体外膜肺氧合（Extracorporeal Membrane Oxygenation, ECMO）是一种用于心脏和呼吸衰竭患者的生命支持技术。尽管ECMO在临床中具有重要作用，但其使用也伴随着显著的医疗设备相关血栓形成风险。血栓形成不仅会阻碍氧合器的血流，还会降低气体交换效率，甚至导致患者出现肺栓塞和缺血性中风等严重并发症。目前，临床实践中主要通过系统性抗凝剂（如肝素）来降低血栓风险，但抗凝治疗本身也伴随着出血和肝素诱导的血小板减少症等风险。因此，研究如何减少ECMO氧合器中的血栓形成，并开发更有效的抗血栓策略，具有重要的临床意义。 在此背景下，Jenny S. H. Wang及其团队开展了一项研究，旨在开发一种可视化和定量分析ECMO氧合器中血栓形成的方法。通过这种方法，研究人员可以更深入...

学术背景 化学交换饱和转移（Chemical Exchange Saturation Transfer, CEST）磁共振成像（MRI）是一种先进的非侵入性成像技术，能够提供活体组织的详细分子信息。CEST MRI通过选择性饱和特定代谢物的可交换质子，并将这种饱和转移到水分子中，从而实现对低浓度蛋白质和代谢物的检测和定量。尽管CEST MRI在神经退行性疾病和癌症等疾病的诊断中显示出巨大潜力，但其在临床中的应用仍面临诸多技术挑战，例如数据采集时间长、图像处理复杂以及解释难度大。这些问题限制了CEST MRI从研究环境向临床实践的过渡。 近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）在医学影像领域的应用日益广泛，尤其是在处理大规模数据和提供精确诊断方面表现出色。AI...

学术背景 在当今的医疗环境中，医学影像在疾病诊断、治疗规划和健康管理中扮演着至关重要的角色。然而，传统的医学影像分析方法存在诸多挑战，如过拟合（overfitting）、计算成本高、泛化能力有限以及噪声、尺寸和形状变化等问题。这些挑战导致医学影像的分类和检测精度受限，影响了临床决策的准确性和效率。 为了应对这些挑战，研究者们提出了多种基于机器学习和深度学习的医学影像分析方法。然而，这些方法在处理复杂数据集时仍存在局限性，尤其是在计算效率和分类精度方面。因此，本文提出了一种名为EPDTNet+-EM（Efficient Parallel Deep Transfer Subnet + Explainable Model）的新型医学影像处理框架，旨在通过增强的迁移学习和并行子网架构，提高医学影像中...

背景介绍 痴呆症是一种全球性的健康问题，严重影响患者的生活质量，并给医疗系统带来巨大负担。阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease, AD）和额颞叶痴呆（Frontotemporal Dementia, FTD）是痴呆症的两种常见类型，它们的症状有重叠，导致准确诊断和针对性治疗开发尤为困难。早期检测和准确诊断对于有效管理痴呆症至关重要。传统的诊断方法，如临床评估和神经影像技术（MRI、PET扫描），虽然有效，但成本高、耗时长且不易普及。因此，研究人员开始探索非侵入性、成本效益高的替代方法，如脑电图（Electroencephalography, EEG）。 EEG通过头皮上的电极捕捉大脑的电活动，具有高时间分辨率、成本低且易于使用的特点。痴呆症患者的大脑功能变化可以通过EEG信号...

学术背景 结直肠癌（Colorectal Cancer, CRC）是全球范围内最常见的癌症之一，尤其在50岁以上人群中发病率显著增加。早期检测和准确诊断是提高患者生存率的关键。然而，传统的结直肠癌筛查方法，如结肠镜检查，依赖于医生的经验和视觉判断，存在一定的主观性和误诊风险。近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）和深度学习（Deep Learning, DL）技术在医学影像分析中的应用为结直肠癌的自动化诊断提供了新的可能性。然而，现有的AI模型在图像特征提取和模型解释性方面仍存在不足，尤其是在处理不同成像条件下的图像时，模型的泛化能力和透明度亟待提高。 为了解决这些问题，研究者开发了Medivision系统，该系统结合了卷积神经网络（Convolution...

