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随着社会人口老龄化的到来，阿尔茨海默病（AD）给全球公共卫生系统带来了沉重的社会和经济负担。AD在出现典型症状前20多年，脑组织己可能发生一系列病理生理改变，在此过程中出现的认知障碍，即AD源性认知障碍，也是AD早期检测、诊断和防治最重要的窗口期。对早发性痴呆症和AD(65岁以前)发病率的可靠评价很少，其中约30%归因于AD源性认知障碍的流行病学特点受多种因素影响，包括年龄、性别、遗传、环境及地域差异等。这些因素交织在一起，导致不同人群、地区和文化背景下的发病率和表现存在显著差异。深入研究这些差异，有助于制订更具针对性的预防和干预策略。为进一步提高广大医疗工作者对AD源性认知障碍的认知，专家组经多次研讨，制订《阿尔茨海默病源性认知障碍早期诊疗专家共识》，以期为AD的早期诊断、早期干预、精准治疗提供共识和指导方案。
<正>2025年欧洲放射学大会（ECR）于当地时间2025年2月26日—3月2日在奥地利维也纳举行。作为全球放射学领域最具影响力的学术盛会之一，今年的大会以“星球放射学”（Planet Radiology）为主题，吸引了全球多学科专家参会，共同探讨医学影像领域的前沿进展、科技创新、可持续发展和全球医疗健康平等问题，尤其关注放射学在气候变化及可持续发展面临的挑战，倡导放射学者在关注人类生命健康的同时，也要关注地球的健康。
目的 探讨冠状动脉CT血管成像预测CT血流储备分数（CT-FFR）灰区患者发生主要不良心血管事件（MACE）的可行性。资料与方法 回顾性收集首都医科大学附属北京安贞医院2017年3月—2018年10月疑似冠心病行冠状动脉CT血管成像检查且CT-FFR为0.76～0.80患者的影像及临床特征。通过电话随访了解受试者后期MACE发生情况。采用Cox回归模型进行特征筛选，采用受试者工作特征曲线下面积评价预测效能。结果 共纳入105例受试者，MACE发生率为31.4%(33/105)。多因素Cox回归分析结果显示，△CT-FFR(HR=1.217,P=0.008)、冠状动脉周围脂肪衰减指数（HR=1.052,P=0.029）、斑块长度（HR=1.068,P=0.047）是MACE的独立危险因素，其曲线下面积分别为0.705、0.656、0.701，联合指标建立模型的曲线下面积为0.793，预测能力高于△CT-FFR(Z=-2.001,P=0.048)、冠状动脉周围脂肪衰减指数（Z=-2.402,P=0.016）、斑块长度（Z=-2.004,P=0.045）。结论 △CT-FFR、冠状动脉周围脂肪衰减指数、斑块长度是预测CT-FFR灰区人群MACE的独立危险因素，联合模型具有更好的预测效能。
目的 基于Res2Net注意力机制网络实现CT肺动脉成像急性肺动脉栓塞（APE）的智能检测。资料与方法 回顾性收集2015年2月—2023年5月河南中医药大学第一附属医院疑似APE行CT肺动脉成像并确诊为APE的患者。按照7∶2∶1将数据随机分为训练集、验证集和测试集。基于Res2Net网络框架，结合多孔空间金字塔池化和注意力机制模块训练模型，对模型进行五折交叉内部验证；在测试集上采用受试者工作特征曲线下面积、敏感度、特异度评估模型的诊断效能；同时采用戴斯相似系数、精确率、交集比并集（IOU）评估模型的分割效能并绘制相应曲线。比较该模型与经典的U-Net模型及CE-Net模型的效能。结果 最终纳入303例APE患者，训练集212例，验证集61例，测试集30例。模型的曲线下面积为0.95，敏感度为0.90，特异度为1.00；戴斯相似系数为0.86，精确率为0.90,Pos-IOU为0.78,Neg-IOU为1.00。参数曲线图及雷达图显示Res2Net注意力机制网络多项参数均优于U-Net及CE-Net模型。分割对比的可视化结果显示Res2Net注意力机制网络对肺动脉栓子的分割精准度更高。结论 Res2Net注意力机制网络模型对APE具有良好的检测性能。
