深度学习在儿童低级别胶质瘤术后复发预测中的应用 背景介绍 儿童低级别胶质瘤（Pediatric Low-Grade Gliomas, PLGGs）是儿童中最常见的脑肿瘤类型之一，占所有儿童中枢神经系统肿瘤的30%-50%。尽管PLGGs的预后相对较好，但其术后复发风险难以通过传统的临床、影像学和基因组因素准确预测。术后复发的异质性使得术后管理决策变得复杂，尤其是关于辅助治疗和影像监测的决策。因此，开发一种能够准确预测术后复发风险的工具对于优化患者管理和改善预后具有重要意义。 近年来，深度学习（Deep Learning, DL）在医学影像分析中的应用取得了显著进展，尤其是在肿瘤分割和预后预测方面。然而，由于PLGGs的罕见性和数据稀缺性，深度学习在该领域的应用仍面临挑战。本研究旨在通过结合术...

MRI肿瘤生境分析在胶质母细胞瘤中的病理验证 背景介绍 胶质母细胞瘤（Glioblastoma, GBM）是一种高度恶性的脑肿瘤，具有高度的异质性和侵袭性。由于其复杂的肿瘤微环境（Tumor Microenvironment, TME），传统的影像学方法难以准确区分肿瘤的不同区域，如肿瘤核心、浸润性肿瘤边缘以及坏死区域。这种空间异质性不仅影响治疗效果，还导致患者预后不良。因此，如何通过非侵入性影像学手段准确识别肿瘤的不同区域，成为当前研究的热点。 近年来，基于多参数MRI（如扩散加权成像DWI和动态磁敏感对比增强成像DSC）的肿瘤生境分析（Tumor Habitat Imaging）逐渐兴起。这种方法通过体素级别的聚类分析，能够识别肿瘤内不同的生理区域，从而为肿瘤的生物学特性提供更深入的理解...

PICK模型在半监督医学图像分割中的应用 学术背景 医学图像分割在临床实践中具有重要意义，能够为医生提供关于器官或肿瘤的体积、位置和形状等关键信息。近年来，基于深度学习的模型在医学图像分割任务中表现出色，但这些模型通常需要大量的标注数据。然而，医学图像的标注需要专业的临床医生，获取这些标注数据既耗时又昂贵。因此，如何在有限的标注数据下提高模型性能成为了一个重要的研究问题。 半监督学习（Semi-Supervised Learning, SSL）通过同时利用有限的标注数据和大量的未标注数据，成为解决这一问题的有效方法。现有的SSL方法主要分为两类：伪标签（Pseudo-labeling）和基于一致性的协同训练（Consistency-based Co-training）。然而，这些方法在处理未...

基于边界回归与结构重参数化的细胞核实例分割模型RepsNet 学术背景 病理诊断是肿瘤诊断的金标准，而细胞核实例分割是数字病理分析和病理诊断中的关键步骤。然而，模型的计算效率和处理重叠目标的能力是当前研究中的主要挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种基于细胞核边界回归和结构重参数化的神经网络模型RepsNet，用于在H&E染色的组织病理学图像中进行细胞核的分割和分类。 细胞核的分布和形态特征（如密度、核质比、平均大小和多形性）不仅对评估癌症分级有用，还能预测治疗效果。然而，病理图像通常具有细胞核广泛粘连、种类多样、形状多变以及细胞质背景与细胞核前景对比度低等特点，这些特征使得细胞核实例分割变得极为困难。 论文来源 本文由Shengchun Xiong、Xiangru Li、Yunpeng Z...

代谢成像区分卵巢癌亚型并检测其早期治疗反应 学术背景 卵巢癌是女性癌症相关死亡的主要原因之一，其中高级别浆液性卵巢癌（High-Grade Serous Ovarian Cancer, HGSOC）是最常见的致命亚型。近年来，代谢亚型在多种癌症中被发现，包括HGSOC。这些代谢亚型具有不同的治疗脆弱性和预后。HGSOC中存在两种代谢亚型：高氧化磷酸化（High OXPHOS）亚型和低氧化磷酸化（Low OXPHOS）亚型。高OXPHOS亚型表现出电子传递链（Electron Transport Chain, ETC）组件的基因表达增加、氧消耗增加以及对化疗的敏感性增加，而低OXPHOS亚型则表现出糖酵解代谢增强且对药物更具抗性。 尽管基因拷贝数特征已被用于分类HGSOC，并可以预测化疗后的复...

