大型语言模型在放射学图像解读中的表现：与人类读者的比较研究 学术背景 近年来，大型语言模型（Large Language Models, LLMs）在多个领域展现了强大的能力，尤其是在自然语言处理方面。随着多模态LLMs的发展，这些模型不仅能够处理文本，还能够处理音频、视觉和视频等多种输入形式。代表性的多模态LLMs包括OpenAI的GPT-4 Turbo with Vision（GPT-4V）、Google DeepMind的Gemini 1.5 Pro以及Anthropic的Claude 3。这些模型在放射学领域的应用也逐渐增多，尤其是在生成和结构化放射学报告方面。然而，尽管LLMs在文本输入方面表现出色，其在解读放射学图像方面的能力仍然受到质疑。此前的研究表明，LLMs在基于患者病史和...

无框架光学导航在立体定向激光间质热疗中的准确性 背景介绍 胶质母细胞瘤是一种快速生长且具有侵袭性的脑肿瘤，传统治疗方法包括手术切除、放疗和化疗。然而，对于一些位置较深或身体较虚弱的患者，传统手术方式的风险较高。为了解决这一问题，研究者们开发了一种新型的治疗方法——立体定向激光间质热疗（laser interstitial thermal therapy，LITT）。这种疗法利用激光探针，在立体定向引导下，通过实时MRI热测量监控精确地破坏肿瘤组织，同时避免损伤周围的脑组织。研究表明，与手术切除的范围相似，消融范围越大，LITT后的治疗效果越好。因此，激光纤维的准确放置成为确保目标病变最大消融和最小化不必要组织损伤的关键。 研究来源 本文由Ilaria Viozzi, Maxime J. P....