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Association of plasma biomarkers with longitudinal change in age- and Alzheimer's disease-related brain atrophy patterns
在巴尔的摩老化纵向研究中，与其它血浆生物标志物相比，认知功能无障碍个体的血浆 p-tau217 与随后的阿尔茨海默病相关痴呆以及阿尔茨海默病特异性大脑萎缩模式的纵向变化表现出最强的关联性。
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82 篇论文
医学影像与放射学是洞察人体内部的“透视眼”，利用 X 光、CT 或磁共振等技术，让医生无需开刀就能看清骨骼、器官乃至细微病变。这一领域不仅关乎疾病的早期发现，更直接指导着精准治疗方案的制定，是连接临床诊断与科学突破的关键桥梁。
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Hyperspectral imaging in the emergency department to characterize lower leg edema
本研究表明，可见光/近红外高光谱成像，特别是通过全光谱机器学习算法进行分析时，能够准确且快速地对急诊科患者的蜂窝织炎、非蜂窝织炎性水肿以及健康的下肢组织进行分类，且该技术适用于多种皮肤色素类型。
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Liver functional radiomics of gadoxetic acid-enhanced magnetic resonance imaging: A proof-of-concept study
这项概念验证研究确定了一组来自钥奥酸增强 MRI 的具有可重现性和可重复性的影像组学特征，这些特征与定量肝功能指标显著相关，为未来肝功能相关的影像组学研究奠定了基础。
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Diameter measurement of tubular structures on CT angiography, 3D rotational angiography, and 2D digital subtraction angiography against caliper ground truth: A phantom study of surrogates for intracranial vessels.
这项仿体研究评估了 CTA、3DRA 和 2D DSA 在测量颅内血管直径相对于物理真值方面的准确性，结果表明，尽管所有模态通常都能在 0.5 mm 的真值范围内进行测量，但它们表现出随血管大小、对比度浓度和检测算法而变化的持续偏差，其中最大梯度边缘检测法被证明优于半高全宽（FWHM）法和固定 HU 值法。
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LDCT-to-SDCT as a Bridge Problem: Single-Step Residual Endpoint Flow Matching for Real-Time Denoising
本文介绍了残差端点流匹配（Residual Endpoint Flow Matching, REFM），这是一种单步深度学习方法，它利用低剂量与标准剂量 CT 图像之间固有的解剖相似性，实现了与迭代扩散模型相媲美的高质量实时去噪，同时大幅降低了计算成本。
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Adaptive Post-Processing Recovers Most of the Gap to nnU-Net v2 in Head and Neck GTV Segmentation: A Paired Three-Arm HECKTOR 2025 Benchmark
这项 HECKTOR 2025 基准测试表明，尽管自适应后处理显著缩小了轻量级 MiniUNet3D 与较大的 nnU-Net v2 在头颈部肿瘤分割方面的性能差距，但它未能完全消除在淋巴结疾病准确性方面的差异，也未能防止在小型原发肿瘤上出现更高的灾难性失败率。
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Image transmission through a multimode fibre in reflection mode with physics-guided deep learning towards ultrathin endoscopy
本文提出了一种物理引导的深度学习框架，该框架将反射式实值强度传输矩阵与图像修复网络相结合，旨在实现通过反射模式下的多模光纤进行单次、无需相位检索的图像恢复，从而显著提升超薄内窥镜成像的图像质量与泛化能力。
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AUTONOMOUS LOOP CONSTRUCTION AND SUPERVISION FOR CLINICIAN-ORIENTED MEDICAL-AI RESEARCH
本文介绍了 MARLA，这是一个智能体框架，它使临床医生能够通过自动将高层研究目标转化为可执行的、具有自我修正能力的研究循环，从而自主开展复杂的多模态医学人工智能研究，进而消除对专业人工智能知识的需求。
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Label-Free Threshold Selection for Out-of-Distribution Detection in Liver CT Segmentation
本文提出了一种无需标签的框架，通过对成对表面 DSC 分数进行对数 t 分布拟合，用于校准肝脏 CT 分割中的分布外检测阈值，从而在不需要专家标注的失败数据的情况下，实现具有统计学原理的失败风险分类。
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SEEG Contact Detector: A 3D Slicer Extension for Automated Localisation of Intracranial Electrode Contacts
本文介绍了一种开源的 3D Slicer 扩展程序，该程序能够自动实现颅内电极触点在 SEEG 分析中的精确定位，在实现高精度的同时仅需极少的辅助人工修正，并提供了一种用户友好且集成化的解决方案，以优化临床工作流。