临床放射学杂志2026年第2期-临床放射学杂志社

临床放射学杂志2026年第2期

基于改进型残差网络的MRI脑肿瘤辅助诊断研究

闭应洲, 甘秋静, 霍雷刚, 刘善锐
目的 针对传统卷积神经网络（CNN）在MRI图像中空间位置信息建模不足及通道特征感知能力薄弱的问题，提升脑肿瘤识别的准确率与鲁棒性。方法 提出融合坐标卷积（CoordConv）与多级残差注意力机制的改进型ResNet50模型（CoResAttNet），通过在初始层引入CoordConv增强空间感知能力，并在各残差阶段嵌入注意力模块以强化关键通道特征的表达。结果 在两个脑肿瘤MRI公开数据集上进行四分类实验，其在准确率、精确率、召回率和F1分数上分别达到99.72%、99.70%、99.69%、99.69%及98.26%、98.24%、98.25%、98.24%。结论 CoResAttNet模型在脑肿瘤分类任务中具备较好泛化能力与识别性能，能为智能辅助诊断提供有效支持。
基于临床及CT深度影像特征的胸部钝性损伤预后模型的研究

赵婷婷, 孟祥虹, 王植
目的 基于纵向整合的临床参数、影像组学及深度学习特征构建多模态融合模型来预测钝性胸部损伤（BCT）患者的不良预后。方法 回顾性分析280例BCT患者急诊和住院的临床和影像资料。中心1的200例患者经5折交叉验证用于模型构建，在CT图像上手动勾画感兴趣区（ROI）后提取影像组学及深度学习特征以构建组学模型，使用单、多因素Logistic回归分析临床因素确定独立预测因子以构建临床模型。通过曲线下面积（AUC）评价模型性能，将临床模型与最优组学模型结合构建融合模型。中心2的80例患者用于外部验证检验模型的泛化能力。结果 多发伤、肋骨骨折、胸腔积液是独立危险因素。基于急诊CT的临床-DLRscore融合模型预测性能最优，在训练集中AUC为0.91（95%CI：0.87~0.95），在外部验证集中AUC为0.78（95%CI：0.68~0.87）。与临床模型相比，添加DLRscore显著改善了分类性能，净重分类指数（NRI）为0.60，综合判别改善指数（IDI）为0.26。结论 基于纵向CT的临床数据与影像特征构建的临床-DLRscore融合模型，能有效预测BCT患者不良预后，有利于早期风险分层和个体化管理。
医学专用大型语言模型在放射报告文本错误检测中的应用探索

赵凯, 马吉权, 孙中琪, 姜昊, 赵洁, 董云娇, 李诗雅, 李倩, 刘相如, 姜慧杰
目的 评估医学专用大型语言模型（LLM）在检测放射报告文本错误检测方面的效能。方法 回顾性搜集2024年12月至2025年1月200份标准的放射报告文本，随机抽取100份报告，由住院医师按照5种错误类别人工嵌入150处文本错误，并对其进行临床风险分级。医学专用LLM（MedGemma）、通用LLM（Qwen3）及三位不同年资的放射科医师模拟真实临床工作中的报告审核流程，在限定的2 h内审阅全部报告。以错误检出率和F1值作为主要评价指标，采用Wald χ²方法比较不同模型与放射科医师在文本错误检测中的性能，并使用Wilson方法计算95%置信区间（CI）。审阅效率以平均阅读时间衡量，采用配对样本t检验分析组间差异，应用Cohen's d计算效应量以衡量差异的实际意义。结果 医学专用LLM（MedGemma）的错误检出率为91.33%（95%CI：85.74%~94.87%），与副主任医师检测结果[92.00%（95%CI：86.54%~95.36%）]相当（P=0.83），优于主治医师的80.67%（95%CI：73.61%~86.19%）、住院医师的76.67%（95%CI：69.28%~82.72%）及Qwen3的84.67%（95%CI：78.04%~89.56%），且在高危错误检出中表现优异[92.7%（95%CI：80.6%~97.5%）]。此外，MedGemma平均阅读时间为（17.54±3.47）s，审阅效率高于医师及Qwen3模型（P<0.001），Cohen's d值范围|1.33~2.40|。结论 医学专用LLM（MedGemma）在放射报告文本纠错中表现出高检出率、良好的高危错误识别能力及显著时间效率优势，具有作为临床辅助检测工具的潜力。
基于扩散张量成像的冠心病患者脑白质微结构完整性与认知障碍的相关性研究

