摘要：本共识围绕医学物理学科的教育现状、专业方向建设、课程设计、实习要求及研究生毕业标准等方面探讨了中国医学物理学科的建设与发展,以应对社会对健康与医疗服务需求的增长及医疗设备国产化的挑战。目前,中国医学物理教育面临教育途径多样性、课程设计差异性、师资短缺等问题,在此,讨论了整合国际经验,构建全面、规范化的医学物理学科体系的策略,体系涵盖放射治疗物理、医学影像物理、核医学物理、放射防护物理、放射生物物理及放射工程物理等方向,并强调人工智能技术的融合,以提高诊疗的准确性和效率。此外,还探讨了医学物理研究生教育的改进,包括师资和教学环境建设、专业课程设置等;还需建立教学质量评估机构,确保教育内容与国际标准一致,反馈学生和雇主的需求。本共识提倡全面提升医学物理学科的规模和影响力,提升教育质量和专业水平,实现教育的精细化和精英化,并加强国内外合作,以期达到国际先进水平,支撑“健康中国2030”政策目标。

摘要：目的·探讨使用超低剂量CT (ultra-low-dose CT, ULDCT)平扫评价基于实体瘤疗效评价标准(response evaluation criteria in solid tumors,RECIST)定义的肺部靶病灶和磨玻璃结节的可行性。方法·2020年4月-6月纳入接受了胸部ULDCT平扫(0.07~0.14 mSv)和低剂量增强CT检查(2.38 mSv),而且有RECIST标准定义的可测量肺部靶病灶或直径≤1 cm磨玻璃结节的患者。每例患者均重建了4组图像,包括3组ULDCT图像,分别为80%强度的多模型自适应统计迭代重建(adaptive statistical iterative reconstruction-V with an 80%strength level,ASIR-V-80%)图像、中等强度的深度学习重建(deep learning image reconstruction of moderate strength,DLIR-M)图像和高强度的深度学习重建(deep learning image reconstruction of high strength,DLIR-H)图像,以及1组作为参考标准的增强CT图像。结果·80例患者符合入组标准,平均年龄(62±11)岁,共80个靶病灶和27个磨玻璃结节。3组ULDCT图像的肺部靶病灶测量值(r分别为0.988、0.987和0.990)、≤1 cm磨玻璃结节的直径测量值(r分别为0.905、0.906和0.969)、非肺门淋巴结靶病灶测量值(r分别为0.969、0.957和0.977)、肺门淋巴结靶病灶测量值(r分别为0.972、0.994和0.994)与增强CT有很高的相关性。Bland-Altman分析显示,DLIR-H重建图像中肺部靶病灶测量值的大小与参考值的差异为4.3%(95%一致性界限:-5.7%~14.3%),非肺门淋巴结靶病灶测量值的大小与参考值的差异为5.1%(-9.1%~19.3%),优于ASIR-V-80%[8.5%(-3.3%~20.3%),9.7%(-6.0%~25.3%)]和DLIR-M [8.5%(-4.2%~21.3%,8.8%(-9.9%~27.5%)]。DLIR-H重建图像中的肺门淋巴结病灶测量值大小与参考值的差异为18.3%(8.8%~27.9%),优于ASIR-V-80%[20.2%(-1.2%~41.5%)]和DLIR-M [23.4%(13.5%~33.2%)]。DLIR-H重建图像中磨玻璃结节测量值与参考值的差异为7.0%(-5.7%~19.7%),优于ASIR-V-80%[14.4%(-4.4%~33.2%)]和DLIR-M [16.3%(-4.1%~36.7%)]。结论·基于DLIR-H重建的ULDCT平扫图像中的肺部靶病灶和直径≤1 cm磨玻璃结节的测量值与增强CT图像有很高的相关性和较低的差异性,有利于在大幅度降低辐射剂量下对肿瘤和磨玻璃结节进行重复扫描。

摘要：目的·研究卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)根据CT 图像对≤ 3cm 的亚实性肺腺癌病理分类的可行性,并通过CNN 激活区可视化分析预测分类的医学影像基础。方法·随机纳入200 个经免疫组化染色证实为肺腺癌的亚实性肺结节,标注为浸润前病变(含非典型腺瘤样增生和原位腺癌)、微浸润腺癌和浸润性腺癌。160 个(80%)用于训练CNN 模型,40 个(20%)用于模型验证和激活区可视化分析。激活区的影像特征定义为14 种CT 征象。结果· CNN 对肺腺癌病理分类的准确性为87.5%。可视化分析发现CNN 激活区主要关注浸润前病变的非实性成分(43.0%)和光滑边缘(20.2%),关注微浸润腺癌的毛刺边缘(18.3%),关注浸润性腺癌的实性成分(18.9%)和毛刺边缘(14.1%)。结论· CNN 能根据CT 图像对肺腺癌病理分型进行分类预测,CNN 激活区的可视化能提示诊断的医学影像基础。

