该研究采用基于深度学习的图像生成算法,从磁共振图像的矢状位T1WI和T2WI序列生成伪矢状位STIR序列.以真实采集的STIR序列为金标准,从主观和客观两方面评价生成序列的图像质量及诊断效果.主观方面,由两位医师对图像进行评分.客观方面,选取5种组织的感兴趣区域,计算信噪比和对比度噪声比来衡量图像质量.此外,采用平均绝对误差、峰值信噪比、结构相似度和相关系数来分析生成的STIR与金标准图像的相关性;使用Bland-Altman图分析像素值的一致性.研究结果表明,深度学习生成的STIR序列在图像质量和临床诊断上与金标准一致甚至超越金标准,且能够缩短扫描时间,提高影像扫描效率,因此具有应用于临床实践的前景.

全身骨显像是筛查前列腺癌骨转移的首选方法。全身骨显像所用放射性示踪药物为锝-99亚甲基二磷酸盐（99mTc-MDP），显像原理是99mTc-MDP通过离子交换或化学吸附的方式与骨组织内羟基磷灰石晶体结合，行SPECT检查时，骨代谢活跃的部位表现为放射性浓聚。全身骨显像的主要优势是一次显像扫描全身骨骼，价格便宜，灵敏度高，不足之处是骨的良性病变如退行性变、骨折等也表现为放射性浓聚，可能被误判为骨转移，特异度相对较低。目前已有SPECT/CT断层显像技术，将SPECT骨代谢成像结合CT解剖结构特征，放射性浓聚区的定位更准确，并可以提高骨显像诊断的准确性。除了SPECT，SPECT/CT，还有核素PET/CT、PET/MR显像可用于诊断前列腺癌骨转移，目前常用的放射性示踪药物有18F-NaF、18F-FDG、18F/68Ga-PSMA。18F-NaF能够与骨组织中的羟磷灰石共价结合，对成骨性转移的灵敏度高，而同机融合的CT图像也提高了诊断准确性，诊断前列腺癌骨转移优于全身骨显像。但因为18F-NaF PET/CT只能检查骨转移病灶，无法评估前列腺癌原发灶及其他部位转移，且PET/CT价格昂贵，目前18F-NaF PET/CT临床应用极少。18F-FDG是目前PET/CT检查的常用显像剂，在肿瘤中应用广泛，大部分肿瘤细胞糖酵解水平增加表现为FDG摄取明显增加，但部分前列腺癌表现为FDG摄取正常或轻度增高，对前列腺癌溶骨性转移的灵敏度高。18F-NaF PET/CT在骨转移诊断方面要优于18F-FDG PET/CT，但18F-FDG PET/CT除了能够评价骨病灶外，还可以评估全身脏器及淋巴结受累情况。PSMA PET实现前列腺癌精准影像。前列腺特异性膜抗原（PSMA）是一种跨细胞膜表面的Ⅱ型糖蛋白，其在大部分前列腺癌细胞膜上显著高表达，并随着前列腺癌的进展、转移和复发而明显增加，是前列腺癌靶向受体显像及放射配体治疗的重要靶点。PSMA PET检查前列腺癌骨转移灶的检出率与PSA水平相关，即使是PSA<10 ng/ml的患者仍有前列腺癌骨转移的风险。PSMA PET可取代全身骨显像，成为前列腺癌诊断和分期的首选检查方式。PSMA PET原发灶阴性患者需结合其他影像学检查。

目的 观察并行采集技术(PAT)联合深度学习重建(DLR)用于肩关节MRI的价值.方法 前瞻性纳入接受肩关节MR检查的 74人,分别以标准序列(A组)、PAT加速序列(B组)及PAT加速序列联合DLR(C组)采集肩关节MRI.采用 5分法对图像整体质量、伪影及显示解剖结构(关节软骨、韧带及骨髓)清晰度进行主观评价;计算关节软骨信噪比(SNR)及对比度噪声比(CNR)进行客观评价;比较 3组主观及客观评价结果.结果 A、C组间图像整体质量、伪影及显示解剖结构清晰度主观评分差异均无统计学意义(P均＞0.05),均高于B组(P均＜0.05).C、A、B组之间,肩关节MRI关节软骨SNR及CNR依次降低(P均＜0.05).结论 PAT联合DLR可缩短肩关节MR扫描时间、降低图像噪声、提高图像质量.

