易被误诊为肺癌的肺隐球菌病CT表现分析
刘盼;宋之光;马海彦;目的：分析表现为类肿瘤样结节/肿块的肺隐球菌病胸部CT影像学特征，提高鉴别诊断水平，降低临床误诊率。方法：回顾性分析13例经病理证实、初诊被误诊或疑诊为肺癌的肺隐球菌病患者的CT资料，总结病灶位置、形态、边缘、密度、强化方式及血管相关征象。结果：13例患者年龄32～76岁，中位年龄58岁；病灶多见于肺下叶（7/13）及外周带（12/13），可出现分叶征（9/13）、毛刺征（7/13）、胸膜牵拉（4/13）等类似恶性肿瘤征象；增强扫描以轻中度不均匀强化（8/13）及延迟强化（5/13）为主，MIP图像常见血管穿行（7/13）；部分病例可见晕征及双肺多发小结节。结论：肺隐球菌病可呈现多种肺癌样CT表现，极易误诊；病灶多见于肺下叶，存在血管穿行、晕征或多发小结节等征象有助于提示该病可能。
ADC值、TIC曲线、MIP联合技术对乳腺良恶性病变的诊断价值
吕铭亮;王伟平;郑晓林;目的：探讨ADC值、TIC曲线联合MIP技术对乳腺良恶性病变的诊断价值。方法：回顾性分析经病理证实的乳腺良、恶性病变患者93例。以病理结果为金标准，比较ADC值、TIC曲线、MIP技术单独及联合应用的诊断效能。结果：ADC值单独诊断敏感度80.39%、特异度78.57%、准确率79.56%;TIC曲线单独诊断敏感度84.31%、特异度73.81%、准确率79.56%;MIP单独诊断敏感度80.39%、特异度71.42%、准确率76.34%；三者联合诊断敏感度100%、特异度78.57%、阳性预测值85%、阴性预测值85%、准确率90.32%。联合诊断较单项检查准确率更高，差异有统计学意义（P<0.05）。结论：ADC、TIC联合MIP可提高乳腺良恶性病变诊断准确率，敏感度达100%，但特异度无明显提升，临床需结合假阳性风险综合判断。
呼吸双相CT对无症状吸烟者肺小气道损害的评估价值
左妮;王林帅;宋平平;王晓燕;目的:探讨低剂量呼吸双相CT定量参数对无症状吸烟者早期小气道损害的评估价值。方法:选取103例无症状健康男性体检者,根据吸烟支数(每天平均吸烟支数×持续吸烟年数),分为不吸烟组(39例)、低度吸烟组(25例,≤200支/年)、中度吸烟组(25例,200支/年<吸烟支数≤400支/年)及重度吸烟组(14例,>400支/年)。所有受试者均接受肺功能检查和低剂量双气相CT扫描(吸气相及呼气相,管电压120 kV,管电流≤30 mAs)。采用3D Slicer软件定量分析肺容积、肺密度及低衰减区等参数,比较组间差异并分析与肺功能指标的相关性。结果:吸气相CT定量参数(LAAins-950%、LVins、MLDins)在四组间无显著差异(P>0.05);呼气相参数中,LAAexp-856%随吸烟程度加重逐渐升高,MLDexp逐渐降低,四组间LAAexp-856%、LVexp、MLDexp、LV_((ins-exp))、LV_((ins/exp))、MLD_((ins-exp))、MLD_((ins/exp))差异有统计学意义(P<0.05)。相关性分析显示,呼气相参数与小气道功能核心指标FEV1/FVC显著相关,吸气相参数无显著差异。FVC与LVins、LVexp呈正相关。FEV1与LVins、LV_((ins-exp))、MLD_((ins/exp))呈正相关,与MLD_((ins-exp))呈负相关。FEV1%Pred与LVins呈正相关。FEV1/FVC与LAAexp-856%、LVexp、MLD_((ins-exp))呈负相关,与MLDexp、MLD_((ins/exp))呈正相关。结论:双气相CT定量参数能够反映无症状吸烟者肺损害情况,低剂量双气相CT定量参数可敏感评估无症状吸烟者早期小气道损害,呼气相定量参数是早期识别小气道损伤的可靠指标,该检查方式安全、无创,适合临床早期筛查与预警,为戒烟干预和肺功能保护提供影像学依据。
宫颈癌深度学习介导MRI影像组学与分子标志物精准诊疗进展
宋俊慧;班允清;宫颈癌是危害女性生命健康的第四大恶性肿瘤，其精确诊疗需依托分子标志物与磁共振成像（magnetic resonance imaging,MRI）影像特征的深度关联。深度学习技术通过挖掘MRI功能参数，如体素内不相干运动扩散加权成像（intravoxel incoherent motion diffusion-weighted imaging,IVIM-DWI）灌注分数和扩散峰度成像（diffusion kurtosis imaging,DKI）峰度值等，与分子标志物（p16、p53、Ki-67等）之间的潜在关联，正推动宫颈癌诊疗从定性评估向定量分析转型。本文探讨深度学习在宫颈病变分子标志物影像映射、MRI多模态特征提取及跨模态关联建模中的研究进展，阐明3D CNN、Transformer等模型在肿瘤解剖分割、微环境解析中的自动化优势，以及整合模型在病变分级、预后预测中的效能提升。当前研究仍存在数据标准化不足、影像—分子关联机制阐释不清、临床转化滞后等问题。未来需聚焦多中心标准化数据库建设、功能影像特征分子机制解析及智能化决策系统研发，推动深度学习与宫颈癌诊疗深度融合，为精准医疗构建创新路径。
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