刘家仪, 孙朝磊, 毕钊君, 郭远桥, 李庆华, 胡啸, 郭浩, 初同朋, 马恒
目的 探讨基于扩散张量成像（DTI）的冠心病（CHD）患者大脑白质微结构变化与认知功能之间的关系。方法 前瞻性地纳入148例受试者[78例CHD患者，70名健康对照组（HC）]，所有受试者均接受冠状动脉CT血管成像（CTA）及3.0 T MRI检查(包括DTI序列）。通过简易精神状态检查（MMSE）和蒙特利尔认知评估（MoCA）评估认知功能。对白质主要纤维束的DTI指标各向异性分数（FA）和平均扩散率（MD）进行分析。采用组间比较与回归分析方法，探讨影像学结果与认知评分的相关性。结果 与HC组相比，CHD患者的MMSE和MoCA评分显著降低（P<0.01），且在多个白质区域（包括胼胝体、内囊和放射冠）表现出FA降低与MD升高。多变量回归分析发现，MMSE评分与左侧放射冠上部FA值显著相关（P=0.0194），MoCA评分与脑桥横行纤维FA值显著相关（P=0.0411），MMSE和MoCA评分均与左侧内囊后肢MD值显著相关（P<0.05）。结论 CHD与大脑白质广泛的微结构改变相关，这些改变与认知功能障碍显著相关。DTI衍生的FA与MD指标可作为CHD患者监测认知下降的潜在影像学生物标志物。
内耳神经鞘瘤的CT及MRI影像学分析

胡娜, 岳光红, 李进叶, 赵慧, 刘善凤, 李小芹, 苏世军
目的 探讨内耳神经鞘瘤（IES）的影像学表现。方法 回顾性分析16例经病理证实的IES患者的临床及影像学资料。结果 CT显示2例（2/16，12.5%）内耳局部钙化，3例（3/16，18.8%）耳蜗旁骨质改变。MRI表现为内耳T2WI、内耳水成像及内耳钆造影上边界清晰的充盈缺损，增强扫描明显强化。内耳钆造影提示大部分病例存在肿瘤周围血迷路屏障破坏（11/12，91.7%），部分病例合并内淋巴积水（5/12，41.7%）。结论 IES的MRI特征性表现为内耳边界清晰的充盈缺损伴明显强化。此外，MRI能评估其伴随的血迷路屏障破坏及内淋巴积水。
乳腺癌患者新辅助治疗病理完全缓解疗效预测的可解释性机器学习模型开发与验证：一项多中心研究

卢辛辛, 吕帝, 刘小华, 陈冬莲, 郭俊
目的 构建基于动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)特征与临床病理因素的机器学习模型，精准预测乳腺癌患者新辅助治疗(NAC)后病理完全缓解(pCR)，并通过可解释性分析揭示预测机制。方法 回顾性纳入多中心521例乳腺癌患者[赣州市妇幼保健院作为训练集140例、徐州医科大学附属医院作为外部验证集1共94例、癌症影像档案库(TCIA)的BRCA数据作为外部验证集2共287例]，均于NAC前完成DCE-MRI检查。提取影像组学特征及深度特征，经t检验、Pearson相关性分析及最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归筛选后，融合临床病理因素构建11种机器学习模型。以受试者工作特征曲线下面积(AUC)为主要指标评估模型性能，通过SHAP分析解析关键预测特征。结果 基于融合14个最优特征的CatBoost模型表现最佳，其训练集AUC达0.990(95% CI：0.969~1.000)，外部验证集AUC为0.805(95% CI：0.695~0.916)，TCIA验证集AUC为0.837(95% CI：0.773~0.901)。SHAP分析显示，MRI融合特征评分(RadDL评分，51.3%)、孕激素受体（PR）状态(18.3%)、入表皮生长因子受体-2（HER-2）状态(16.4%)及雌激素受体（ER）状态(14.0%)为核心预测因子，其中RadDL评分高及HER-2阳性提示pCR概率升高，而ER、PR阳性则提示pCR概率降低。结论 融合DCE-MRI多模态特征与临床病理因素的CatBoost模型可精准预测乳腺癌患者NAC后pCR，SHAP可解释性分析为临床个体化治疗决策提供可靠依据。
心外膜脂肪组织与冠状动脉斑块风险、斑块体积及成分的关联

