阿尔茨海默病极早期阶段的研究进展：聚焦客观微妙认知困难与主观认知衰退之间的差异 阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease, AD）是现代神经科学与老年医学研究的关键课题，其病理进程在临床症状出现之前已持续多年。越来越多的证据表明，识别阿尔茨海默病的前临床阶段并进行早期预防干预，对于延缓或阻止疾病进展至关重要。然而，在如何科学细致地分类和研究这些早期阶段上，学术界尚存挑战。近年来，“主观认知衰退”（Subjective Cognitive Decline, SCD）作为早期阿尔茨海默病检测的工具，因其简便易用性受到广泛关注。但传统上仅依赖患者的自我报告，易受到情绪状态、文化背景以及其他外在因素的影响，这使其诊断效能存在局限。 为克服这一问题，研究者提出了“客观微妙认知困难”（Obj...

大型语言模型在PET影像报告中的应用：一项结合检索增强生成模型的单中心试验研究 随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型（Large Language Models, 以下简称LLM）的零样本学习能力和自然语言处理能力在医学领域引发了广泛关注。尽管LLM已经在某些医疗领域显示出改进效率和效果的潜力，但在核医学尤其是PET（正电子发射断层扫描）影像报告的应用尚属探索初期。这项研究由来自韩国首尔大学医院和首尔大学医学院的Hongyoon Choi博士及其团队完成，研究成果发表于《European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging》。 研究背景及问题陈述 PET影像在多种医学领域中应用广泛，其临床价值体现在疾病诊断、疾病分期以及疗效...

研究助力皮肤癌诊断的新方法：基于光声成像与水平集分割算法的研究 近年来，随着全球人口老龄化和环境变化，皮肤癌的发病率逐年攀升。皮肤癌已成为重要的公共卫生问题，其中主要的非黑色素瘤类型包括鳞状细胞癌（Squamous Cell Carcinoma, SCC）和基底细胞癌（Basal Cell Carcinoma, BCC）。其中，基底细胞癌是最常见的一种。据统计，美国每年约有430万例新的基底细胞癌病例。尽管这种癌症死亡率较低，但对患者的生活质量和医疗资源造成了巨大挑战。 基底细胞癌的临床诊断和治疗仍存在诸多问题。传统的肿瘤边界评估方法主要依赖组织病理学（histopathology），这种方法虽然精准，但需通过活检等侵入性手术获取样本，并且需要耗费大量时间。此外，诸如光学相干断层成像（Opt...

蛋白功能化和内源性放射性标记的[188Re]ReOx纳米颗粒在癌症多模式协同治疗中的突破性应用 癌症作为全球范围内的主要致死原因之一，尽管医学科学在过去几十年中有了显著进展，但治疗和早期检测方法仍面临巨大挑战。据2024年发布的全球癌症统计报告（Globocan 2024）显示，2022年全球新发癌症病例约2000万例，癌症相关死亡人数约970万例。这凸显了研发高效癌症治疗方法的紧迫性。在此背景下，纳米医学凭借其在精准药物递送、靶向治疗和分子成像等方面的优势，成为癌症研究的重要前沿领域之一。 在纳米技术的推动下，功能化纳米颗粒（Nanoparticles, NPs）展现了独特的潜力，能够以最小的毒性作用靶向递送治疗药物至癌细胞。近年来，更先进的联合治疗策略逐渐受到关注，例如放射治疗（Radi...

生成性人工智能在核医学的突破性应用：探讨合成骨显像图像的潜力及其在深度学习中的应用 背景与研究问题 近年来，人工智能（Artificial Intelligence, AI）的快速发展，引领了医学影像分析的革新。例如，深度神经网络（Deep Neural Network）在疾病诊断、解剖结构分割、患者预后预测及治疗反应评估等领域展现了巨大潜力。然而，这些技术的广泛应用通常依赖于规模庞大且精确标注的数据集。然而，在医学领域，获取如此大规模的标注数据集既昂贵又耗时，尤其是在涉及患者隐私保护时数据共享受到严格限制。数据的有限性导致深度学习模型在真实场景中的表现不理想，难以泛化。这种困局在需要跨多中心汇总数据的分布式研究中表现尤为明显。 另一方面，生成性人工智能（Generative AI）的崛起为...