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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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这项针对巴基斯坦古吉兰瓦拉66名成年患者的回顾性研究表明，在非增强CT扫描中观察到的与年龄相关的脑萎缩与特定的神经系统症状（如言语不清、共济失调和麻木）显著相关，且这种关联独立于年龄因素，从而支持在资源有限的环境中将标准化的萎缩报告纳入常规放射学实践。
本研究引入了一种新颖的框架，该框架利用源自多种神经影像模态的几何脑特征来准确识别不同的阿尔茨海默病亚型和进展轨迹，其在稳定性和生物学相关性方面优于传统的局部特征。
本文提出了一种模块化贝叶斯框架，该框架结合贝叶斯加法回归树（BART）以进行灵活且具备不确定性感知能力的多发性硬化症偏离规范建模，并采用 SoftBART 生存模型来传播这种不确定性，从而在大型临床数据集中展现出优于传统两步法的校准能力和预测精度。
本文基于专家共识，提出肾动态对比增强（DCE）MRI 临床转化的技术建议，旨在通过由国际专家小组参与的改良德尔菲法来规范方案并提高跨中心可比性。
下一代大型语言模型，特别是配备利用领域特异性核心脏病学资源进行检索增强生成的 Claude Opus 4.7 和 GPT-5.5，在 ASNC 董事会备考考试中实现了约 86% 的平均准确率，超越了预估的及格阈值以及人类受训研究员的平均表现。
这项前瞻性研究表明，尽管表观扩散系数（ADC）在不同磁共振成像（MRI）扫描会话和不同厂商设备间表现出有限的可重复性，但限制谱成像限制评分最大值（RSIrs-max）在前列腺癌检测中展现出显著更强的跨会话可重复性，即使在不同的采集设置和厂商条件下亦然。
本文认为，当前的脑龄模型作为加速衰老的生物标志物存在根本性缺陷，因为它们被训练为优先关注共享的时序模式而忽视个体轨迹，从而导致将稳定的解剖学差异误判为神经退行性病变的误导性结论。
本文介绍了一种基于微控制器的低成本气体输送系统的设计、验证及其成功应用，该系统能够自动化并同步固定呼吸刺激与磁共振成像采集，在脑血管反应性研究中展现出可靠的生理及血氧水平依赖信号响应。
本研究方案概述了针对"CT 时钟”方法的回顾性安全性分析，该方法利用标准 CT 扫描识别发病时间未知的缺血性卒中患者，以确定其是否可在标准 4.5 小时时间窗之外安全接受溶栓治疗，旨在扩大治疗可及性，使缺乏高级影像能力的医院也能开展相关治疗。
本文针对 VinDr-SpineXR 数据集中脊柱异常 X 光片样本不足导致的类别不平衡问题，提出了一种结合几何变换与生成对抗网络（GAN）的混合数据增强策略，该策略在降低计算开销的同时，使 VGG-16 和 InceptionNet 分类器在所有案例研究中均达到了约 99% 的验证准确率。