Visual Fidelity-Driven Quality Assessment of Medical Image Translation
该研究通过结合专家视觉评分与可解释的自动化指标，验证了集成回归模型在跨模态医学图像合成任务中能够有效且透明地评估生成图像质量，为自适应放疗等关键临床应用提供了可靠的质控手段。
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radiology and imaging
52 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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Technical Acquisition Parameters Dominate Demographic Factors in Chest X-ray AI Performance Disparities: A Multi-Dataset Validation Study
这项多数据集验证研究表明，在胸部 X 光 AI 诊断中，技术采集参数（特别是投照体位）对性能差异的贡献远超人口统计学因素，因此呼吁监管框架在评估算法公平性时，必须将采集参数审计与人口亚组分析置于同等重要的地位。
Active Bilingual Immersion may Lead to Active Brain Cleansing: Multimodal Evidence for L2 Engagement Optimizing Glymphatic Function
该研究通过多模态 MRI 证据表明，主动的第二语言沉浸式学习能通过改善脑脊液耦合、优化脉络丛结构及增加血管周围流动等多种途径，显著增强大脑类淋巴系统的废物清除功能，从而为双语经验提供神经保护益处。
Standard Model Imaging for Characterizing Multiple Sclerosis Lesion Types: A Lesion-Focused Analysis Compared with Diffusion Tensor Imaging
该研究通过对比标准模型成像（SMI）与扩散张量成像（DTI），证实两者均能有效表征多发性硬化症不同白质组织类别的微观结构异常，且结合两种模型的多模态方法在分类性能上表现最佳。
Comparative Evaluation of Microstructural Diffusion Methods in Characterizing Multiple Sclerosis Lesions: The Importance of multi-b shells acquisition
该研究通过对早期多发性硬化症患者进行多壳层扩散 MRI 扫描并比较五种扩散模型，证实了多 b 值壳层采集结合联合建模策略在表征病灶及正常组织微结构异常方面，比传统单壳层 DTI 具有更优越的判别能力和生物学解释性。
A clinical pilot study for personalized risk?based breast cancer screening utilizing the polygenic risk score
这项临床试点研究表明，利用多基因风险评分（PRS）对 40-49 岁女性进行风险分层，能够有效指导个性化的乳腺癌筛查策略，且未引发受试者额外的焦虑。
Artificial Intelligence in Mammography Screening in Norway (AIMS Norway): Protocol for a randomized controlled trial
该论文介绍了“挪威人工智能乳腺 X 线摄影筛查（AIMS Norway）”试验方案，旨在通过一项随机对照试验评估基于 AI 风险分层的单读或双读策略是否能在不降低乳腺癌检出率的前提下，有效应对放射科医生短缺并优化筛查工作流程。
Photoacoustic imaging in mitochondrial disease
该研究通过对比线粒体肌病患者与健康志愿者的近红外光声成像数据，发现水、脂质与血红蛋白含量的比值存在显著差异，证明了光声成像作为一种无创生物标志物在监测线粒体肌病进展方面的巨大潜力。
Functional Dysconnectivity of White Matter Networks is Associated with Clinical Impairment in Autism Spectrum Disorder
该研究利用大规模自闭症队列的静息态功能磁共振成像数据，发现自闭症谱系障碍患者存在显著的白质网络功能连接增强，且白质内部的功能连接异常与社会反应性量表评分呈显著负相关，揭示了白质网络功能失调与社交沟通症状严重程度之间的神经机制联系。
Automated Segmentation of Intracranial Arteries on 4D Flow MRI for Hemodynamic Quantification
该研究提出了一种基于迁移学习和 3D nnU-Net 的自动分割方法，通过在少量 7T 4D 流动 MRI 数据上微调预训练模型，实现了对颅内动脉的高精度分割，并验证了该方法在横截面积、平均血流量及壁面剪切力等血流动力学量化指标上优于现有模型且与人工参考高度一致。