刘伟, 吴寿岭, 汪国栋, 刘景旺, 李健, 王志伟, 丁浩, 金媛, 张祺, 赵一飞
目的 基于冠状动脉CT血管造影(CCTA)探讨心外膜脂肪组织体积(EATV)及密度(EATD)与冠状动脉斑块风险、斑块体积及成分的关联。方法 采用横断面研究，以参加2018年6月至2025年6月开滦健康体检且进行CCTA检查的开滦职工为研究对象，符合纳排标准的共2549人。根据冠状动脉有无斑块将研究对象分为两组：斑块组(1995例)、无斑块组(554例)。采用Logistic回归模型分析EATV、EATD与冠状动脉斑块发生的关联;采用限制性立方样条回归模型探讨EATV、EATD与冠状动脉斑块发生的剂量-反应关系;在斑块组(n=1995)中，应用广义线性回归模型分析EATV、EATD与冠状动脉不同成分(总、钙化、非钙化、脂质、纤维脂质、纤维)斑块体积(PV)的关联性,并进行分层分析。结果 EATV与冠状动脉斑块风险呈正相关(OR=1.82，P<0.001);限制性立方样条显示，当EATV>125 cm3时，EATV与冠状动脉斑块风险呈正相关;EATV与冠状动脉总、钙化、非钙化、脂质、纤维脂质、纤维PV均呈正相关(β=0.63 ,P<0.001;β=0.21, P=0.031;β=0.42, P<0.001;β=0.08, P<0.001;β=0.14, P<0.001;β=0.19, P<0.001)，男性中关联性更强(P交互<0.001)。高EATD 与冠状动脉斑块风险呈负相关(OR=0.76，P=0.038);EATD与冠状动脉非钙化、脂质、纤维脂质PV呈正相关(β=1.25,P=0.006;β=0.34,P=0.005;β=0.57,P=0.005)。结论 EATV与冠状动脉斑块风险呈正向关联及剂量-反应关系，且与冠状动脉各成分斑块体积均呈正相关，男性中关联性更强。高EATD与冠状动脉斑块风险呈负向关联;EATD与冠状动脉非钙化、脂质、纤维脂质斑块体积呈正相关。
胸部 CT 生境影像组学在预测 I 期肺低分化腺癌中的价值

郝宝坛, 张晶, 赵飞飞, 刘东谦, 刘洁, 邵红宇
目的 探讨基于胸部CT的生境影像组学在预测 I 期肺低分化腺癌中的应用价值。方法 回顾性纳入 213 例经手术病理证实的 I 期肺腺癌患者，按7∶3比例随机分为训练集与测试集。应用生境成像技术结合聚类分析将肿瘤划分为3个生境亚区，分别提取肿瘤整体、生境整合区域和各生境亚区的影像组学特征;采用独立样本t检验、皮尔逊相关性分析及最小绝对收缩和选择算子（LASSO）算法进行特征筛选与降维。基于随机森林算法构建 7种预测模型，并通过100次5折交叉验证评估模型稳健性。绘制受试者工作特征曲线（ROC）、决策曲线分析（DCA）和校准曲线评估模型的效能。结果 联合模型表现出最优预测性能及稳定性：其在训练集、测试集的曲线下面积（AUC）分别为0.977、0.948，交叉验证的AUC为0.975;DCA显示其在宽阈值范围内临床获益较高。校准曲线显示联合模型的预测值与真实值之间的差异较小，其在训练集、测试集及交叉验证的 Brier 值分别为 0.028、0.058、0.052。结论 基于胸部 CT 的生境影像组学联合临床特征构建的预测模型，在I期肺低分化腺癌预测中具有较高效能，且其临床应用价值最优。
基于CT影像组学联合心率变异性特征在鉴别肺部良恶性病变中的应用研究

