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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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这项多中心前瞻性研究验证了一种基于仅病灶教师模型的报告引导半监督学习框架（RG-SSL-LOC）用于双参数 MRI，证明了其在病灶分割方面的优越性，以及在临床显著性前列腺癌病例级检测方面的鲁棒性，与现有方法相比，该框架显著增强了多模态诊断能力并减少了不必要的活检。
本文介绍了 RCC-AID，这是一个公开可用的数据集，包含来自 91 名肾细胞癌患者的 129 份经专家标注的增强 CT 扫描图像，旨在解决公开病灶标注稀缺的问题，并促进医学成像领域可复现的 AI 研究。
BioDeformUNet 是一种深度学习模型，它实现了接近实时的、具有生物力学信息的肝脏图像配准，其准确度可与传统的生物力学算法相媲美，同时在推理时间上实现了 34 倍的加速，以促进对最小消融边缘的高效术中评估。
这项针对122名参与者的探索性神经影像学研究表明，严重的长新冠症状（包括类震颤感和神经肌肉疲劳）可能与乳头体-穹窿-下丘脑界面以及相连的脑干-小脑通路处的结构和微结构异常有关，尽管这些发现仍需通过前瞻性复制研究以建立因果机制。
本研究表明，长轴向视野 PET 系统的定量准确性主要取决于缺陷探测器模块的空间分布而非仅仅是其数量，揭示了稀疏缺陷在较高数量下仍可容忍，而集群缺陷会导致显著的局部偏差，从而支持通过重新评估质量控制阈值来平衡系统运行时间与诊断可靠性。
本文提出了一种双丝路、体素级 3D 打印方法，用于制造带有嵌入式金属植入物且具有可调伪影强度的患者特异性 CT 仿体，从而实现对金属伪影去除算法和光谱 CT 性能的客观基准测试。
FreqFuseNet 通过将 FcaNet 分支归一化至 FFT 尺度，解决了双频特征融合中高达 863 倍的激活尺度失配问题，从而实现了稳定的 5% 残差注入，在保持轻量化架构的同时，显著提高了头颈部薄壁危及器官（OARs）的分割精度。
本文提出了一种自动化端到端工作流，用于生成患者特异性的、4D打印的多材料仿体，这些仿体能够复制真实的解剖结构、生理运动以及多模态成像特性，从而为1.5T MR-Linac系统的自适应放疗提供独立的质量保证。
通过使用高分辨率 7T 全脑 MRSI，本研究揭示了肌萎缩侧索硬化症的特征在于运动选择性神经元丢失与躯体图谱化谷氨酸能失调之间的代谢解离，从而确定了 Glx/tNAA 是一种对临床试验具有敏感性且已具备设计就绪能力的生物标志物。
本研究表明，瓶颈 Transformer U-Net (BTU-Net) 模型在平面 V/Q scintigraphy 上自动分割血管灌注缺损方面达到了人类水平的准确度，为标准化肺栓塞诊断并减少观察者间的差异性提供了一种稳健的解决方案。