深入解析基于PSMA PET/CT的多模态深度学习模型以预测前列腺癌患者淋巴结转移 背景介绍 前列腺癌（Prostate Cancer, PCA）是男性中最常见的恶性肿瘤之一，也是导致癌症相关死亡的主要原因之一。在临床局限性前列腺癌患者中，扩展盆腔淋巴结清扫（Extended Pelvic Lymph Node Dissection, EPLND）通常被视为淋巴结分期的最准确方式。然而，这种手术操作范围广，不仅会增加术中和术后并发症的风险，还可能延长手术时间和提高医疗成本。尽管EPLND在淋巴结转移（Lymph Node Invasion, LNI）评估中的作用备受争议，但仍有许多患者因其预测LNI的高效性而需接受该操作。 当前，临床上主要通过预测模型（如Memorial Sloan Ket...
用PET影像与临床数据融合的Transformer模型：预测滤泡型淋巴瘤病理分级与预后的一项多中心数字活检研究 学术背景 滤泡型淋巴瘤（Follicular Lymphoma, FL）是西方国家最常见的惰性非霍奇金淋巴瘤，约占新诊断非霍奇金淋巴瘤的30%。根据世界卫生组织（WHO）的分类，滤泡型淋巴瘤分为三个病理等级（1-3级），等级的划分主要依据每高倍视野（High-Power Field, HPF）中的中心母细胞（Centroblasts）数量。然而，3级又进一步细分为3a级和3b级，其中3b级具有更具侵略性的生物学行为，患者预后较差，其治疗策略与弥漫大B细胞淋巴瘤（Diffuse Large B-Cell Lymphoma, DLBCL）相似。相较而言，1-2级患者通常病情进展缓慢，部...
基于可解释性机器学习的氨基酸PET成像在胶质瘤诊断中的应用研究 学术背景 胶质瘤（glioma）是中枢神经系统最常见的恶性肿瘤之一，其诊断和治疗策略通常依赖于组织病理学分析。然而，组织病理学分析存在侵入性高、耗时长等局限性。近年来，基于医学影像的放射组学（radiomics）技术逐渐兴起，通过从医学图像中提取大量定量特征，结合机器学习（machine learning, ML）算法，能够有效捕捉复杂的影像特征关系，为胶质瘤的诊断和预后评估提供了新的可能性。然而，尽管机器学习模型在胶质瘤预测任务中表现出较高的效率，但其在临床实践中的应用仍受到限制，主要原因在于模型决策过程缺乏透明性，且难以与临床工作流程无缝整合。 为了解决这一问题，可解释性机器学习（explainable machine le...
人工智能增强超快速PSMA-PET在前列腺癌分期中的应用 学术背景 前列腺癌是全球男性中最常见的癌症之一，准确的诊断和分期对于治疗决策至关重要。前列腺特异性膜抗原（PSMA）正电子发射断层扫描（PET）已成为前列腺癌患者的标准检查方法。然而，传统的PSMA-PET扫描时间较长，通常需要20分钟，这限制了患者的检查机会，尤其是在需求日益增长的情况下。为了缩短扫描时间，研究人员提出了超快速PSMA-PET扫描技术，但这种方法往往以图像质量下降为代价。为了解决这一问题，研究人员探索了人工智能（AI）技术在图像增强中的应用，以提高超快速PSMA-PET的图像质量和诊断准确性。 论文来源 这篇论文由David Kersting、Katarzyna Borys、René Hosch和Robert Sei...
基于深度神经网络的微导航显微手术系统——助力白内障手术精确性迈上新台阶 学术背景与研究问题 白内障是全球范围内导致失明的主要原因之一。如今，采用超声乳化术（phacoemulsification）结合人工晶状体植入（IOL）的手术方法已经成为治疗白内障的主要手段。这一方案不仅能够显著提高患者的视觉质量，还能有效降低手术并发症的发生率。然而，手术的效果高度依赖于其精细操作和眼球的空间定位与定向。手术过程中诸如角膜切口的位置、囊膜撕裂（capsulorhexis）的大小和位置、以及人工晶状体的角度对术后视觉恢复至关重要。 目前的眼科手术显微镜大多依赖于手术医生的经验和人工标记。这种方式面临众多挑战，尤其是在遇到复杂临床场景时，例如眼球旋转、视觉场景不完全、角膜畸变或外部遮挡等。此外，已有的商用显...