目的 为有效减少L5/S1微创椎间盘射频消融术中因医师操作熟练度差异导致的治疗效果波动,实现对消融针穿刺路径风险的精确量化评估.方法 基于自主研发的深度神经网络DWT-UNet,将L5/S1节段的MR图像精准分割为7个关键结构:L5椎骨,S1椎骨,髂骨,L5/S1节段的椎间盘、神经根、硬脊膜和皮肤.基于上述分割结果,3D建模穿刺路径的规划环境.针对穿刺的临床准则提出了6个硬性约束和6个软性约束,将医师经验通过层次分析算法量化为权重添加到穿刺路径风险函数中以提升对个例的适应性.通过提出的皮肤进针点采样子算法、Kambin三角投影面积子算法,结合层次分析算法,并运用光线追踪、CPU多线程处理和GPU并行计算等多种技术,计算出一条既符合临床硬性约束条件,又能使软性约束条件综合达到最优的穿刺路径.结果 医师团队对算法规划的21例消融针穿刺路径进行主观评估,结果显示所有路径均满足临床基本要求(及格率100%),且95.24%的路径被评为优秀或良好.在与医师规划结果的对比中,算法在DIlium、DS1和Depth等3个指标上有不同程度的下降(P<0.05),在DDura、DL5、DN5和AKambin等4个指标上有较大提升(P<0.05).算法规划21例的平均时间为7.97±3.73 s,而医师传统规划普遍需耗时10 min以上.结论 本研究提出的多约束最优穿刺路径规划算法为L5/S1节段的微创椎间盘射频消融术提供了一种一站式的解决方案.经过严谨的临床评价和实验验证,该算法显示出独特的优势和广阔的临床应用潜力.

目的:探讨急性缺血性卒中患者治疗前后脑血氧饱和度动态变化对梗死进展的影响。方法:回顾性分析2018年5月至2020年7月在天津市第一中心医院和同济大学附属上海市第四人民医院就诊的，首次发作且发病时间在24 h内的39例急性缺血性卒中患者的临床和影像资料。对所有患者在入院时（基线）和接受卒中规范化治疗后2周内进行多模MR检查，包括扩散加权成像（DWI）、磁敏感加权成像（SWI）、动态磁敏感对比增强磁共振灌注成像（DSC-PWI）。在SWI上观察入院时不对称突出皮层静脉（APCV）的显示程度，并计算所有患者治疗前、后梗死侧APCV区的静脉血氧饱和度（SvO 2）。将2次MR扫描获得的原始DWI和DSC-PWI图像导入软件，获得低灌注体积［达峰时间（T max）>6 s］和梗死核心体积（表观扩散系数值<620×10 -6 mm 2/s）。根据基线梗死灶（DWI-ASPECT）评分及随访（FUP-ASPECT）评分的对比，将所有患者分为梗死进展组（27例）与梗死无进展组（12例）。采用两独立样本 t检验或Mann-Whitney U检验比较2组间基线梗死核心体积、基线SvO 2、SvO 2变化值、基线低灌注区体积、低灌注区体积变化值的差异。采用单因素及多因素logistic回归分析，获得梗死进展的独立预测因子。采用Pearson相关分析评估SvO 2变化值、低灌注体积变化值与梗死变化评分的相关性。 结果:梗死进展组与梗死无进展组间基线梗死核心体积、基线SvO 2、低灌注区体积及低灌注区体积变化值差异均无统计学意义（ P>0.05），梗死进展组与梗死无进展组SvO 2变化值差异有统计学意义［分别为（27±11）%和（35±6）%， t=-2.56， P=0.015］。单因素logistic回归分析显示SvO 2变化值是急性缺血性脑卒中梗死进展的影响因素（OR=0.872，95%CI 0.773~0.984， P=0.026）；多因素logistic回归分析显示基线美国国立卫生研究院卒中量表评分（OR=1.248，95%CI 1.042~1.494， P=0.016）是预测急性缺血性脑卒中梗死进展的独立危险因素、SvO 2变化值（OR=0.814，95%CI 0.688~0.964， P=0.017）是独立保护因素。SvO 2变化值与梗死变化ASPECT评分呈正相关（ r=0.425， P=0.007）。 结论:急性缺血性卒中血氧饱和度变化值能够独立预测急性缺血性脑卒中梗死的进展，治疗后血氧饱和度升高越多越有利于延缓梗死灶的进展。

