一、AI在超声影像分析中的应用：超声影像分析中，AI技术被用于提高图像的解析度和诊断的准确性。例如，PathChat作为一个视觉语言AI助手，能够处理视觉和自然语言输入，可能在病理学教育、研究和临床决策中找到应用[1]。

二、非侵入性神经调控方法：低强度脉冲超声（LIPUS）作为一种有前景的非侵入性神经调控方法，已经引起了关注，特别是在运动皮层和相关领域的效果研究[2]。

三、超声微/纳米系统：随着纳米技术和纳米医学的兴起，超声基础的微/纳米系统在生物医学应用中得到了广泛地开发。这些系统的设计、合成、功能化和优化原则已经被详细阐述，特别是在诊断成像领域的最新进展[3]。

四、心血管疾病诊断：超声在心血管疾病的诊断中发挥着重要作用。例如，超声和双能量CT（DECT）在检测晶体沉积、炎症和结构进展方面显示出了敏感性[4]。

五、便携式超声心动图：在高发病率地区，由于成本、复杂性和时间要求，标准超声心动图可能不可行。便携式超声心动图可能是一种易于使用、低成本的替代方案，但其性能仍在研究中[5]。

六、超声在心血管疾病治疗中的应用：超声还被用于评估心脏重塑，特别是与左心室质量、壁厚和左心房大小相关的变化，这些变化可能导致心血管事件的减少，包括心力衰竭和房颤[6]。

七、超声在肿瘤治疗中的应用：超声在肿瘤治疗中的应用也在不断发展，特别是在纳米技术的帮助下，超声基础的诊疗系统（nanotheranostics）在引导局部治疗、诱导对生物物理刺激的反应以及为患者分层优化治疗方面取得了显著进展[7]。

八、超声在肝脏疾病中的应用：超声在评估肝脏疾病，特别是肝纤维化和肝硬化方面也显示出了潜力。例如，有研究表明，他汀类药物的使用与肝硬度进展的降低风险显著相关[8]。

九、超声在神经系统疾病中的应用：超声在神经系统疾病，如阿尔茨海默病的研究中也显示出了价值。通过多模态数据的下载和合作，超声有助于加速生物标志物的发现和药物开发[9]。

十、超声在肿瘤治疗反应评估中的应用：在神经肿瘤学中，区分真正的疾病进展和治疗相关变化是一个挑战，超声在这方面的应用正在被探讨，包括使用AI进行自动化反应评估[10]。

参考文献:

1. A multimodal generative AI copilot for human pathology.

2. Low-intensity pulsed ultrasound modulates disease progression in the SOD1 mouse model of amyotrophic lateral sclerosis.

3. Ultrasound-Based Micro-/Nanosystems for Biomedical Applications.

4. Systematic literature review to inform the EULAR recommendations for the use of imaging in crystal-induced arthropathies in clinical practice.

5. Handheld echocardiography for the screening and diagnosis of rheumatic heart disease: a systematic review to inform WHO guidelines.

6. Effect of Aficamten on Cardiac Structure and Function in Obstructive Hypertrophic Cardiomyopathy: SEQUOIA-HCM CMR Substudy.

7. New Opportunities and Old Challenges in the Clinical translation of Nanotheranostics.

8. Long-term liver-related outcomes and liver stiffness progression of statin usage in steatotic liver disease.

9. The informatics of ADNI.

10. Artificial Intelligence for Response Assessment in Neuro Oncology (AI-RANO), part 1: review of current advancements.