顾一泓, 朱秋扬, 李淑华, 赵威铭, 陆新宇, 谢宗玉
目的 探讨CT影像组学特征与心率变异性（HRV）特征相结合，以非侵入性方式精准区分肺部良恶性病变的可行性及临床价值。方法 回顾性纳入200例经手术病理证实的肺部病变患者，按7∶3随机分为训练组（n=140）和验证组（n=60）。分别构建基于患者的基本临床信息与主观CT征象的临床模型，基于薄层肺窗CT图像提取并筛选最优特征的影像组学模型，以及基于心电信号提取并筛选最优HRV特征的HRV模型。进一步融合临床特征与影像组学特征构建临床-影像组学模型，最终整合临床特征、影像组学特征及HRV特征构建联合模型。采用受试者工作特征曲线（ROC）曲线下面积（AUC）评估模型的预测效能，校准曲线评估拟合优度，决策曲线分析（DCA）评估临床获益。结果 在训练组中，联合模型的AUC达0.924，显著优于临床模型（AUC=0.802）、影像组学模型（AUC=0.855）、HRV模型（AUC=0.798）和临床-影像组学模型（AUC=0.878）;在验证组中，联合模型的AUC为0.893，同样优于临床模型（AUC=0.716）、影像组学模型（AUC=0.728）、HRV模型（AUC=0.661）和临床-影像组学模型（AUC=0.847）。联合模型预测结果与实际结果的一致性较好，且其临床获益较高。结论 将HRV特征与临床特征、影像组学特征相结合构建的联合模型，在区分肺部良恶性病变上显著提升了诊断的准确性，为临床提供辅助诊断新策略。
新辅助化疗期间肿瘤形态及身体成分变化对食管胃结合部腺癌术后早期复发的预测价值：一项双中心队列研究

李彦乐, 吴越, 曲金荣, 姚晓强, 贝天霞, 尤亚茹, 罗成龙, 李靖
目的 探讨新辅助化疗（NAC）期间肿瘤形态和身体成分参数的纵向变化对食管胃结合部腺癌（AEG）根治性切除术后早期复发的预测价值。方法 本项回顾性研究纳入了两家医院158例接受新辅助化疗的AEG患者，河南省肿瘤医院数据集作为训练队列用于预测模型开发，郑州大学第一附属医院数据集作为独立外部队列用于模型性能验证。搜集所有患者包括新辅助治疗后病理分期（ypTNM）在内的临床病理数据，在基线和治疗后静脉期CT图像上测量肿瘤形态参数以及身体成分参数，并计算治疗前后降低率。采用多因素Logistic回归识别AEG患者术后早期复发的独立预测因子，并在训练队列中采用平衡随机森林算法五折交叉验证构建预测模型。绘制受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线和决策曲线(DCA)分析评估模型性能。结果 多因素Logistic回归分析显示，ypTNM分期、治疗后肿瘤体积以及骨骼肌指数变化率是AEG患者术后早期复发的独立预测因子。模型在训练队列中五折交叉验证的平均ROC曲线下面积（AUC）值为0.776，在外部验证队列的AUC值、灵敏度、特异度分别为0.822、0.800、0.800，显著优于单一的ypTNM分期（DeLong检验结果：Z值=2.043，P=0.041）。校准曲线表明模型预测结果和实际观察结果之间具有良好的一致性（Hosmer-Lemeshow检验：P>0.05）。DCA分析表明了模型具有一定的临床实用性。结论 结合临床病理特征以及新辅助化疗前后肿瘤形态和身体成分变化构建的模型在AEG患者术后早期复发方面表现出良好的预测能力，本研究构建的模型有望用于AEG患者术后个体化随访策略的制定。
增强CT联合图像重组在直肠癌术前TNM分期和术后复发预测中的应用价值分析

