简介：摘要脑胶质瘤是最常见的颅内原发性肿瘤，多呈浸润性生长，手术难以彻底切除，远处转移和对放化疗不敏感者治愈率极低，复发率高。患者长期生存率仅为20%。核磁共振是脑胶质瘤的首选检查方法，基于MRI的多模态影像学技术在脑胶质瘤的诊断和鉴别诊断、治疗前评估、手术导航及治疗后随访方面起到了关键的作用。高年资放射科医师通过MRI能较准确地识别肿瘤，但对于低年资放射科医师及未接受过脑肿瘤MRI诊断系统训练的放射科医生，误诊和漏诊的发生率明显升高。另外，放射科医师面对大量的MRI影像时常会出现身心疲劳，降低诊断准确性，因此，如何将放射科医师从传统阅片中解放出来，成为一个关注的问题。利用人工智能模拟人类思维，高效进行数据挖掘整合，从而实现精确诊断、鉴别诊断的数字医学出现迅猛发展。从影像大数据中提取肉眼难以有效识别的图像信息，通过分析这些信息来诊断疾病和建立预测模型，已成为具有广阔应用前景的技术手段。笔者就人工智能在脑胶质瘤MRI诊断中的研究进展做一综述，以提高对人工智能技术在脑胶质瘤鉴别诊断中的认识。

简介：摘要目的探讨腰椎骨密度（BMD）与骨肌血流灌注、肌量的相关性。方法回顾性收集2019年5月至2020年8月同济大学附属第十人民医院临床申请需要接受腹部CT灌注（CTP）检查的91例患者，扫描范围包括L1~L3椎体。在行CT平扫的同时行定量CT（QCT）检查，测量L1~L3椎体BMD并计算平均值，根据BMD分为骨量正常组（n=33）、骨量减少组（n=41）及骨质疏松组（n=17）。基于QCT计算L3水平椎体周围肌指数及脂肪分数。基于CTP图像测量L3椎体及椎体周围肌群灌注参数。3组间各参数比较采用Kruskal-Wallis H检验或单因素方差分析，相关性采用Pearson或Spearman相关分析。结果3组间椎体周围肌指数与脂肪分数差异有统计学意义（P<0.05）。3组间椎体骨灌注参数血流量（BF）、血容量（BV）、流量提取参数（FE）差异有统计学意义（P<0.05），且与BMD呈正相关（r值分别为0.444、0.312、0.266，P值均<0.05；校正年龄、性别因素后r值分别为0.437、0.340、0.337，P值均<0.05）。3组间椎体周围肌灌注参数差异无统计学意义（P>0.05）。椎体周围肌指数与脂肪分数呈负相关（r=-0.599，P<0.001；校正年龄、性别因素后r=-0.404，P<0.001），二者与椎体周围肌灌注参数间均无相关性。结论随BMD改变，L3水平骨肌含量变化同步，椎体骨量下降伴随周围肌量下降、肌内脂肪含量增多以及骨血流灌注下降。L3水平椎体和周围肌肉血流灌注变化不同步，骨质疏松患者血流灌注下降可能仅限于骨内。