一、AI驱动的疾病早期筛查与诊断

成果：基于深度学习的AI模型在多种影像模态上达到或超越专家水平。例如：谷歌DeepMind的AI在乳腺癌钼靶筛查中降低假阴性和假阳性；AI在CT上预测肺癌风险；AI在MRI上早期发现阿尔茨海默病相关病理改变。

进展：从单纯的病灶检测，发展到风险分层、预后预测和基因型预测，例如：预测胶质瘤的IDH突变状态，实现“影像组学”与AI的深度融合。

二、7.0T及更高场强MRI的临床应用

成果：7.0T MRI已获FDA批准进入临床（我市南山区人民医院已引进一台），可提供超高分辨率和信噪比，清晰显示皮层微结构、海马亚区、微小动脉瘤等。

进展：推动超高清神经成像，对癫痫灶定位、多发性硬化皮层病变、神经退行性疾病细微变化的识别具有不可替代的价值。目前，10.5T等超高场设备正在研发中。

三、AI能加速磁共振成像

成果：斯坦福大学、纽约大学等研究团队开发的AI重建算法（如 variational networks, generative models），能够从极少量K空间数据中重建出高质量图像。

进展：将MRI扫描时间从分钟级缩短到秒级，甚至实现“实时MRI”，极大改善患者体验，减少运动伪影，并推动功能MRI和心脏电影MRI的发展。

四、功能与生理成像的深化

成果：动脉自旋标记无需对比剂即可测量脑血流；扩散张量成像与纤维束示踪可描绘白质纤维束；4D Flow MRI量化整个心脏或大血管的血流动力学。

进展：影像学从“形态”深入到“功能、连接、血流”，为理解疾病生理机制提供无创工具。

五、光子计数CT的首次临床应用

成果：西门子等公司推出的光子计数CT革命性改变了探测器技术，能直接测量每个X射线光子，实现超高空间分辨率、最佳剂量效率和物质成分分离。

进展：清晰显示冠状动脉斑块成分、肺部微小结构、无对比剂增强的血管成像等，被认为是CT技术数十年来最根本的进步。

六、全身PET/CT扫描设备的革新

成果：美国加州大学戴维斯分校等机构推出的全身PET/CT机，轴向视野长达2米，灵敏度提升40倍以上，辐射剂量显著降低。

进展：可实现一次注射示踪剂后，全身动态、多器官的代谢过程成像，为系统性疾病的全身评估、新药研发和免疫治疗疗效监测带来革命性变化。

七、多模态与跨模态影像融合

成果：PET/MRI已从科研走向成熟的临床工具，提供同步的解剖、功能与代谢信息。

进展：虚拟成像和生成式AI的融合应用，例如：通过CT数据生成“虚拟”PET图像，或从MRI生成CT图像用于放疗计划，减少患者多次扫描的辐射和成本。

八、术中实时影像导航与增强现实

成果：高精度术中MRI、CT和超声与神经导航、手术机器人结合。例如：微软HoloLens等AR设备可将重建的3D影像直接投射到手术视野。

进展：实现精准外科手术，在神经外科、肿瘤切除等手术中实时显示病灶与关键结构的位置关系，提高手术安全性与切除率。

九、分子与靶向影像探针的突破

成果：新型示踪剂不断涌现。例如：针对前列腺特异性膜抗原的 ⁶⁸Ga-PSMA-11 PET彻底改变了前列腺癌的诊断与分期； Tau蛋白PET示踪剂（如Flortaucipir）实现了阿尔茨海默病中Tau缠结的体内可视化。

进展：从显示解剖结构到揭示特定分子通路和细胞过程，实现疾病精准分子分型，为个性化治疗提供依据。

十、便携技术普及化

成果：与智能手机/平板电脑连接，配合AI辅助诊断算法。

进展：推动影像在基层医疗、急诊、战地救护和远程会诊中的普及，使影像检查“去中心化”，极大提升了医疗可及性。