早期诊断脑胶质瘤分子标志物对其治疗和预后至关重要，基于人工智能算法在脑胶质瘤MR图像中提取的高通量影像特征已成为预测胶质瘤分子病理亚型的潜在无创生物标志物，开启了胶质瘤"分子成像"的时代。本研究旨在对近年来应用人工智能算法在脑胶质瘤MR图像中的病灶分割和构建影像组学或影像基因组学等模型非侵入性诊断分子标志物的文献进行综述，以期确定人工智能能够对胶质瘤分子生物标志物进行无创预测，对辅助临床医生作出决策提供可靠的依据。

目的:探讨全心与靶容积平衡稳态自由进动（bSSFP）无对比剂冠状动脉MR血管成像（CMRA）显示冠状动脉主干的可重复性。方法:前瞻性连续纳入2021年2月至9月共58名受试者，于福建医科大学附属第一医院行2次全心与靶容积无对比剂CMRA扫描。分析2次扫描的主观评分、血管-心肌相对信号比（VMR）、血管-脂肪相对信号比（VFR）和信噪比（SNR），并分割提取冠状动脉坐标。通过组内相关系数（ICC）、Bland-Altman法、Hausdorff距离（HD）和Dice系数（DSC）评价观察者间、观察者内和重复扫描一致性。结果:全心和靶容积冠状动脉主干图像的主观评分、VMR和VFR的观察者间、观察者内一致性均非常好（ICC>0.76， P均<0.001）。重复扫描除全心CMRA的RCA、LM、LCX的VFR一致性一般外（ICC分别为0.235、0.264、0.380， P均<0.05），余可重复性尚可（ICC均>0.49， P均<0.001）。Bland-Altman法显示全心和靶容积冠状动脉成像的VMR、VFR及SNR大部分位于95%一致性界限以内。全心CMRA观察者间和观察者内HD为1.79（1.35，3.25）、1.68（1.09，4.10），DSC为0.96±0.04、0.97±0.03；靶容积CMRA观察者间和观察者内HD为1.74（1.63，3.11）、1.74（1.63，1.98），DSC为0.91±0.10、0.95±0.05。靶容积CMRA冠状动脉主干原始图像总体的主观评分［3.86（3.68，4.00）和3.80（3.58，3.96）］、VMR［1.45（1.27，1.58）和1.22（1.13，1.41）］、VFR［7.36（6.44，8.60）和5.97（4.97，6.64）］均优于全心CMRA（ P均<0.05）；全心CMRA冠状动脉主干曲面重组总体主观评分优于靶容积CMRA［3.75（3.57，3.88）和3.63（3.44，3.71）］（ P<0.001）。 结论:全心与靶容积bSSFP无对比剂CMRA在受试者冠状动脉主干的显示均具有较好的可重复性和图像质量。二者各有优势、相互补充。

目的:探讨基于MRI影像组学的预测模型在程序性死亡蛋白-1（PD-1）抗体联合全程新辅助放化疗后中低位直肠癌病理完全缓解（pCR）中的预测价值。方法:采用临床诊断性试验研究方法，收集2019年1月至2021年9月期间于北京大学肿瘤医院收治的PD-1抗体联合全程新辅助放化疗并最终行根治性手术的38例中低位直肠癌患者的临床病理资料和影像资料；男23例，女15例；中位年龄68（47~79）岁；有13例为pCR，25例为非pCR。将38例患者分层随机分为训练组（26例）和测试组（12例）进行建模。所有患者治疗前均行直肠MRI检查，收集所有患者的临床特征、影像特征和影像组学特征，并构建临床特征模型和影像组学模型。绘制各个模型的受试者工作特征（ROC）曲线，并以曲线下面积、准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值等来评价所构建模型。结果:两组患者的年龄、性别、肿瘤原发位置和术后病理情况比较，差异均无统计学意义（均 P>0.05）。本研究在38例中低位直肠癌患者中，从每个模态下感兴趣区域（ROI）提取了41个特征，包括9个一阶特征，24个灰度共生矩阵特征和8个形状特征。进一步分别从新辅助治疗前后弥散加权成像（DWI）和T2加权成像（T2WI）的每一个图像模态中提取41个特征，共纳入164特征。经过 t检验和相关系数的筛选后，仅有4个特征得到保留。经过LASSO交叉验证后，仅有治疗前基线DWI图像的一阶偏度和治疗前基线T2WI图像中的体积这两个特征得到保留。应用这两个特征建立的预测模型在训练组和测试组的曲线下面积、灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为0.856和0.844，77.8%和100.0%，88.2%和75.0%，77.8%和66.7%，88.2%和100.0%。影像组学模型的决策曲线显示，采用该预测模型预测pCR的策略要优于将所有患者都看作pCR的策略，也优于将所有患者看作非pCR的策略。 结论:基于MRI影像组学构建PD-1抗体联合全程新辅助放化疗治疗直肠癌pCR预测模型，有潜力用于临床筛选或可免于根治性手术的直肠癌患者。