陈姝燕, 陈惠, 周丽兰, 许红雨, 刘禹梦, 王晖元, 刘少强
目的 探讨增强CT联合图像重组及定量参数在直肠癌术前TNM分期及术后复发预测中的应用价值。方法 回顾性分析2021年10月至2024年3月于本院就诊的90例经病理证实的直肠癌患者临床资料，所有患者均行CT增强扫描及图像重组，测量肿瘤平扫CT值（HU_plain）及增强后密度增量（ΔHU），并以术后病理结果为TNM分期金标准。术后随访6个月（期间未再行CT检查），以客观症状、大便潜血试验及血液学检查结果为复发金标准。比较CT征象与定量参数在不同TNM分期及复发患者间的差异，分析其诊断效能。结果 90例患者中，T1期32例、T2期25例、T3期19例、T4期14例;N0期52例、N1期21例、N2期17例;M0期68例、M1期22例。随访6个月后复发12例（13.33%）。不同T、N、M分期间的HU_plain和ΔHU差异均有统计学意义（P<0.001），且随分期升高而呈递增趋势。复发组的HU_plain[（42.53±4.12） HU]及ΔHU[（39.53±6.01） HU]显著高于未复发组[（38.50±3.89） HU、（29.81±5.23） HU]（P<0.05）。HU_plain和ΔHU与T、N、M分期及复发均呈正相关（r=0.34~0.77，P<0.05），ΔHU的相关性更强。CT诊断术后复发的灵敏度为91.67%、特异度为96.15%、准确性为95.56%、阳性预测值为78.57%、阴性预测值为98.68%。结论 增强CT联合图像重组可较准确地预测直肠癌的远处转移及术后复发，增强定量参数（尤其是ΔHU）与TNM分期及复发密切相关，具有较高的临床应用价值。
CT纹理分析在直径≤4 cm的肾上腺乏脂腺瘤和嗜铬细胞瘤鉴别诊断中的价值研究

符永瑰, 徐鸿昊, 赵建, 丁效蕙, 周少鹏, 郭慧萍, 王海屹
目的 探讨CT纹理分析在直径≤4 cm的肾上腺乏脂腺瘤和嗜铬细胞瘤中的差异及临床应用价值。方法 回顾性分析经病理证实病灶直径≤4 cm的51例肾上腺乏脂腺瘤患者和48例嗜铬细胞瘤患者的CT图像，应用Firevoxel软件在CT三期图像分别勾画病灶全瘤体和单层面（最大层面），分别提取最小值、最大值、平均值、标准差、方差、变异系数、偏度、峰度、熵等纹理参数。比较两组病变各参数的差异，采用受试者工作曲线（ROC）评价差异有统计学意义的参数的诊断效能;将差异有统计学意义的因素纳入二元Logistic回归分析;用DeLong检验对比全瘤体与单层面参数间的曲线下面积（AUC）差异。结果 全瘤体和单层面参数中，平扫期鉴别两组病变诊断效能最高的均为平均值（AUC分别为0.913、0.886）;动脉期均为最大值（AUC分别为0.827、0.812）;静脉期均为最大值（AUC分别为0.750、0.746）。多因素分析显示在全瘤体及单层面参数中，平扫期均为平均值是鉴别两者的相关因素，其比值比（OR）[95%可信区间（CI）]分别为1.308(1.120~1.527）、1.176（1.007~1.372）;全瘤体参数中的动脉期的最大值（OR=1.045，95%CI：1.003~1.090）、静脉期的偏度（OR=0.026，95%CI：0.001~0.576）为鉴别两者的相关因素，单层面参数均无统计学意义。全瘤体参数对两种病变的诊断效能高于单层面参数。结论 CT纹理分析可作为一种鉴别肾上腺乏脂腺瘤和嗜铬细胞瘤的有效工具，平扫期的鉴别诊断效能更佳。
柔性减影CE-Boost在肺动脉与下肢静脉CT成像中的应用

赵其超, 胡莹莹, 梁南雪, 李传东
目的 评估柔性减影CE-Boost技术在CT肺动脉成像（CTPA）联合间接法下肢CT静脉成像（CTV）一站式扫描中对图像质量及静脉血栓栓塞症（VTE）诊断效能的提升价值。方法 对35例疑似VTE的患者行CTPA-CTV检查，分别采用自适应迭代重组、传统减影和CE-Boost算法重组。对比三组图像的背景噪声、信噪比（SNR）、对比噪声比(CNR)及主观评分，并评估其诊断效能。结果 CE-Boost组的SNR、CNR及主观评分均显著优于另外两组（P<0.001）。CTPA-CTV联合诊断VTE的总检出率为91.4%，45.7%的患者合并存在肺栓塞与深静脉血栓。结论 CE-Boost可显著提升CTPA-CTV的图像质量及VTE的检出能力，其临床应用价值显著。
RESOLVE-DWI技术在急性心肌梗死患者心肌水肿成像中的应用研究