目的 通过联合影像组学、临床及CT形态学特征构建列线图，预测非小细胞肺癌一线表皮生长因子受体（EGFR）酪氨酸激酶抑制剂耐药后T790M突变。资料与方法 回顾性分析2016年12月—2022年12月绍兴市人民医院晚期非小细胞肺癌EGFR敏感突变一线酪氨酸激酶抑制剂治疗期间疾病进展后116例二次活检患者，分析胸部CT图像及临床资料。以7︰3随机分为训练集81例和验证集35例，勾画病灶感兴趣区，提取影像组学特征。采用最大相关最小冗余及最小绝对收缩和选择算子方法筛选特征。通过单因素和多因素二元Logistic回归筛选临床特征，最终构建临床-影像组学联合模型，绘制列线图。采用受试者工作特征曲线、校准曲线和决策曲线评估联合模型的预测能力。结果 一线EGFR酪氨酸激酶抑制剂的无进展生存期（OR=1.086,P=0.041）、初始EGFR基因型（OR=0.280,P=0.021）、血管聚集（OR=4.050,P=0.036）和空气支气管征（OR=3.265,P=0.030）与获得性T790M突变高度相关。联合模型对获得性T790M突变具有较好的预测效能（训练集：AUC=0.867,95%CI 0.790～0.944；验证集：AUC=0.895,95%CI 0.786～1.000）。校准曲线显示良好的校准能力，决策曲线显示显著净效益。结论 基于胸部CT的临床-影像组学联合模型构建的列线图具有预测获得性T790M突变的潜力，可以作为检测非小细胞肺癌一代或二代EGFR-TKI耐药后T790M突变的辅助工具。
目的 探讨改良肺部超声评分（MLUS）对儿童细菌性肺炎和病毒性肺炎的诊断价值。资料与方法 前瞻性连续收集2022年12月—2023年6月泉州市妇幼保健院·儿童医院疑似社区获得性肺炎患儿93例。对所有患儿进行肺部超声检查，根据A线、B线、肺实变等超声表现记录MLUS。以病原学结果作为标准将患儿分为细菌性肺炎组及病毒性肺炎组，根据患儿疾病严重程度分为轻症组及重症组。分析MLUS对儿童细菌性肺炎及病毒性肺炎的诊断价值。结果 轻症肺炎组与重症肺炎组的MLUS差异有统计学意义[7(4,13)分比20(14,30)分，Z=-5.205,P<0.05]。受试者工作特征曲线分析显示，将MLUS为14.5分作为截断值时，诊断重症肺炎的敏感度为75.9%，特异度为82.8%，曲线下面积为0.838。细菌性肺炎组与病毒性肺炎组的MLUS差异无统计学意义[8.00(4.00,16.00)分比13.00(7.00,21.75)分，Z=-1.981,P>0.05]。轻症细菌性肺炎组与轻症病毒性肺炎组的MLUS差异有统计学意义[10.00(5.25,17.75)分比5.00(4.00,9.50)分，Z=-3.403,P<0.05]。重症细菌性肺炎组与重症病毒性肺炎组的MLUS差异无统计学意义（t=0.017,P>0.05）。在轻症肺炎中，MLUS截断值为10.5分预测轻症细菌性肺炎具有中等程度诊断效能，曲线下面积为0.747，敏感度为50%，特异度为87.5%。大范围肺实变在细菌性肺炎中较病毒性肺炎更常见（χ~2=8.360,P<0.05）。结论 MLUS能较为有效地评估儿童细菌性肺炎及病毒性肺炎的严重程度，对两者鉴别也有一定指导意义。