穿戴式单一声波肌电图系统的创新突破：从肌肉动态监测到复杂手势跟踪 学术背景与研究意义 近年来，穿戴式电子设备因其在健康监测和人机交互领域中的巨大潜力而备受关注。其中，表面肌电图（Electromyography，EMG）作为一种能够测量肌肉活动的技术，已成为研究的热点。然而，EMG 信号存在诸多限制：信号强度弱且不稳定，空间分辨率较低，且信噪比不佳。其随机性和低同步性的问题导致测量结果的不一致，使得难以实现对特定肌肉纤维贡献的有效分离。此外，为提高信号质量所采用的大型电极会进一步降低空间分辨率。 相比之下，超声波肌电图（Echomyography，ECMG）是一种利用超声波来测量肌肉活动的技术，具有安全、稳定、灵敏度高等特点。然而，目前依赖刚性或柔性传感器阵列的 ECMG 系统需要复杂的线路...

学术背景 前列腺癌是全球男性中最常见的癌症之一，尤其是在西方国家。尽管早期诊断和治疗技术的进步显著提高了患者的生存率，但前列腺癌的复发仍然是一个重大的临床挑战。特别是在高危非转移性激素敏感性前列腺癌（nmHSPC）患者中，生化复发（biochemical recurrence, BCR）后的管理尤为复杂。传统的影像学技术（如CT和骨扫描）在检测转移性疾病方面存在局限性，可能导致疾病的低估。近年来，前列腺特异性膜抗原-正电子发射断层扫描（PSMA-PET/CT）作为一种新兴的影像学技术，显示出在检测前列腺癌转移方面的优越性。 本研究的主要目的是探讨在高危非转移性激素敏感性前列腺癌患者中，PSMA-PET/CT的影像学表现及其对疾病分期的潜在影响。研究团队通过回顾性分析，评估了PSMA-PET/...

学术背景 随着全球气候变化的加剧，温室气体（Greenhouse Gas, GHG）排放对环境和人类健康的影响日益显著。医疗行业作为全球能源和资源消耗的重要部分，其碳排放量不容忽视。据统计，医疗行业占全球温室气体排放的4.5%，而在美国，这一比例高达8.5%。特别是随着人口增长和医疗需求的增加，医疗相关的碳排放预计在未来十年内将大幅上升。放射诊断作为医疗行业的重要组成部分，其设备和服务的能源消耗对环境的影响尚未得到充分研究。因此，评估放射诊断服务的全生命周期环境影响，尤其是其温室气体排放，成为当前研究的重要课题。 论文来源 这篇论文由Cassandra L. Thiel、Marta Vigil-Garcia、Sachin Nande等多位作者共同撰写，作者分别来自荷兰皇家飞利浦公司（Koni...

液体活检与CT在肿瘤负荷量化中的比较研究 学术背景 在精准医学时代，非侵入性标志物的验证面临诸多挑战。肿瘤负荷（tumor burden）作为潜在的预后标志物，已在多项研究中被证明具有重要价值。肿瘤负荷指的是体内癌细胞的总量，可以通过多种方式进行测量，包括分子标志物、血清标志物、肿瘤蛋白标志物以及影像学标志物。近年来，液体活检（liquid biopsy）作为一种非侵入性检测方法，逐渐成为监测肿瘤复发、评估残留疾病和肿瘤负荷的重要工具。液体活检依赖于肿瘤细胞凋亡或坏死时释放到血液中的循环肿瘤DNA（ctDNA），而肿瘤分数（tumor fraction, TF）则是ctDNA在细胞游离DNA样本中的百分比，被认为是研究疾病负荷动态的非侵入性替代标志物。 然而，液体活检在肿瘤负荷评估中的准确性...

气候变化与急诊医学影像使用的关系研究 学术背景 气候变化及其相关的环境暴露对人类健康产生了显著的负面影响，导致医疗服务的需求增加。高温暴露和空气质量下降与急诊科就诊和住院人数的增加密切相关。随着全球气温的持续上升，热浪的频率和强度预计将进一步增加。气候变化及其根源通过两种方式导致空气质量恶化：首先，燃烧化石燃料和其他人类活动向大气中释放有害污染物，导致温室气体排放；其次，气候变化的影响，如环境温度升高和更频繁的野火，也增加了空气污染，包括细颗粒物（PM2.5）和地面臭氧。PM2.5是一种直径小于或等于2.5微米的细颗粒物，由于其微小尺寸，可以被吸入人体，对人类健康构成重大威胁。 放射学在复杂医疗系统中占据核心地位。一方面，医学影像的提供会产生大量的温室气体排放，因此需要采取缓解措施以提高环境...