张子萱, 李爽, 赵丽, 刘志, 卢洁, 孙峥
目的 探讨高清扩散读出方向上分段扩散成像（RESOLVE-DWI）序列在急性心肌梗死患者心肌水肿成像中的应用价值。方法 选取本院行心脏磁共振检查的急性心肌梗死患者80例，对T2WI、RESOLVE-DWI两序列的图像质量进行定性、定量评价;以T2-mapping为临床无创性“金标准”，评价两序列对心肌水肿的诊断效能。结果 T2WI序列图像较RESOLVE-DWI序列图像的伪影较大[（3.54±0.69）分vs. （4.11±0.53）分]，病灶清晰度欠佳[（3.25±0.89）分 vs. （4.02±0.76）分]，差异具有统计学意义（P<0.05）;RESOLVE-DWI序列所显示水肿心肌、远端心肌的信噪比（SNR）均较高（46.91±4.64 vs.12.69±1.68）和（18.98±2.34 vs.5.73±0.54），差异具有统计学意义（P<0.05）;水肿心肌与血池的噪声比（CNR）及水肿心肌与远端心肌的CNR比较，RESOLVE-DWI显著高于T2WI序列，差异具有统计学意义（P<0.05）。组间、组内的一致性较好。RESOLVE-DWI序列对水肿心肌识别的敏感度为71.35%、特异度为90%、约登指数为0.614、曲线下面积为0.797。结论 RESOLVE-DWI序列可以显著改善心肌水肿的图像质量，其临床诊断准确性较高，常规心脏扫描时加扫此序列可为心肌梗死诊疗提供影像学依据。
超短回波时间磁化转移成像评价1型糖尿病兔胫骨皮质胶原结构变化

裴敏智, 蒋川云, 王克军, 高宇凡, 汪香玉, 刘昌盛, 李亮, 查云飞
目的 采用超短回波时间磁化转移（UTE-MT）成像评价1型糖尿病（T1DM）兔胫骨皮质胶原结构变化。方法 20只5~6月龄雄性新西兰大白兔中随机选取14只静脉注射四氧嘧啶建立T1DM兔模型。纵向采集T1DM组（n=8）和对照组（n=6）兔于第0、12、16、20周的胫骨下段UTE-MT图像，计算磁化转移率（MTR）。第20周时，采集血清检测羧甲基赖氨酸（CML）及骨转换生化标志物，取右侧胫骨行Micro-CT扫描分析其骨皮质孔隙度（Ct.Po）和厚度（Ct.Th）。采用液相色谱-串联质谱联用（LC-MS/MS）、傅里叶变换红外光谱（FT-IR）及组织病理学检测分别定量骨皮质羟脯氨酸（Hyp）含量、酶交联比率（ECR）、非酶交联比率（NE-xLR）及I/III型胶原比例，并进行单轴压缩测试获取弹性模量（E）、屈服强度（YS）、韧性及屈服后韧性。统计学方法采用独立样本t检验、Mann-Whitney U检验、两因素重复测量方差分析及Pearson相关分析。结果 相较于对照组，T1DM组兔胫骨皮质MTR自第12周起降低（P<0.05），于第20周降至最低（P<0.001）。血清学检测显示第20周T1DM组血清CML、骨吸收标志物（CTX-I、DPD）水平升高，骨形成标志物（骨钙素、PINP）水平降低（P<0.05）。MTR与血清CML及骨吸收标志物水平呈负相关，与骨形成标志物水平呈正相关（P<0.05）。离体骨组织检测显示T1DM组Ct.Po及NE-xLR升高（P<0.05），Ct.Th、Hyp、ECR及I/III型胶原比例降低（P<0.05）。单轴压缩测试表明T1DM组E、YS、韧性及屈服后韧性均下降（P<0.01）。MTR与Hyp、ECR、I/III型胶原比例、Ct.Th及各项生物力学参数均呈正相关（P<0.05），与NE-xLR及Ct.Po呈负相关（P<0.05）。结论 基于UTE-MT的定量MTR活体评价T1DM兔胫骨骨皮质胶原结构与骨微结构动态变化是可行的，可以为T1DM骨皮质骨胶原结构改变影响骨微结构属性和机械性能的病理生理机制提供定量影像学证据。

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