目的 探讨基于动态对比增强MRI瘤内和瘤周影像组学模型预测乳腺良恶性肿瘤的价值。资料与方法 回顾性分析2018年8月—2022年12月厦门医学院附属第二医院经病理证实的309例单发性乳腺肿瘤患者的临床资料及MRI影像数据。按8∶2随机分为训练组248例和测试组61例。基于动态对比增强MRI第二期影像，运用3D-Slicer软件提取5个特征区域（瘤内、瘤周2 mm、瘤周4 mm、瘤内联合瘤周2 mm、瘤内联合瘤周4 mm区域）的影像组学参数。采用机器学习算法结合逻辑回归分析进行特征筛选，然后通过交叉验证确定影像组学特征的最佳组合。结果 309例患者中良性肿瘤150例，恶性肿瘤159例，两组年龄、病灶最大径及强化类型差异均有统计学意义（Z/χ~2=-7.695、-5.775、30.248,P均<0.001）。瘤内联合瘤周4 mm区域影像组学模型训练集和测试集曲线下面积、敏感度、特异度、准确度、F1分数分别为0.893、89.1%、75.0%、82.3%、0.838和0.881、74.2%、86.7%、80.3%、0.793。训练集中，瘤内联合瘤周4 mm区域影像组学模型曲线下面积高于瘤内、瘤周2 mm、瘤周4 mm及瘤内联合瘤周2 mm区域模型，差异有统计学意义（Z=2.506、2.982、3.392、2.157,P均<0.05）。校准曲线显示瘤内联合瘤周4 mm区域影像组学模型预测曲线与理想曲线重合度较好（训练集P=0.381，测试集P=0.159）。决策曲线显示训练集及测试集风险阈值为0～1.0时，瘤内联合瘤周4 mm区域影像组学模型净效益最高。结论 影像组学模型具有很好的乳腺良恶性肿瘤预测性能，瘤内联合瘤周4 mm区域模型最佳、净效益最高，该技术的临床应用为鉴别诊断乳腺良恶性肿瘤提供了一种无创性预测方法。
目的 基于瘤内与瘤周的动态对比增强MRI(DCE-MRI)影像组学联合临床特征的列线图预测非特殊型浸润性乳腺癌人表皮生长因子受体2(HER-2)表达的价值。资料与方法 回顾性收集川北医学院附属医院2021年4月—2023年6月非特殊型浸润性乳腺癌患者136例，按7∶3随机分为训练集95例和验证集41例。手动分割DCE-MRI二期图像上乳腺肿瘤的感兴趣区（ROI），自动向外扩形5 mm并经调整后得到瘤周ROI，分别于瘤内ROI、瘤周ROI提取和筛选特征，建立瘤内、瘤周、瘤内联合瘤周的影像组学模型并计算影像组学评分；使用多因素Logistic回归分析筛选独立危险因素，构建临床模型；以影像组学标签评分和独立危险因素构建列线图模型。使用受试者工作特征曲线下面积评估各模型的预测性能。结果 瘤内、瘤周、瘤内联合瘤周模型、临床模型、列线图模型在训练集中的曲线下面积分别为0.822、0.751、0.869、0.578、0.870；验证集中的曲线下面积分别为0.755、0.790、0.817、0.626、0.821，列线图模型的预测效能最高。结论 基于瘤内与瘤周的DCE-MRI影像组学联合临床特征列线图能有效预测非特殊型浸润性乳腺癌患者HER-2表达，为该肿瘤分型和临床治疗决策提供参考。
目的 探讨深度学习基于CT影像预测肝细胞癌微血管侵犯的应用价值。资料与方法 回顾性纳入赤峰市医院2020年1月—2022年12月经病理证实微血管侵犯状态的63例肝细胞癌患者，收集术前增强CT影像。将患者随机分为训练组、验证组和测试组。通过迁移学习建立AlexNet、VGG16与ResNet50 3种经典卷积神经网络模型，通过单因素及多因素Logistic回归分析肝细胞癌患者一般临床数据，建立临床预测模型。对比4种预测模型的实际预测效果得到最优模型。结果 临床预测模型曲线下面积（AUC）为0.844，敏感度为0.833，特异度为0.708。AlexNet模型AUC为0.865，敏感度为0.833，特异度为0.717，训练时长818.2 s。VGG16模型AUC为0.892，敏感度为0.857，特异度为0.717，训练时长9 743.2 s。ResNet50模型AUC为0.937，敏感度为0.786，特异度为0.925，训练时长3 800.8 s。结论 深度学习模型是一种术前无创预测微血管侵犯的方法，其预测效果优于临床预测模型，其中ResNet50模型表现最优。可以为临床决策制订提供有力的参考依据。
