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。

胶囊内镜是一种无痛的消化道检查方式，检查范围已经覆盖全胃肠道，其相关的各种新兴技术也不断被研发，运用于胶囊内镜操作、成像和诊断的各个过程，未来还有可能辅助实现胶囊内镜下手术操作和给药。然而，目前大多数胶囊内镜新兴技术尚处于研发阶段，需要开展大规模临床研究，以进一步证实其应用价值。

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）

目的:通过构建基于深度学习模型的计算机辅助龋病诊断系统，检测根尖X线片图像中恒牙邻面龋，为邻面龋的早期诊断提供参考。方法:选择福建医科大学附属口腔医院口腔颌面外科门诊提供的因正畸需要或无保留价值而拔除的人离体恒前磨牙及磨牙160颗（外观完整或邻面龋洞缘位于釉质牙骨质界之上），拍摄根尖X线片，进行组织学检测并分级（0级：无龋坏；1级：龋坏达釉质外1/2；2级：龋坏达釉质内1/2；3级：龋坏达釉质牙本质界；4级：龋坏达牙本质外1/2；5级：龋坏达牙本质内1/2）。根据组织学分级将160颗离体牙根尖X线片均分为训练集和测试集（各80颗）。由2名评估者参照组织学图像对训练集根尖X线片进行龋坏标记，建立基于深度学习模型的计算机辅助龋病诊断系统。由另2名评估者和计算机辅助龋病诊断系统分别对测试集根尖X线片进行邻面龋诊断。以组织学检测结果作为金标准，通过受试者工作特征曲线（receiver operating characteristic curve，ROC）综合评估肉眼诊断和计算机辅助龋病诊断系统的灵敏度和特异度，利用ROC曲线下面积（areas under the ROC curve，AUC）值比较两种诊断方法的总体诊断准确性。通过查准率-查全率（precision-recall，P-R）曲线综合评估两种诊断方法对龋坏样本的查准查全能力。通过灵敏度（即查全率）、特异度、阳性预测值（positive predictive value，PPV）（即查准率）和阴性预测值（negative predictive value，NPV）及其95%置信区间（confidence interval， CI）进一步比较两种诊断方法的准确性。 结果:对测试集离体牙根尖X线片，肉眼诊断与计算机辅助龋病诊断系统诊断的AUC值分别为0.729（95% CI：0.650~0.808）和0.762（95% CI：0.685~0.839），差异无统计学意义（ P>0.05）。计算机辅助龋病诊断系统与肉眼诊断的特异度、PPV、NPV差异均无统计学意义（ P>0.05）。计算机辅助龋病诊断系统的灵敏度（76.7%）显著大于肉眼诊断（59.3%）（ P<0.05）。肉眼诊断对恒牙邻面1级龋坏的灵敏度（27%）显著小于计算机辅助龋病诊断系统（77%）（ P<0.05）。 结论:与肉眼相比，计算机辅助龋病诊断系统对恒牙邻面釉质龋，尤其是局限于釉质内的早期龋坏更灵敏。本项研究建立的计算机辅助龋病诊断系统诊断准确性与评价者肉眼诊断的准确性相似。

目的:通过研究证候的分类及证候名称组成要素的多层次表示方法，实现计算机对中医证候名称的批量处理，从而应用于中医智能辅助诊断系统的研究。方法:在中医理论指导下，结合证素辨证、证候要素学说，对证候要素进行更细粒度的拆分，提出证候层次划分方法和证候要素多层次表示方法，并通过对妇科月经病、不孕症的中医证候名称进行人工分析，以验证证候要素多层次表示方法的合理性。基于证候要素多层次表示方法，运用基于模式匹配的模式抽取方法，形成计算机批量处理证候要素的提取方法，并通过对《中医临床诊疗术语证候部分》证候名称的批量处理，验证计算机批量处理方法的准确性。结果:在中医理论指导下，将证候名称组成要素划分为病位要素、病性要素(包括基本物质、病因、病理状态)、连接词的两层五类的结构，基于此构建出证候拆分流程。月经病、不孕症中医证候名称的人工分析结果显示，所有证候名称均可被拆分为1个或多个病位要素、病性要素、连接词。通过计算机批量处理《中医临床诊疗术语证候部分》证候分类结果显示，计算机批量处理的准确率为71.4%。结论:构建的证候要素多层次表示方法为计算机大批量处理数据提供了理论框架，并提高了数据处理效率和准确率，为辨证模型训练数据集的构建提供了理论依据，为中医辨证推理模型提供支撑，可应用于中医智能辅助诊断系统的研究。

