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【医悦汇】特邀北京大学首钢医院王娟教授做客科普ONCO栏目，为我们详细解读了影像学在肿瘤诊疗中的关键作用及如何通过影像报告读懂病情真相，为患者和家属提供科学、实用的指导。
AJCC/TNM 睾丸癌分期，建议收藏，随用随看。
本研究系统整合了血浆外泌体miR-151a-3p表达与多模态神经影像数据，提出了一个结合分子与脑功能影像标志的MDD诊断模式，极大提升了分类准确率。
了前颞叶网络的过度连接与阿尔茨海默病的病理和临床进展密切相关
《Nature》研究推出完全开源的 AI 基础模型 Ark+，通过循环累积多源异构数据知识，在胸部 X 光诊断中展现出超越闭源模型的性能，且具备强适应性、稳健性，为医疗 AI 开源协作奠定基础。
人工智能（AI）正成为生命科学研究的核心工具，尤其在多组学大数据的解析中展现出独特优势。
肺功能成像可定义为主要通过计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）和核医学技术对肺功能进行区域性量化。
首次将DSA中的脑循环时间引入预后评分体系，并通过大样本验证其临床价值。
AVCE 的存在通常意味着需要立即干预以控制出血，治疗方法通常包括药物、输血、内镜检查、经动脉栓塞（TAE）、手术或联合治疗。
细胞外体积分数（ECV%）是血管外细胞外体积分数和血管内空间分数的总和。相关研究证实，基于影像的 ECV% 与基于组织活检的细胞外间质量一致，因此，基于影像的 ECV% 可定量表征病变的细胞外间质量。
附件扭转的影像学表现包括卵巢明显增大、卵巢向内侧移位、子宫向受累卵巢移位、血管蒂扭转和卵巢滤泡周边化，且通常存在作为扭转起始点的潜在肿块。
研究通过多模态数据分析识别出三种暴食亚型：负性情绪型、趋近型和克制型。亚型在临床和神经生物学特征上表现独特，且独立于暴食频率和体重指数，为靶向干预提供了新依据。
人工智能（AI）目前广泛应用于医学图像分析和癌症研究，在预测喉癌、乳腺癌、肾癌、结直肠癌和胰腺癌等多种癌症的患者预后方面显示出良好效果。
在过去的三十年中，包括乙醇注射、激光消融、高强度聚焦超声治疗、微波消融和射频消融（RFA）在内的几种经皮消融策略已逐渐应用于 HPT 患者的治疗。
近年来深度学习（DL）算法在包括图像归一化在内的多种医学影像应用中取得成功，基于 DL 的图像归一化技术旨在降低不同图像间的测量变异性，其在减轻成像协议差异影响、提高测量一致性方面具有巨大潜力。
时间分辨三维三方向相位对比成像（4D）血流 MRI 日益被公认为是无创表征心血管血流动力学的有价值方式，并在常规心脏 MRI 中得到更广泛的应用。
目前已明确，基于实性成分的临床 T 分类不仅具有良好的区分能力，而且具有合理性，因为有证据表明实性成分的预后价值更高，其与病理浸润成分的相关性比总肿瘤大小更强。
近年来，已有多项尝试将深度学习算法应用于 IPF 诊断的 CT 模式分类，这些研究验证了完全自动化的基于深度学习软件与人类放射科医生相比的性能，证明其在可靠 UIP 模式分类中提供决策支持的潜力。
评估中度狭窄的功能意义对确定是否需进行血运重建至关重要。基于 CT 数据计算的血流储备分数（CT-FFR）已被推荐用于评估功能严重程度，其通过计算流体动力学（CFD）来计算冠状动脉血压。
选择性降低剂量的基本理念是对特定身体部位进行屏蔽或使其避开辐射，从而有效降低这些区域的受照剂量。
DLR 联合 CE - boost 技术可在降低辐射和对比剂剂量的情况下显著改善 CTPA 的图像质量，有助于更准确地诊断肺栓塞。
成本效益研究表明，冠状动脉 CT 可能比单光子发射计算机断层扫描（SPECT）等心脏功能负荷试验更具成本效益。
磁共振成像（MRI）可对整个肝脏进行非侵入性宏观观察。通过将微观组织学与宏观 MRI 相结合，临床医生能够更准确地评估疾病严重程度并做出更明智的临床决策。
光子计数计算机断层扫描（PCCT）为提高肿瘤定性和分期的准确性带来了新可能，其具有降低电子噪声、提升空间分辨率和增强物质分解等优势。
影像检查不仅对分期和治疗规划至关重要，还可用于引导手术、监测治疗效果及指导后续干预。
