AAIC 2026前瞻：AI结合定量MRI优化PET预筛，超越单一p-tau217，减少不必要的淀粉样蛋白/Tau PET检查
研究背景研究方法研究结果相较于单纯依赖血浆p-tau217，引入QyScore生成的定量MRI指标及多模态预测因子后，PET确认扫描前的预筛选失败率减少了34.7%（图1）。相较仅用血浆p-tau217，加入QyScore的MRI数据的模型特异性提升了2.8至3.7倍（图2）。若模拟QyPredict预筛选对III期临床试验的影响，其能将招募时间缩短多达11.5个月。研究结论QyPredict预筛选方案通过融合血液生物标志物与QyScore提供的MRI数据，能有效削减非必要的PET检查及筛选失败情况，显著
Hyperfine下一代Swoop MRI登陆欧洲
Hyperfine（纳斯达克代码：HYPR）近日宣布，其新一代Swoop便携式MRI系统正式在欧洲市场上市，标志着公司全球化商业布局的关键突破。 该系统已取得CE标志与英国UKCA认证，并在首批欧洲国家同步发售。新一代Swoop集成最新Optive AI软件，在图像清晰度、操作效率与临床适用性上实现全面升级。 Hyperfine国际业务副总裁Eric Willis表示，能将前沿便携式MRI技术引入欧洲及英国临床一线令人自豪，图像质量的飞跃具有深远意义。公司计划于年底前，通过分销网络将Model 2 Swo
AI辅助超声媲美MRI检测前列腺癌：PCAVISION研究证实非劣效性
当前临床显著性前列腺癌（csPCa）的诊疗路径承受巨大压力。尽管MRI引导穿刺活检应用广泛，但其受限于放射科医师的经验水平，且费用高昂、可及性较差。3D多参数超声（mpUS）结合人工智能（AI）分析作为前列腺癌检测的新兴手段，有望填补传统MRI诊断的空白。基于此背景，“Artificial intelligence-assisted multiparametric ultrasound versus MRI to detect prostate cancer (PCAVISION): A prospect
医学影像AI迎来“数据工厂”：NV-Generate-CTMR开源框架解析
🍃 ZenResearch · 禅意科研Radiology AI Lab · 影像 AI 实验室 · Vol. 01医学影像生成 · 合成数据 · CT / MRI · MAISI它不是一个 AI 阅片工具，而是一个生成 3D CT / MRI 合成影像数据的框架。真正值得关注的，是它可能改变医学影像 AI 研究中最难绕开的三个问题：数据少、标注贵、共享难。栏目定位｜Radiology AI Lab 从影像科医生视角拆解医学影像 AI。我们关心的不只是模型结构，更关心它如何处理 CT、MRI、超声和病理图
文献解读：前列腺MRI智能重建加速的诊断价值评估
文献分享：已发表CT模型在非小细胞肺癌PD-L1状态评估中的独立验证文献分享：双能CT结合血栓周围影像组学，预测急性缺血性卒中血管内治疗后的完全再灌注与临床预后文献分享：一种用于判断骨关节炎软骨严重程度的自动化体系：高分辨率软骨厚度图谱与评分文献分享：基于胸部X线影像组学的可解释慢性阻塞性肺疾病识别：一项多中心研究文献分享：借助PSMA PET:CT上的可解释机器学习方法，预测mHSPC患者接受ADT联合ARPI治疗后的早期疗效T2加权成像（T2w）在临床显著前列腺癌（csPCa）的诊断及分期中具有关键价