<正>1病例简介男，45岁，主诉：间断右下腹痛20 d余。行超声检查发现腹部肿物入院。查体：腹部稍膨隆，可触及下腹部包块，质韧，无移动，无压痛及反跳痛，移动性浊音阴性，未闻及血管杂音。实验室检查未见异常。术前腹部CT平扫+增强扫描示：大网膜团块状混杂密度影并伴有盆腔出血，提示大网膜囊实性富血供占位性病变伴盆腔出血，考虑大网膜恶性病变可能性大（图1A～F）。患者行全麻下腹腔探查+腹腔肿瘤切除术。
目的 分析胎儿卵巢囊肿的MRI表现及临床诊断价值。资料与方法 回顾性选取2019年1月—2021年12月浙江大学医学院附属妇产科医院经超声检查怀疑胎儿卵巢囊肿并行MRI检查、随访资料完整的70例孕妇，均在超声检查后1周内行胎儿MRI检查，并与出生后诊断结果进行对比，评价两种方法的诊断价值。结果 70例新生儿均获得明确诊断，70例患者中78个病灶确诊为卵巢囊肿，其中单纯型卵巢囊肿51个，复杂型卵巢囊肿27个。超声与MRI对诊断单纯、复杂卵巢囊肿具有很好的一致性（Kappa=0.852,P<0.001）。超声和MRI诊断胎儿卵巢复杂囊肿分别为22、27个病灶，准确度分别为81.5%、100.0%。卵巢囊肿消退65个，总体消退率为83.3%。结论 MRI较超声可更准确地确定病变的来源和性质，对产前、产后管理和临床预后评估具有重要意义。
目的 探讨胎儿胼枕径筛查部分型胼胝体发育不全（PACC）的临床价值。资料与方法 前瞻性选取2017年10月—2023年4月于吉安市妇幼保健院及江西省妇幼保健院行超声检查的33例PACC胎儿（异常组）及396例正常胎儿（正常组）。超声测量胼枕径，计算胼枕径Z值并进行组间比较；使用受试者工作特征曲线分析计算截断值及相关效能指标；比较异常组内Z值阳性率与间接征象阳性率的差异。结果 正常胎儿胼枕径与孕周呈正相关（r=0.913,P<0.001），最佳回归方程为胼枕径=3.879+1.115×孕周，标准差为1.670。胼枕径Z值均值比较结果显示，异常组Z值大于正常组（t=11.223 9,P<0.001）；以Z值2.199 7作为筛查PACC的截断值时，曲线下面积为0.998 1，约登指数0.959 6，敏感度、特异度、阳性预测值及阴性预测值分别为96.97%、98.99%、88.89%、99.75%。异常组Z值阳性率高于间接征象阳性率（96.97%比63.64%，χ~2=7.692 3,P<0.01）。结论 PACC胎儿胼枕径大于正常胎儿，Z值增大提示胼胝体末端前移，可作为筛查PACC的依据之一，以Z值2.199 7作为筛查PACC的截断值具有较高临床价值。
<正>1病例简介女，27岁，孕25周，常规产前超声检查，无侵入性羊膜腔操作史。孕12周时超声检查提示：宫内双活胎，单绒双羊。孕29周时超声检查提示（图1A、B）：宫内双活胎，羊水适量，考虑单绒双羊；目前脐带及胎儿肢体位于两个羊膜囊腔内，羊膜囊分隔中断。患者外院门诊随访。1周后我院超声复查提示：宫内双胎，一活一死。
目的 探讨超高频超声模式下二维灰阶超声、超微血管成像及弹性成像评估皮肤肿瘤良恶性的价值。资料与方法 回顾性分析2021年1月—2023年12月安徽医科大学第二附属医院经手术病理证实的94例皮肤肿瘤，其中良性45例，恶性49例，术前均行超高频超声模式下二维灰阶超声、超微血管成像和弹性成像检查，记录超声参数及临床特征。比较良、恶性组参数差异，分析肿瘤恶性化的独立危险因素。结果 单因素分析显示，皮肤肿瘤良、恶性组患者年龄、最大径、形态、边缘、超微血管成像评级、弹性成像评分差异有统计学意义（χ~2/Z=-4.532～34.321,P均<0.05）。多因素分析显示，年龄越大（OR=1.052,P=0.023）、最大径越大（OR=1.113,P=0.031）、形态不规则（OR=21.975,P=0.025）、弹性成像评分越高（3分：OR=7.310,P=0.026;4分：OR=17.916,P=0.008），肿瘤恶性化的风险越高。结论 年龄越大、最大径越大、形态不规则、弹性成像评分高（≥3分）是评估恶性皮肤肿瘤的独立危险因素，多模态超高频超声对鉴别诊断皮肤肿瘤良恶性具有一定价值。
