头颅CT经典高密度影解析
头颅CT经典高密度影解析
European Radiology：应用CT放射组学预测胰腺神经内分泌肿瘤（PanNENs）的病理侵袭性
最近，放射组学作为一种很有前途的肿瘤特征分析工具出现，该技术可从医学图像中提取定量数据，旨在建立预测组织学特征和/或临床结果的模型。
European Radiology：MRI深度学习分析在预测膀胱癌肌肉侵袭方面的价值
作为一种新兴的机器学习技术，深度学习（DL）已被应用于BCa的医学影像分析，为MIBC提供了一种自动化的精确评估。
European Radiology：结合视觉评估和CT放射组学的最佳胆囊病变评估
放射组学是一种新兴的医学图像定量分析方法，可使用大量自动提取的放射学特征进行分析，比放射学判断更准确、更客观地代表了基于CT的放射学病变特征。
European Radiology：可预测弥漫性大B细胞淋巴瘤患者预后风险的PET/CT放射组学列线图
放射组学通过深入挖掘，应用复杂的数学算法，从CT、MR和PET中获得大量医学影像数据信息，极大地结合了各种医学图像的信息，因此可以全面、无创、定量地观察肿瘤的空间和时间异质性。
European Radiology：基于MR的放射组学模型在预测口咽癌局部控制方面的外部验证
研究显示，放射组学在支持放射科医生方面具有极大的潜力，包括肿瘤类型确定、肿瘤分类或治疗结果和预后预测。
European Radiology：基于MR弹性成像的定量硬度在HCC微血管浸润分级评估中的价值
MR弹性成像（MRE）是一种定量技术，可以高度准确地评估肝脏纤维化的阶段。
European Radiology：基于YOLO深度学习模型的x线片原发骨肿瘤的检测与分类
人工智能（AI）算法可以在没有人类干预的情况下从数据中学习，因此为肌肉骨骼放射学提供了令人振奋的前景。
European Radiology：小胃肠道间质瘤的CT放射组学风险分层
最近的研究表明，放射组学在预测较大尺寸的GISTs的恶性潜力方面有很好的准确性，并有可能帮助指导监测和治疗的临床决策。
神经系统典型病例分享
神经系统典型病例分享
Am J Emerg Med：床旁即时超声对坏死性筋膜炎的诊断准确性评估
坏死性筋膜炎（NF）是一种危及生命的紧急状况，需要早期诊断，以便得到适当的治疗，仅凭病史和检查是很难诊断出来的。
European Radiology:同时多层DWI与全身PET/MRI的应用比较
现阶段，DWI已被广泛用于癌症成像，但由于其采集时间较长，因此可能会被排除在全身正电子发射断层扫描（PET）/MRI协议之外。
最全头、颈部血管正常解剖及常见变异
最全头、颈部血管正常解剖及常见变异
BMJ子刊：利用高分辨率磁共振管壁成像技术对烟雾病及动脉粥样硬化相关烟雾样血管病变长期结果进行分析
MMD患者发生缺血性卒中的风险高于AS-MMV患者，MMD和AS-MMV患者均可从EDAS中获益。
Investigative Radiology：7T磁共振光谱成像在复发缓解型多发性硬化症中的应用
磁共振光谱成像（MRSI）可以在生化水平上检测病变，通过无创性地量化几种大脑神经化学物质，可以直观地看到导致MS病变形成的病理生理过程。