光学相干断层扫描与机器人学相结合：当前研究与未来展望 学术背景 光学相干断层扫描（Optical Coherence Tomography，OCT）是一种非侵入性、高分辨率的光学成像技术，自其诞生以来就广泛应用于生物医学成像领域。它在微米级别对组织的结构进行可视化，尤其在眼科领域取得了巨大成功，例如用于角膜、视网膜等组织的成像和疾病诊断。然而，传统的OCT设备通常用于静态环境中的成像，受到体积、视场（Field of View, FOV）和操作灵活性的限制。当应用于动态、复杂的医疗场景或外科手术中时，传统OCT设备的局限性变得更加明显，例如无法适应手术目标物的移动，或难以提供实时的高分辨率成像以指导手术操作。 与此同时，医学机器人的快速发展为OCT的进一步集成提供了可能性。医学机器人以其高精...
基于视频的心率与呼吸率估算的新方法 背景与研究动机 心率（Heart Rate，HR）和呼吸率（Respiratory Rate，RR）是反映心肺功能的重要生理指标，被广泛应用于医学、健康监测以及心理与行为研究中。传统上，这些参数常通过接触式传感器测量，例如使用心电图（Electrocardiography，ECG）或光电容积描记法（Photoplethysmography，PPG）测量HR，通过呼吸带或气流测量仪测量RR。然而，接触式方法在日常生活中使用受到诸多局限，包括设备佩戴的舒适性、可能的皮肤刺激以及不适合某些场景的应用需求（如远程监测）。 近年来，基于视频的非接触式生理信号估算逐渐吸引了研究者的关注，这种方法通过视频捕捉皮肤颜色细微变化或身体运动变化，无需接触即能估算HR和RR。但...
自动化机器人颅骨钻孔手术系统研究报告 背景介绍 大脑作为复杂生命活动的核心器官，掌控了所有心理和意识过程的核心，承担着生命活动的方方面面。进入21世纪以来，神经科学成为了增长最快、研究进展最显著的领域之一。动物模型在研究大脑和神经功能中扮演了至关重要的角色。然而，目前广泛应用的医学成像技术诸如计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）及功能近红外光谱成像（fNIRS），虽然在观察脑组织结构和功能方面很有潜力，但其分辨率尚不足以清晰地捕捉单个神经细胞活动。因此，分辨率达到微米级别的光学显微技术，例如双光子显微镜（two-photon microscopy）、共聚焦显微镜（confocal microscopy）以及光学相干断层成像（Optical Coherence Tomography, ...
研究揭示硅橡胶电气跟踪降解机制的前沿科学新闻 背景介绍：研究动机及问题 随着电力传输和配电系统的快速发展，高分子复合绝缘子已逐渐取代传统玻璃和陶瓷绝缘子，成为户外高压输电领域中的首选材料。这其中，基于硅橡胶的复合绝缘子因其重量轻、耐热性高、化学稳定性佳及疏水性能（hydrophobicity）的优秀表现，备受工程界的青睐。它们不仅在生产安装过程中具有较高的性价比，同时也能在长期运行中表现出优越的抗老化特性。然而，这些绝缘材料在实际的运行条件下会因受电气和环境应力（例如高电压、多变的天气因素、盐雾腐蚀等）的影响而逐渐退化，最终可能导致设备的失效甚至电网故障。因此，深入了解硅橡胶材料的退化机制，研究其材料结构随退化发生的重要变化，具有重要的科学意义和应用价值。 为了应对这一问题，本文研究基于实际...
解码生物医学图像分析的未来：多模态联合分割、检测和识别的基础模型 背景介绍 在生物医学研究中，图像分析已成为推动生物医学发现的重要工具，能够跨越从亚细胞器到器官层面的多尺度研究。然而，传统的生物医学图像分析方法大多将分割（segmentation）、检测（detection）和识别（recognition）作为独立的任务分别处理，这种割裂式的方法不仅限制了任务间交互的信息共享，也增加了处理复杂多样的生物医学图像数据的难度。 例如，传统的分割方法通常依赖人工指定的边界框（bounding box）来标注感兴趣目标的区域，这对形状不规则或数量庞大的目标（如病理全片图像中的所有细胞）来说是具有挑战性的。此外，忽略目标检测和语义识别（metadata-like semantic informatio...