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RSNA2023骨骼肌肉影像学

放射学实践 2024年第3期39卷 313-323页

作者：文冬琳张静黄钟轶琛王怡李小明华中科技大学同济医学院附属同济医院放射科武汉430030

2023年RSNA年会关于肌骨关节影像研究方面的科学报告共160余篇,涉及内容主要包括肌肉骨骼关节疾病的定性及定量分析、新技术的应用、双能CT在骨关节的应用,深度学习及影像组学的发展,本文将主要按照部位及特殊成像、深度学习等进行描述。

关键词：关节肌肉肿瘤深度学习磁共振成像

心脏磁共振自由呼吸运动校正人工智能电影序列在心力衰竭患者中的临床应用

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磁共振成像 2024年第3期15卷 62-67,73页

作者：冉玲平黄璐严祥虎赵赟杨朝霞周舒畅夏黎明华中科技大学同济医学院附属同济医院放射科武汉430030

目的通过评估自由呼吸运动校正人工智能(free-breathing with motion correction artificial intelligence,FB-MOCO AI)电影序列的图像质量、双心室容积和功能参数,探讨其在心力衰竭患者心脏磁共振(cardiac magnetic resonance,CMR)检查中应用的可行性。材料与方法前瞻性连续纳入2022年8月至2023年5月期间来我院进行CMR检查的心力衰竭患者29例。所有患者均行常规屏气电影和FB-MOCO AI电影序列的心脏短轴面扫描。由两名放射科医师对两种电影序列采集的图像进行整体图像质量评分(5分法)。测量两种序列的双心室容积和功能参数,包括舒张末期容积(end-diastolic volume,EDV)、收缩末期容积(end-systolic volume,ESV)、每搏输出量(stroke volume,SV)、射血分数(ejection fraction,EF)和左心室舒张末期质量(LV end-diastolic mass,LVEDM)。采用配对样本t检验或Wilcoxon符号秩检验来评估两种序列之间定量数据和定性评分数据的差异。并对两种序列间定量参数做相关性分析。通过Bland-Altman分析来评估从不同序列中获得的定量参数的一致性。结果FB-MOCO AI电影序列的总扫描时间[(14.3±1.9)s]比常规屏气电影[(79.2±11.4)s]明显缩短(P0.05),并且有强相关性(r值均≥0.94,P值均<0.001)。Bland-Altman分析显示,两种电影序列的所有心功能定量参数平均差异均接近于零,且变异范围很小,一致性高。结论与常规屏气电影序列相比,心衰患者中FB-MOCO AI电影序列扫描时间明显缩短并且提供了相当的图像质量、心室容积和功能指标,有潜力替代心衰患者的常规电影序列应用于临床。

关键词：心脏心力衰竭人工智能自由呼吸运动校正磁共振成像

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RSNA2023胸部影像学

放射学实践 2024年第2期39卷 152-163页

作者：谢开孙希子唐媛媛陈冲赵延洁周舒畅夏黎明华中科技大学同济医学院附属同济医院放射科武汉430030

2023年RSNA年会的主题是“引领变革”,强调了放射学领域的不断发展,旨在让放射学专业人员在变革中起到引领作用。今年关于胸部影像学方面的研究热点和重点包括以下几个方面:人工智能、深度学习、影像组学、气道病变与慢性阻塞性肺疾病... 详细信息

2023年RSNA年会的主题是“引领变革”,强调了放射学领域的不断发展,旨在让放射学专业人员在变革中起到引领作用。今年关于胸部影像学方面的研究热点和重点包括以下几个方面:人工智能、深度学习、影像组学、气道病变与慢性阻塞性肺疾病、肺弥漫性疾病、肺结节与肺癌筛查、胸部恶性肿瘤、血管疾病、肺部感染性疾病、胸部MRI和能量CT。本文针对上述内容进行较全面的综述。

关键词：人工智能深度学习影像组学慢性阻塞性肺疾病间质性肺病肺癌筛查磁共振成像能量CT

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RSNA2023乳腺影像学

放射学实践 2024年第3期39卷 299-307页

作者：贺丽彤刘志强胡奇兰胡益祺詹晨奥霍敏彭潇高利珍艾涛华中科技大学同济医学院附属同济医院放射科武汉430030

在2023年RSNA大会上,乳腺影像学领域的研究热点和进展呈现出以下几个显著趋势:①结合人工智能的乳腺X线摄影在乳腺癌筛查和风险预测模型开发中的创新应用;②常规超声技术以及最新的超声技术在乳腺癌诊断和新辅助治疗后腋窝淋巴结评估等... 详细信息

在2023年RSNA大会上,乳腺影像学领域的研究热点和进展呈现出以下几个显著趋势:①结合人工智能的乳腺X线摄影在乳腺癌筛查和风险预测模型开发中的创新应用;②常规超声技术以及最新的超声技术在乳腺癌诊断和新辅助治疗后腋窝淋巴结评估等方面的不断拓展;③乳腺MRI在乳腺癌检测、手术后监测、腋窝淋巴结评估以及新辅助化疗疗效评价方面的广泛应用;④乳腺影像报告与数据系统(BI-RADS)第六版关于乳腺钼靶(MG)、超声和MRI的主要更新内容。这些研究为乳腺疾病的早期发现、精准诊断以及有效治疗提供了新的视角和方法。