摘要：目的·探讨生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)去除冠状动脉(冠脉)CT血管成像(CT angiography,CTA)运动伪影的作用。方法·纳入行单心动周期扫描多时相重建的冠脉CTA受检者,随机选取约80%作为训练组,其余作为验证组用于验证模型的准确性。研究运动伪影最明显的右冠状动脉(right coronary artery,RCA)中段,将截取图像分为配对的有伪影图像和无伪影清晰参考图像。根据训练组建立GAN模型;在验证组中,使用图像分割软件ITK-SNAP把血管影像从周围组织中分割出来,包括有伪影的、GAN生成的和参考图像。计算有伪影-参考图像(dice1)和GAN生成-参考图像(dice2)的Dice系数。通过比较dice1和dice2的差异,评估GAN去除运动伪影的效果。结果·纳入90例受检者,随机选取71例(11000张图像)为训练组,其余19例(3006张图像)为验证组。基于受检者,RCA中段dice1和dice2分别为0.38±0.19和0.50±0.23,差异有统计学意义(P=0.006);基于图像,RCA中段dice1和dice2分别为0.38±0.20和0.51±0.26,差异有统计学意义(P=0.000)。结论·GAN能够显著减少RCA中段的CTA运动伪影,有望成为去除冠脉CTA图像运动伪影的新方法。

摘要：骨盆邻近区域解剖复杂,有消化、泌尿、生殖等脏器及重要血管和神经,因此,骨盆肿瘤精准切除及切除后骨缺损精准重建极为困难。医学3D打印技术的发展为骨盆肿瘤的精准切除和个性化重建提供了新思路。3D打印个性化病变模型、截骨导板和重建假体"三位一体"在骨盆肿瘤切除与保肢重建中的应用,取得了良好的临床效果。但目前缺乏针对3D打印个性化骨盆肿瘤模型、截骨导板和重建假体设计、制备流程及应用的规范性指导标准,制约了其推广应用。本共识的制定旨在为基于3D打印的"三位一体"个性化治疗模式在骨盆肿瘤保肢重建中的应用提供规范性指导。

摘要：分析CT在乳腺疾病的诊断与筛查中应用较少的原因,强调常规CT辐射剂量偏高、空间分辨力不足使其应用受限。就专用乳腺CT的发展及其价值进行了回顾。专用乳腺CT机的设计中已经提出了具有不同图像采集方式、不同探测器类型和不同成像模式的专用系统。期待未来的专用乳腺CT能够满足乳腺成像的9项要求。

摘要：目的:构建mi R-217慢病毒表达载体并建立稳定表达mi R-217的胶质瘤细胞系,为深入研究mi R-217在胶质瘤细胞生长及功能中的作用及机制提供条件。方法:利用人基因组中mi R-217前体序列,设计并合成引物。采用PCR的方法扩增含mi R-217前体的目的片段,酶切后连接至慢病毒表达载体p LVX-EGFP-Puro。将带有mi R-217前体的慢病毒载体及辅助质粒用脂质体的方法转染293细胞,24小时后收集上清液测定病毒滴度。利用实时定量PCR检测mi R-217的表达水平,确定慢病毒载体的表达能力。将病毒感染胶质瘤细胞系U251,通过荧光观察和嘌呤霉素(Puromycin)筛选,获得稳定转染mi R-217的胶质瘤细胞系。结果:克隆的mi R-217前体目的片段经PCR检测和测序分析,序列完全正确、无突变。实时定量PCR检测发现慢病毒感染293T细胞后,mi R-217的表达水平明显升高(P<0.01),表明mi R-217慢病毒表达载体构建成功。经嘌呤霉素筛选后,荧光显微镜观察发现细胞均有稳定的绿色荧光表达,并且mi R-217的表达水平显著升高(P<0.01),是对照组的12.5倍。结论:成功构建了mi R-127慢病毒表达载体和稳转胶质瘤细胞系,为后续研究奠定了良好基础。