成纤维细胞激活蛋白（FAP）在恶性肿瘤间质中高表达。近年来， 68Ga标记的FAP抑制剂（FAPI）广泛应用于临床研究，特别是在消化系统恶性肿瘤的诊断、远处转移的评估、辅助勾画肿瘤放疗靶区等方面具有一定优势。笔者就 68Ga-FAPI PET/CT在常见消化系统恶性肿瘤中的应用研究进展进行综述，以期为临床医师对消化系统恶性肿瘤的诊断和治疗提供参考。

间接免疫荧光法是检测抗核抗体的参考方法，然而检测过程标准化程度低、检测结果报告一致性差是临床实验室面临的主要挑战。随着抗核抗体荧光模型国际共识组织对各荧光模型进行标准化命名，以人喉癌上皮细胞为基质的间接免疫荧光法实验由手工操作逐步转向全自动仪器操作以及计算机辅助诊断系统的临床应用，实验室对该项目的规范化检测及结果报告提出了新的要求。本共识从检验项目开展前、检验过程和结果报告3个方面进行阐述并提出相应意见，旨在进一步推进该项目在我国实验室检测与报告的规范化与标准化。

目的:构建循环生成对抗网络(CycleGAN)对模糊、曝光不足、曝光过度等低质量眼底图像进行质量提升，并对其效果进行评估。方法:从EyePACS数据集中分别选取700张高质量和700张低质量眼底图像作为本研究的数据集。对数据集图像进行裁剪并统一缩放至512×512分辨率。采用2个生成模型和2个判别模型构建CycleGAN，生成模型根据输入的低/高质量眼底图像生成匹配的高/低质量图像，判别模型判别原始图像和生成图像。将本研究提出的算法与限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)、动态直方图均衡化(DHE)、带色彩恢复的多尺度Retinex(MSRCR)3种图像增强算法的结果进行视觉定性评估，并采用清晰度、BRISQUE、色度、饱和度作为定量指标进行评估。应用糖尿病视网膜病变(DR)诊断网络对原图及不同算法增强图像进行诊断；并比较其准确度和特异度。结果:CycleGAN算法对模糊、曝光不足、曝光过度3类低质量眼底图像的增强均取得最优效果，增强后的眼底图像对比度高、色彩丰富，视盘、血管结构清晰。CycleGAN算法增强的图像清晰度仅次于CLAHE算法；BRISQUE质量分数为0.571，比CLAHE、DHE和MSRCR算法分别高出10.2%、7.3%和10.0%；色度和饱和度分别为103.03、123.24，均高于其他算法；该算法增强100张图像仅需35 s，仅次于CLAHE算法，在速度上具有明显优势。CycleGAN算法增强的图像在DR诊断中的准确率和特异度分别为96.75%和99.60%，均较原图有所提高。结论:CycleGAN可有效提升模糊、曝光不足、曝光过度眼底图像的质量，并有效提高计算机辅助DR诊断系统的准确率，可能在眼科临床诊断中有很大的应用价值。

医学影像人工智能（AI）被用于图像采集与质控、图像重建、后处理、病灶检测、辅助诊断、病情监测和结构化报告等方面。经历数年发展，一些医学影像AI软件已经投入使用，提升了阅片速度，减轻了医师负担，并减少漏诊。目前投入使用的医学影像AI以单一病变的检测为主，切换不同软件比较繁琐费时，多中心研究相对较少，许多模型有较高的偏倚风险。医学影像AI的发展需要产学研的共同推动，不仅要稳步提升性能，保护数据安全和患者隐私，还要积极探索功能、扩大适用范围，并整合各个信息系统、优化操作界面。

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。