一、AI分析多参数肿瘤MRI发表Radiology——基于AI的多参数MRI肿瘤体积与局部前列腺癌预后相关性研究

《Radiology》发表了一篇文章“AI-derived Tumor Volume from Multiparametric MRI and  Outcomes in Localized Prostate Cancer”旨在结合人工智能（AI）技术与影像学分析的研究，通过从多参数磁共振成像（mpMRI）中自动提取前列腺癌的肿瘤体积信息，并探讨其与局部前列腺癌患者临床结局（如治疗反应、复发风险及生存率）之间的关系。多参数MRI技术能够提供肿瘤的详细解剖及生理特征，而AI的引入显著提高了影像分析的效率与精准性，通过深度学习模型实现了肿瘤体积的精确量化和大规模数据处理。研究的核心在于评估由AI提取的肿瘤体积是否能够成为预测前列腺癌临床结局的重要指标，从而为个性化治疗方案的优化和前列腺癌预后的改进提供科学依据。

研究表明，AI提供的病灶体积是局部前列腺癌的独立预后因素，VAI与NCCN风险类别相比，在预测转移和生化失败方面表现出更高的准确性。这些发现支持将VAI纳入前列腺癌患者的临床决策中，以改善预后评估和个性化治疗选择。

综上所述，该文章通过详实的实验数据和统计分析，证明了AI在多参数MRI中分割的前列腺内肿瘤体积作为局限性前列腺癌患者独立预后因素的可靠性和有效性。

二、MedImageInsight：开创医学成像AI研究新纪元的开源嵌入模型

MedImageInsight，一款开源的通用医学成像模型，旨在跨越医学成像的众多子领域，有效应对该领域面临的现有及新出现的挑战。MedImageInsight通过其独特设计的扩展能力，在不同医学成像子领域之间实现无缝衔接，证明了其广泛的适用性和出色的灵活性。模型特别关注于提高分析性能、增强处理透明度，并优化用户体验与计算效率，展现了其在医学成像分析领域推动创新和发展的潜力。通过对模型在多个数据集上的应用结果和性能表现的详细展示，本文不仅让读者直观感受到MedImageInsight在实际应用中的高效性能，而且通过与当前领域内其他研究工作的比较，凸显了其在处理效率、准确性和应用灵活性方面的显著优势。

MedImageInsight模型的背景、设计特性、主要优势及其在医学成像领域内与其他研究工作的比较，为后续深入分析提供了清晰的框架和方向。通过这种方式，不仅目标于展示一个高效、适应性强的医学成像分析工具，更旨在促进医学与技术领域的进一步研究与合作，推动人工智能技术在医学成像分析中的应用和进步，为临床诊断和疾病研究提供强有力的支持。

MedImageInsight模型在医学成像领域取得了显著的研究成果。

三、Nature Medicine革新心血管诊断：自动化CMR模型引领精准医疗新时代

《Nature Medicine》发表文章《Screening and diagnosis of cardiovascular  disease using artificial intelligence-enabled  cardiac magnetic resonance imaging》中，研究了一种融合人工智能技术与心脏磁共振成像（CMR）的先进方法，旨在提升心血管疾病筛查与诊断的效率与准确性。该方法通过应用机器学习和深度学习技术于CMR数据分析中，能够自动化地识别疾病模式与指标，支持早期发现及精准诊断心血管病变。这一集成AI的医疗创新不仅优化了诊疗流程，提高了图像解读质量，同时为医生提供了强大的辅助工具，加速了决策过程，并有望促进个性化医疗方案的制定，对提升心血管疾病患者的治疗成果具有重要意义。

该模型在心血管磁共振成像的分析和诊断中展现出了卓越的性能和广泛的适用性。它不仅提高了诊断的准确性，还为心血管疾病的早期筛查和精准治疗提供了有力支持。

四、Nature MethodsPANDA大模型：精准领航胰腺病变检测与诊断新时代

为了提高非对比CT的诊断准确性，研究者们引入了深度学习技术，并提出了PANDA（Pancreatic lesion detection and diagnosis with AI）模型。

PANDA模型通过多阶段、多任务的学习策略，逐步提取图像中的胰腺区域、异常病变区域和病变亚型信息，从而提高了模型的诊断性能。这种整体架构和任务划分使得模型能够更准确地定位和识别胰腺病变，并进一步对病变进行分类，为胰腺疾病的早期诊断和治疗提供了有力支持。

