Eur Radiol：腓骨肌萎缩症患者T1加权图像纹理分析有何特点？
纹理分析是一种用于检测和量化组织特征异质性的图像分析方法，比视觉评估具有更高的敏感性。在肌肉骨骼成像中，纹理分析被认为是量化肌肉营养不良以及鉴别正常和病变肌肉的有价值的影像组学技术。
MedSci原创 - 骨骼肌萎缩，纹理分析，脂肪分数 - 2021-03-07
Sci Rep：肺癌病理图像综合分析发现预测生存结局的肿瘤形态和边界特征
这项研究为肿瘤形态与患者预后之间的关联提供了新的见解。
MedSci原创 - 肺癌，病理学，深度卷积神经网络，生存率 - 2018-07-13
JBJS：牵引投照X线图像分析显著影响桡骨远端骨折的诊断和治疗选择
最近，美国马里兰大学医学院骨科及R Adams Cowley创伤急救中心的Elan Goldwyn, MD等对该中心所有桡骨远端骨折石膏固定前牵引下投照的X线图像资料进行了回顾分析，他们的研究论文被发表在近期出版的经研究发现，在牵引下投照的桡骨远端骨折标准X线片可以提高损伤分析的可靠性和可重复性，且会对患者的治疗计划产生影响，一定程度上还可以减少患者接受
网络 - 牵引投照，X线图像分析，桡骨远端，骨折，诊断，治疗选择 - 2013-05-06
2022 NICE 医疗技术创新简报：人工智能用于分析胸部x光图像【MIB292】
本简报中描述的技术是人工智能(AI)技术，用于协助分类、报告和识别医学胸部x光图像中的异常,该软件的创新之处在于可以帮助放射科医生和放射技师检测胸部x光图像中的异常情况,在治疗中的预期位置将是支持放射
NICE官网 - 胸部X光 - 2023-02-26
European Radiology：利用深度神经网络实现儿科患者全身CT图像的身体成分全自动分析
CT和MR检查是用于各种临床情况的横断面成像方法，可作为准确的身体成分评估的数据来源。
MedSci原创 - 身体成分，深度神经网络，全身CT - 2022-11-15
European Radiology：CT图像标准化在肺癌放射组学预后分析中的重要性
最近的放射组学研究试图利用计算机断层扫描（CT）图像的定量放射组学特征来预测预后。
MedSci原创 - 非小细胞肺癌，放射组学，放射组学分析 - 2022-10-29
Science：分析四万张大脑心脏图像，朱宏图团队揭示心脏与大脑健康之间的密切联系
这项研究通过揭示心脏和大脑之间联系和共同的遗传影响，推进了人类健康的多器官视角。
“生物世界”公众号 - 大脑健康，心脏MRI - 2023-06-11
European Radiology：深度学习图像重建，实现腹部增强双能量CT图像质量的“飞跃”！
深度学习图像重建（DLIR）是一种新的CT重建方法，其中深度卷积神经网络（DCNN）被纳入了DLIR的图像重建算法，可通过高质量的CT图像数据集进行训练学习如何区分噪音和信号。
MedSci原创 - 深度学习，双能量CT - 2022-06-12
European Radiology：深度学习图像重建算法在降低双能CT图像噪声方面的价值
现阶段，迭代重建（IR）算法已被引入临床实践以取代传统的滤波反投影（FBP）。
MedSci原创 - 深度学习，双能CT，放射组学 - 2023-01-26
【典型超声图像】卵巢巧克力囊肿
经腹部联合经阴道或经直肠彩色多普勒超声是诊断卵巢巧克力囊肿的首选检查，可确定数量、位置、大小、形态、内容物等。血清CA125可轻度升高。
叮当医学超声 - 卵巢畸胎瘤，卵巢巧克力囊肿，卵巢子宫内膜异位囊肿 - 2022-09-06
Eur Radiol：在MRI图像上人眼发现不了的肝内胆管细胞癌免疫表型，纹理分析却能发现！
有些肿瘤，总是让医生头痛，而胆管细胞癌就是其中一种。延长胆管癌患者的预后，或许还有些力不从心，但预测免疫学亚型及评估生存期是优化临床决策的重要一步！
MedSci原创 - MRI，肝内胆管细胞癌，纹理分析，免疫表型特征 - 2021-01-08
宫颈液基细胞学的数字病理图像采集与图像质量控制中国专家共识
当前宫颈液基细胞学筛查已成为人工智能病理研发的热点，但国内对宫颈液基细胞学数字病理图像的采集及质量评估，缺乏统一、规范的标准。为促进标
中华病理学杂志.2021.50(4):319-322. - 宫颈液基细胞学 - 2021-05-18
Radiology：非强化电影MR图像在亚急性和慢性心肌梗死瘢痕纹理分析准确性的价值。
本研究旨在测试利用非强化电影心脏磁共振（MR）纹理分析（TA）诊断亚急性和慢性心肌梗死的价值，并将结果发表在
MedSci原创 - 心肌梗死，纹理分析，心脏磁共振 - 2017-08-30
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