够显著提升学习者的学习体验与效果。

目的:通过训练生成对抗网络（generative adversarial network，GAN）模型，构建一种包括跨中线上颌骨缺损的虚拟重建方法，以期为临床提供参考。方法:收集2015年6月至2022年6月于四川大学华西口腔医院影像科就诊的汉族成年口腔疾病患者CT资料，选择100例健康上颌骨及15例上颌骨缺损（5例单纯单侧缺损、5例单侧缺损并累及颧骨、5例跨中线缺损）CT数据。应用Mimics软件在健康上颌骨数据及其附近区域创建球型模体并模拟上颌骨缺损，分别为单纯单侧缺损、单侧缺损并累及颧骨、跨中线缺损，以原始图像为虚拟重建的正确参照；人工缺损与正确参照配对后分为训练集（70例）、验证集（20例）以及测试集（10例），前两者用于训练GAN模型，测试集用于评估GAN性能。15例上颌骨缺损CT数据导入训练完成后的GAN模型中进行虚拟重建，对单侧缺损分别采取镜像和基于GAN的方式进行虚拟重建，而对跨中线缺损仅采取基于GAN的方式进行虚拟重建，重建结果分为镜像重建组（10例）、单侧缺损GAN重建组（10例）和跨中线缺损GAN重建组（5例）。对测试集、镜像重建组、单侧缺损GAN重建组进行定量评价，定量指标为Dice相似性系数（Dice similarity coefficient，DSC）和95%豪斯道夫距离（95% Hausdorff distance，HD95），对各组结果进行单因素方差分析和Tukey检验。对测试集、镜像重建组、单侧缺损GAN重建组和跨中线缺损GAN重建组进行定性评分，对各组总分进行Kruskal-Wallis检验和事后检验（Bonferroni校正法）。结果:测试集、镜像重建组、单侧缺损GAN重建组DCS（分别为0.891±0.049、0.721±0.047、0.778±0.057）和HD95［分别为（3.58±1.51）、（5.19±1.38）、（4.51±1.10）mm］的总体差异均有统计学意义（ F=28.08， P<0.001； F=3.62， P=0.041）；其中，测试集DSC显著大于镜像重建组（ P<0.05），测试集HD95显著小于镜像重建组（ P<0.05）。测试集、镜像重建组、单侧缺损GAN重建组、跨中线缺损GAN重建组定性总分［分别为8（1）、6（2）、6（2）和4（2）分］的总体差异有统计学意义（ H=18.13， P<0.001）；两两比较显示，测试集总分显著高于镜像重建组（ P<0.05）。 结论:本项研究提出的基于GAN的虚拟重建方法，其单侧缺损虚拟重建效果优于镜像技术，亦可实现跨中线上颌骨缺损的虚拟重建。

目的:提出一种基于正侧位X线片上钉道尖端位置判断枢椎椎弓根螺钉置钉安全性的方法。方法:选取2020年12月至2021年12月温州医科大学附属第二医院入院患者40例颈椎CT数据，男24例，女16例，年龄（47.6±13.2）岁。基于Mimics软件三维模型重建及X-ray功能，模拟枢椎椎弓根螺钉置钉及其正侧位片的透射。模拟螺钉钉道尖端位置在正位虚拟片上由内至外被分为5个区域（区域Ⅰ~Ⅴ），虚拟侧位片上分为上下两个区域（区域a、b），通过调整螺钉方向，使得钉道尖端在正位及侧位虚拟投影上分别位于对应的10个位置区域（每个区域80个螺钉），并通过CT分析其准确性，判断是否穿破椎弓根内侧壁或椎动脉孔。收集2014年1月至2021年12月34例行枢椎椎弓根螺钉置钉的患者（共置入枢椎椎弓根螺钉67枚）的正侧位X片和术后CT数据，男18例，女16例，年龄（45.8±14.1）岁。以同样的方式划分钉道尖端在正位及侧位片上的位置，分别统计对应10个位置上的螺钉数量，并通过CT分析判断各枚螺钉是否穿破椎弓根内侧壁或椎动脉孔。结果:影像学模拟置钉研究结果显示，模拟螺钉钉道尖端在区域Ⅳ和区域Ⅴ内其椎动脉孔穿破率分别为75.0%（120/160）和100%（160/160），而在区域Ⅰ时其椎弓根内侧壁穿破率为85.6%（137/160）。区域Ⅱ和Ⅲ内置钉失误率相对较低，其中位于区域a的模拟螺钉表现更优于区域b，区域a-Ⅱ和a-Ⅲ的置钉椎弓根内侧壁穿破率分别为7.5%（6/80）和0，椎动脉孔穿破率为0和21.3%（17/80）。影像学回顾性研究中同样显示区域Ⅰ、Ⅳ和Ⅴ内螺钉失误率较高，区域Ⅱ和Ⅲ内失误率相对较低，其中区域a-Ⅱ和a-Ⅲ内共15枚螺钉且未发生任何椎弓根内侧壁和椎动脉孔的破坏。结论:区域a-Ⅱ和a-Ⅲ是枢椎椎弓根螺钉置钉时钉道尖端位置的“安全区域”。通过分析正侧位X线片上钉道尖端所在区域，术者可以确定合理的置钉轨迹，预防颈髓和椎动脉的损伤，降低手术风险。

目的:实现不同国产自膨式人工瓣膜的计算机模型并虚拟植入0型二叶式主动脉瓣（BAV）狭窄患者模拟方法，并探索该方法指导临床经导管主动脉瓣置换（TAVR）制定术前策略的可行性。方法:利用参数化建模方法构建国产不同制造商的自膨式人工瓣膜计算机模型，建立虚拟人工瓣膜模型数据库。筛选于我院经TAVR治疗的三例0型BAV严重狭窄伴钙化患者，基于其术前心脏CT造影影像进行三维模型重建。定量化分析主动脉根部解剖结构，选择并比较三款产品虚拟置入的潜在锚定效果及冠脉闭塞风险等差异，及拟选定瓣膜型号不同植入深度的潜在瓣周漏风险差异。结果:共创建12个不同规格人工瓣膜计算机模型，以适当的个体化瓣环参数压缩比为依据，选择潜在匹配的人工瓣膜型号。三款瓣膜模型（沛嘉26号、微创27号、启明26号）均可实现封堵且无冠脉闭塞风险（三例左右冠脉开口高度均>14.0 mm）。但扩张的升主动脉，造成顶部瓣架均未形成锚定，选择适当高压缩比的人工瓣膜以增强瓣环及瓣叶层面锚定效果。人工瓣膜的高位植入可减少冠窦联合处的瓣周漏风险。临床TAVR术采用高位植入，术后结果表明峰值压差显著下降且反流小。结论:对于0型BAV，两窦联合处高，且大弯侧两窦联合点高度显著高于小弯侧，宜高位且往小弯侧倾倒的植入策略。TAVR术前虚拟置入方法是可行的，并提供了一种直观地评估方法，但更精准、高效的系统仍待进一步开发，以期应用于临床常规术前评估。