目的:探讨基于人工智能辅助压缩感知（ACS）的单次激发心脏T 2加权黑血序列（T 2W-DB）在临床心脏MR检查的应用价值 。方法:前瞻性收集2021年8至12月在华中科技大学同济医学院附属同济医院38例因临床需要行心脏MR检查的患者。所有患者均进行左心室连续短轴面常规T 2W-DB序列和单次激发ACS T 2W-DB序列扫描，记录采集时间，分别对这两组序列的图像质量采用客观定量和主观评分两种评估方法进行分析。图像质量客观定量评价分别计算两组序列图像的中间段室间隔心肌信噪比（SNR）、室间隔与血池的对比噪声比（CNR）和锐利度。图像质量主观评价分别对两组序列图像的总体图像质量、血池抑制效果及右心室游离壁、左心室游离壁、室间隔的可视性进行Likert量表评分。分别采用组内相关系数和Kendall W系数评价测量者间图像质量的客观定量指标和观察者间主观评分的一致性，并采用配对 t检验或Wilcoxon检验比较常规T 2W-DB和单次激发ACS T 2W-DB的图像质量客观定量指标、主观评分以及采集时间。 结果:单次激发ACS T 2W-DB和常规T 2W-DB在测量者间图像质量客观定量指标和观察者间主观评分具有较好的一致性（ P值均<0.05）。相较于常规T 2W-DB［（85.8±14.7）s］，单次激发ACS T 2W-DB［（16.9±3.0）s］缩短了采集时间，差异具有统计学意义（ t=35.42， P?0.001）。相较于常规T 2W-DB的SNR（66.4±29.0）和CNR（61.8±28.6），单次激发ACS T 2W-DB具有更高的SNR（110.8±36.8）和CNR（88.2±31.1），差异具有统计学意义（ t值分别为-8.13、-5.89， P?0.001）。相较于常规T 2W-DB［（4.6±0.6）分］，单次激发ACS T 2W-DB［（4.7±0.5）分］具有更好的血池抑制效果，差异具有统计学意义（ Z=-2.64， P=0.008）。在总体图像质量及右心室游离壁、左心室游离壁、室间隔的可视性上差异没有统计学意义（ P>0.05）。 结论:与常规T 2W-DB序列相比，左心室单次激发ACS-T 2W-DB序列可以显著缩短采集时间并得到更好的图像质量。

目的:探讨基于术前增强MRI图像的影像组学预测模型在预测高级别胶质瘤异柠檬酸脱氢酶-1(IDH 1）基因型的价值。方法:回顾性分析2012年12月至2018年1月在青岛大学附属医院经手术病理证实、具有完整术前颅脑增强MRI图像的高级别胶质瘤患者182例，其中，IDH 1突变型79例（WHO Ⅲ级45例，WHO Ⅳ级34例），IDH 1野生型103例（WHO Ⅲ级33例，WHO Ⅳ级70例），按7∶ 3比例随机分为训练组和验证组。使用GE A.K分析软件进行影像特征提取，Kruskal-Wallis非参数检验和Spearman相关性分析进行特征降维，使用R语言软件包"GLM"函数，建立Lasso-logistic回归模型，以交叉验证方法对回归模型进行检验。采用受试者操作特征（ROC）曲线评价模型鉴别高级别胶质瘤IDH 1突变型和IDH 1野生型的预测效能。结果:预测模型在训练组中鉴别预测效能的ROC曲线下面积（AUC）为0.870，95％可信区间为0.754～0.855，准确率为79.8%，灵敏度为85.5%，特异度为75.4%，阳性预测值为0.734，阴性预测值为0.867；在验证组中的AUC为0.860, 95％可信区间为0.690~ 0.913，准确率为78.9%，灵敏度为91.3%，特异度为69.0%，阳性预测值为0.700，阴性预测值为0.909。结论:基于术前增强MRI建立的影像组学预测模型可以有效的术前预测高级别胶质瘤的IDH 1基因型。