3D-TSE序列在延长颅内远处复发时间中的疗效：一项基于组织学多样化患者队列的分阶段分析 学术背景 脑转移瘤（Brain Metastases, BM）是颅内恶性肿瘤的主要类型，显著影响癌症相关的发病率和死亡率。在系统性癌症的初始诊断中，约15%的患者在任何阶段以及高达30%的IV期患者被诊断为脑转移瘤，随着系统性疾病进展，这一比例可能上升至50%。随着磁共振成像（MRI）的普及和分期指南的实施，脑转移瘤的发病率显著增加。然而，尽管全脑放疗（Whole Brain Radiotherapy, WBRT）在治疗脑转移瘤方面有一定效果，但其对神经认知功能的负面影响使得立体定向放射外科（Stereotactic Radiosurgery, SRS）或分次放射外科（Fractionated Ster...

基于生理MRI的肿瘤生境分析预测IDH野生型胶质母细胞瘤患者短期预后 学术背景 胶质母细胞瘤（Glioblastoma, GBM）是一种高度恶性的脑肿瘤，具有显著的肿瘤内异质性（intratumoral heterogeneity），这种异质性不仅体现在基因表达、组织病理学上，还表现在宏观结构上。这种异质性导致了治疗反应的多样性和肿瘤耐药性的发展，使得胶质母细胞瘤的预后极差。早期准确预测肿瘤进展对于及时调整治疗方案（如再次手术或使用贝伐珠单抗）至关重要，然而，治疗后胶质母细胞瘤中肿瘤复发和放射性损伤的共存使得进展预测变得复杂。 近年来，基于多参数生理MRI（如脑血容量Cerebral Blood Volume, CBV和表观扩散系数Apparent Diffusion Coefficient...

基于CNN与Dilated Sampling Self-Attention的ABVS乳腺肿瘤分割研究 学术背景 乳腺癌是全球范围内第二大常见癌症，早期和准确的检测对于改善患者预后和降低死亡率至关重要。尽管目前有多种成像技术（如X线乳腺摄影、磁共振成像和手持超声）被用于乳腺癌的早期筛查，但这些技术往往面临分辨率有限或操作依赖性强等问题。为了解决这些问题，自动化乳腺容积扫描仪（Automated Breast Volume Scanner, ABVS）应运而生。ABVS能够自动获取整个乳房的全面视图，但其图像分析仍然具有挑战性，主要由于乳腺肿瘤在大小、形状和位置上的显著差异。近年来，深度学习在医学图像分析中取得了显著进展，尤其是卷积神经网络（CNN）和变换器（Transformer）在肿瘤分割和...

背景介绍 精神病学领域长期以来依赖于症状和医学访谈进行诊断，缺乏客观的生物标志物（biomarkers）。静息态功能磁共振成像（resting-state functional magnetic resonance imaging, rs-fMRI）被广泛认为能够揭示大脑结构和功能的特征模式，从而为精神疾病的诊断提供潜在的分类标志物。然而，由于分析管道的多样性，目前尚未形成广泛接受的标志物。不同分析管道的选择对诊断和泛化性能有显著影响，但很少有研究系统地探索理想的管道。因此，本研究旨在通过大规模、多站点的rs-fMRI数据集，全面评估用于重度抑郁症（major depressive disorder, MDD）分类标志物的分析管道，以期为精神疾病的诊断提供标准化流程。 论文来源 本论文由来自...

基于子空间增强超图神经网络的焦虑障碍识别与生物标志物检测研究 学术背景 焦虑障碍（Anxiety Disorders, ADs）是全球范围内常见的心理健康问题，影响约7.3%的人口。焦虑障碍患者通常表现出过度的恐惧、担忧以及相关的行为异常，这些症状严重影响了患者的社交功能和生活质量，同时也给家庭和社会带来了巨大的负担。焦虑障碍可以分为多种亚型，如广泛性焦虑障碍（Generalized Anxiety Disorder, GAD）、社交焦虑障碍（Social Anxiety Disorder, SAD）、恐慌症（Panic Disorder, PD）和特定恐惧症（Specific Phobia, SP）。尽管这些亚型在临床实践中通常通过观察进行诊断，但仍需通过生物标志物来区分患者与健康个体，以...