关键词：乳腺病变乳腺X线摄影超声成像磁共振成像人工智能深度学习

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RSNA2023心脏CT及MRI

放射学实践 2024年第2期39卷 147-152页

作者：潘子怡赵赟唐媛媛温金扬杨朝霞冉玲平李浩杰朱慧包雨微严祥虎罗毅向春林黄璐夏黎明华中科技大学同济医学院附属同济医院放射科武汉430030

2023年RSNA关于心脏CT及MRI方面研究的热点主要包括以下几个方面:①人工智能在心血管影像中的应用;②光子计数探测器CT成像;③心脏CT成像;④心脏磁共振临床应用研究;⑤心脏磁共振新技术和新诊断参数。本文针对上述内容进行综述。

关键词：心脏人工智能光子计数探测器冠状动脉磁共振成像

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RSNA2023中枢神经影像学

放射学实践 2024年第1期39卷 1-9页

作者：胡爽谢彦阎肃朱虹全段冰芳李诗卉姚义好石晶晶张巨张琪雅张盈盈侯明佳朱文珍华中科技大学同济医学院附属同济医院放射科武汉430030

2023年RSNA年会中枢神经影像学方面的报告主要集中于利用人工智能联合传统影像学手段对脑卒中及脑血管疾病、脑肿瘤、大脑认知记忆和运动障碍性疾病、颅内感染、炎症和代谢性疾病、儿童神经系统疾病进行危险因素的识别、诊断敏感度的提... 详细信息

2023年RSNA年会中枢神经影像学方面的报告主要集中于利用人工智能联合传统影像学手段对脑卒中及脑血管疾病、脑肿瘤、大脑认知记忆和运动障碍性疾病、颅内感染、炎症和代谢性疾病、儿童神经系统疾病进行危险因素的识别、诊断敏感度的提高以及治疗方法的改进和预后监测;在技术方面,利用人工智能优化图像采集质量、辅助分析和算法解读。本文将对上述相关研究进展进行综述。

关键词：脑卒中脑血管疾病脑肿瘤脑创伤人工智能体层摄影术 X线计算机磁共振成像

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RSNA2023分子影像学

放射学实践 2024年第2期39卷 141-146页

作者：刘宇飞苏厚铭丁玉洁邵皓月吴绍龙万昊瑞朱文珍华中科技大学同济医学院附属同济医院放射科武汉430030 不详

2023年RSNA年会以分子影像为主题的报告主要集中在以下几个方面:①分子靶向PET/CT和PET/MRI在脑肿瘤以及脑退行性疾病的诊断和生物标记物方面的应用。②分子靶向PET/CT和PET/MRI在乳腺癌和结肠癌以及口咽部肿瘤的诊断和预测乳腺癌腋窝... 详细信息

2023年RSNA年会以分子影像为主题的报告主要集中在以下几个方面:①分子靶向PET/CT和PET/MRI在脑肿瘤以及脑退行性疾病的诊断和生物标记物方面的应用。②分子靶向PET/CT和PET/MRI在乳腺癌和结肠癌以及口咽部肿瘤的诊断和预测乳腺癌腋窝淋巴结分期以及靶向治疗方面的应用。③PET/CT在诊断,鉴别前列腺癌手术分区及影响前列腺癌治疗,预测术后病理分级改变等方面的应用。④分子靶向PET/CT和PET/MRI在淋巴瘤的诊断和生物标记物方面的应用。⑤99mTC-PYP闪烁显像及PET/CT在心血管和肺部疾病的诊断方面的应用。⑥人工智能深度学习及大数据分析在疾病诊断方面的创新应用。

关键词：分子影像学核医学生物标志物靶向治疗人工智能

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RSNA2023头颈部影像学

放射学实践 2024年第1期39卷 10-11页

作者：胡爽陈宇丁玉洁翟林寒梁伟强殷漾漾段冰芳朱文珍华中科技大学同济医学院附属同济医院放射科武汉430030

2023年RSNA年会头颈部影像学方面的报告主要集中于结合人工智能和影像组学评估头颈部肿瘤放射治疗的效果,通过超声成像结合病理活检识别良恶性甲状腺结节,通过MRI对内耳淋巴水肿、神经性听力损失、颅底骨髓炎、复视等疾病进行研究。本... 详细信息

2023年RSNA年会头颈部影像学方面的报告主要集中于结合人工智能和影像组学评估头颈部肿瘤放射治疗的效果,通过超声成像结合病理活检识别良恶性甲状腺结节,通过MRI对内耳淋巴水肿、神经性听力损失、颅底骨髓炎、复视等疾病进行研究。本文将对上述相关研究进展进行综述。

关键词：放射肿瘤学甲状腺结节颞骨颅底人工智能体层摄影术 X线计算机磁共振成像

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RSNA2023腹部影像学

放射学实践 2024年第3期39卷 308-312页

作者：廖洲艳周紫玲熊子曼屈维诺苑冠杰何康文高萌萌姜宇晨汪子雄王雨梵王智博吕晨晰罗舒鑫陈根李佳丽李震胡道予华中科技大学同济医学院附属同济医院放射科武汉430030

2023年北美放射学会(RSNA)腹部影像学内容丰富,会上多模态成像新技术通过结合先进的人工智能(AI)算法,提升了影像阅读的效率和准确性,展示了对腹部疾病更精确的诊断与预测能力,同时在个性化治疗方案的制定中发挥着重要作用。本文旨在提... 详细信息

2023年北美放射学会(RSNA)腹部影像学内容丰富,会上多模态成像新技术通过结合先进的人工智能(AI)算法,提升了影像阅读的效率和准确性,展示了对腹部疾病更精确的诊断与预测能力,同时在个性化治疗方案的制定中发挥着重要作用。本文旨在提供最新信息,为腹部影像学的临床和科研工作提供更多的思路。

关键词：腹部影像学人工智能多模态成像技术精准诊断