<正>1病例简介男，57岁，主诉：4个月前查体发现右侧髂腰肌及邻近肌间隙占位，无明显不适，肿物生长缓慢，呈逐渐增大趋势。体格检查：髋关节屈伸无明显受限，右侧髂腰肌下段内可触及一包块，无明显压痛，与周围组织界限清楚，浅表无静脉怒张，局部皮温不高，右下肢感觉肌力正常。MRI检查（图1A～D）提示脂肪肉瘤可能。CT（图1E）提示含脂类肿瘤。
目的 探讨基于肾脏超声的深度学习特征联合临床特征构建综合模型早期识别子痫前期孕妇肾功能损害的价值。资料与方法 回顾性收集2018年1月—2023年6月广西医科大学第一附属医院279例孕妇资料，分为子痫前期组151例和正常组128例。以7∶3将数据集随机分为训练集195例和测试集84例。利用深度学习卷积神经网络Resnet152提取肾脏超声图像深度学习特征，最小绝对收缩和选择算子从中选择非零系数特征，利用K-近邻算法建立深度学习模型。使用相同的分类器模型结合临床资料构建综合模型。采用受试者工作特征曲线评估模型性能，类激活映射图及SHAP值对模型进行解释性可视化。结果 综合模型的曲线下面积在训练集、测试集中分别为0.964(95%CI 0.940～0.988)、0.899(95%CI 0.835～0.963)。SHAP分析显示预测模型中深度学习特征贡献价值最高。结论 基于肾脏超声深度学习特征构建的综合模型可用于早期识别正常妊娠及子痫前期孕妇肾功能损害。
目的 构建并验证股浅动脉支架植入患者支架再狭窄列线图风险预测模型。资料与方法 回顾性分析2016年2月—2022年11月在陆军军医大学第二附属医院心血管外科住院的股浅动脉支架植入患者150例。采用单因素分析、最小绝对收缩和选择算子算法及多因素Logistic回归分析筛选股浅动脉支架植入患者支架再狭窄的危险因素。制作列线图，内部验证采用Bootstrap法，采用一致性指数评估模型区分度，采用校准图评估校准度。结果 股浅动脉支架植入术后1年支架再狭窄患者55例（36.7%）。单因素分析、最小绝对收缩和选择算子算法及Logistic回归结果显示，脑卒中史（OR=9.152,95%CI 2.957～28.322）、慢性肾病（OR=14.639,95%CI 2.378～90.115）、纤维蛋白原浓度（OR=8.422,95%CI 3.139～22.594）、术前闭塞（OR=3.604,95%CI1.446～8.981）和钙化斑块（OR=5.167,95%CI 2.044～13.059）是股浅动脉支架植入患者术后1年发生支架再狭窄的最佳预测因子。预测模型的一致性指数为0.876(95%CI 0.812～0.939)，特异度和敏感度分别为93.6%和70.9%,Brie分数为0.124，模型内部验证后的一致性指数为0.859。校准图显示理想概率曲线和实际概率曲线重合度较高。结论 本研究构建的股浅动脉支架再狭窄列线图风险预测模型区分度与校准度较好，对于临床预测股浅动脉支架植入患者发生支架再狭窄具有较好的价值。
目的 基于颅脑磁共振Dixon多对比度图像，采用深度学习方法重建CT图像，并与原始CT图像比较评估重建效果。资料与方法 回顾性收集2021年6—12月上海交通大学医学院附属瑞金医院77名健康志愿者头颅CT和MRI图像，使用UNet神经网络进行训练，训练集62名，测试集15名，基于Dixon的4种对比图像及其不同组合共7种模型进行CT图像重建。采用平均绝对误差、均方误差、Pearson相关系数、颅骨区域戴斯相似性系数评估图像重建效果。结果 7种Dixon图像组合模型训练重建CT图像与原始CT图像均呈较强相关性（R>0.75,P<0.05），采用4通道模型重建CT图像与真实CT值最相近[平均绝对误差为147.516±30.802，均方误差为（8.648±3.403）×104]，相关系数最大（R为0.796±0.055），颅骨区域相似性系数最高（戴斯相似性系数为0.800±0.036）。结论 通过Dixon图像进行深度学习训练可实现头颅CT图像重建，且Dixon 4种对比图像组合可提高CT图像重建效果。