五、影像组学赋能检测颅内动脉瘤

《The Lancet Digital Health》文章“A deep-learning model for intracranial aneurysm detection on CT angiography images in China：a stepwise, multicentre, early-stage clinical validation study”（IF=23.8），研究文章详细描述了在中国多中心进行的一项逐步临床验证研究，旨在评估深度学习模型在CT血管造影图像中检测颅内动脉瘤的准确性和临床应用潜力。

六、大脑 PET/CT 图像可以跨模态转化为MRI图像

 《Clinical Nuclear Medicine》上文章，提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的新型深度学习框架CypixGAN，用于从18FFDG PET和CT影像生成合成的FLAIR影像。这种方法旨在解决患者多模态影像检查费用高、不便捷的问题，同时填补从18F FDG PET和CT生成FLAIR影像的研究空白。研究基于143例患者的数据集，将模型性能与现有pix2pix和CycleGAN框架进行了系统比较，评估了影像生成质量以及对临床关键参数（如白质高信号，WMH）的分割效果。研究结果表明，CypixGAN在生成影像质量、空间细节保留及临床评估的多项指标上优于对比方法，为MRI不可行的情况下提供了一种高效替代方案。

CypixGAN生成的FLAIR影像在空间细节和白质高信号病灶的表现上接近真实影像，可为认知障碍患者的临床诊断提供可靠支持。

七、用于测量脉络丛跨屏障水交换的弛豫-交换成像（REXI）

Relaxation-exchange imaging (REXI) for the measurement of trans-barrier water exchange in choroid plexus，研究介绍了一种新的成像方法（REXI），用于测量脉络丛中跨屏障的水交换率。研究目的是克服传统成像技术在测量脉络丛功能时的限制。通过改变成像参数和使用不同的造影剂，研究者能够在单一的9分钟扫描中收集数据，以测量多种血流动力学参数。该方法在不同年龄的老鼠大脑中进行了测试，以探索跨屏障水交换的年龄依赖性。研究结果表明，该技术能够可靠地区分肿瘤和正常组织，并为未来的研究提供了新的测量工具。

八、脑胶质瘤中的CO₂和O₂反应性研究

该研究探讨了在脑胶质瘤中二氧化碳（CO₂）和氧气（O₂）反应性。研究方法包括使用多参数成像技术，通过单一的扫描过程来测量脑肿瘤的血流动力学参数，包括脑血容量（CBV）和血氧水平依赖（BOLD）信号变化。研究结果表明，多参数成像图可以区分肿瘤和正常组织，并且能够提供有关肿瘤分级和类型的信息。该技术为脑肿瘤的诊断和治疗提供了新的视角。

九、分子影像研究

湖南大学化学化工学院宋国胜教授和张晓兵教授团队接连发表多篇 Nature 子刊论文，在分子影像研究中取得一系列重要突破。

研究团队展示了通过磁化率依赖的磁共振调谐，采用具有高弛豫率比变化（在7特斯拉下超过2.5倍）的比率型磁共振探针，可以增强成像灵敏度和定量能力。具体来说，含有顺磁性锰-卟啉和超顺磁性氧化铁纳米粒子的聚合物探针能够独立于探针浓度地响应分析物浓度，从而导致纵向和横向磁弛豫的相反变化。

在这项新研究中，研究团队成功开发出一种基于超顺磁性纳米颗粒的NO磁共振成像探针，通过NO切割反应调控纳米探针的磁化率及饱和磁化强度，从而实现NO的高灵敏度检测。具体来说，该探针能够检测浓度低至0.147 μM的NO，允许在小鼠肿瘤模型中对NO进行成像和定量，研究其对肿瘤进展和免疫的影响，并评估肿瘤相关巨噬细胞对癌症免疫治疗药物的反应。此外，该探针能同时进行器官的解剖学和分子成像，有助于识别肝脏的病理改变。

在这项新研究中，研究团队设计了一种激活的后辉光/MRI探针，作为一种伴随诊断工具，用于在体内放疗期间动态评估生物标志物脱嘌呤/脱嘧啶核酸内切酶1（APE1）。使用超亮余辉纳米颗粒和超小FeMnOx纳米颗粒作为双重对比剂，显著扩大了信号变化范围，提高了APE1成像的灵敏度。

十、基于MRI的零回波时间和黑骨伪CT与全身CT检测多发性骨髓瘤溶骨性病变的比较研究

新开发的MRI序列，如零回波时间（ZTE）和黑骨（BB）序列，能提供伪CT图像，理论上可检测MM中的溶骨情况，提高MRI在疾病评估中的价值。