胸部肿瘤放射治疗过程中心脏亦会同步遭受辐射，导致放射性心脏病，包括心包炎、心肌病、冠心病、心肌损伤、瓣膜性心脏病及心脏传导系统异常等，其中心肌损伤较为严重，可能导致心衰等心血管不良结局，严重影响肿瘤患者生存质量及临床预后。本文对放射性心肌损伤的机制和影像学研究进展进行综述，以指导临床进行综合管理。
骨质疏松症以骨密度（BMD）降低为主要特征，双能X射线吸收仪和定量CT为常用的BMD检查方法，但普及性低。常规临床CT也可进行BMD评估，主要指标包括椎体CT值和基于异步校准和内部校准技术获得的BMD，有望实现机会性骨质疏松症筛查和骨折风险预测。本文对常规临床CT在评估骨质疏松症患者BMD方面的应用进行综述，以期帮助临床医师了解机会性骨质疏松症筛查的现状及未来研究方向。
子宫内膜癌是女性生殖系统常见的恶性肿瘤之一。既往研究显示子宫内膜癌是否浸润子宫肌层及浸润深度影响治疗方式的选择。目前MRI是评估子宫内膜癌肌层浸润深度的首选影像学方法，其中MRI影像组学近年在其全面评估方面具有很好的应用潜力。本文就MRI影像组学在I期子宫内膜癌肌层浸润方面的研究进展进行综述。
<正>2023年12月26日，《中国医学影像学杂志》再次入编《中文核心期刊要目总览》2023年版（即第10版）之临床医学类的核心期刊，既是对《中国医学影像学杂志》办刊质量和学术水平的充分肯定，也体现了广大读者、作者和业界专家对本刊的认可。《中文核心期刊要目总览》是由北京大学图书馆及北京十几所高校图书馆众多期刊工作者及相关单位专家参加的中文核心期刊评价研究项目成果，每3年评选一次。经过定量筛选和专家定性评审，最终，2023年版《中文核心期刊要目总览》从我国正式出版的中文期刊中评选出1987种核心期刊。
<正>中国科学院文献情报中心发布的中国科学引文数据库（Chinese Science Citation Database,CSCD）2023-2024年来源期刊遴选结果显示，《中国医学影像学杂志》再次入选CSCD核心库。《中国医学影像学杂志》为CSCD核心库来源期刊、《中文核心期刊要目总览》收录期刊、中国科技核心期刊、中国科协《高质量科技期刊分级目录》收录期刊、《科技期刊世界影响力指数（WJCI）报告》期刊、中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊等。
<正>文稿中应写明所使用的统计学软件名称及版本、统计学方法的具体名称（如成组设计资料的t检验、两因素析因设计资料的方差分析等）和统计量的具体值（如t=3.45），并给出具体的P值；当涉及总体参数时，在给出显著性检验结果的同时，再给出95%可信区间；对于服从偏态分布的定量资料，应采用M(Qr)表达，不应采用-x±s表达。对于定量资料和定性资料，应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的，选用合适的统计学分析方法，不应盲目套用t检验、单因素方差分析或χ~2检验。
<正>《中国医学影像学杂志》主编先生/女士:我们谨此郑重通知:依据文献计量学的原理和方法,经研究人员对相关文献的检索、统计和分析,以及学科专家评审,贵刊《中国医学影像学杂志》入编《中文核心期刊要目总览》2023年版(即第10版)之临床医学类的核心期刊。《中文核心期刊要目总览》2023年版从2021年10月开始研究,研究工作由北京大学图书馆主持,共32个单位的148位专家和工作人员参加了本项研究工作,全国各地9473位学科专家参加了核心期刊表的评审工作。经过定量筛选和专家定性评审,从我国正在出版的中文期刊中评选出1987种核心期刊。