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临床超声医学杂志

临床超声医学杂志

2026年09期

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人工智能专题 | 基于 UltraMSK 系列模型的肌骨超声诊疗一体化应用

人工智能专题 | 基于 UltraMSK 系列模型的肌骨超声诊疗一体化应用

摘要目前我国基层医疗机构在肌骨超声(MSKU)应用方面存在诊疗能力不足、操作规范性差及培训资源匮乏等不足,探索人工智能(AI)的应用在提升基层超声诊疗水平中具有重要价值。本文提出的UltraMSK系列模型,面向肩、肘、腕、髋、膝、踝及颈前7个部位,采用按部位建模、标准切面识别、关键结构分割与实时反馈相结合的技术路线,并对其在基层MSKU诊疗一体化中的应用进行阐述。结合项目组在基层医疗机构的推广实践,UltraMSK系列模型可为常见肌骨疾病评估、超声引导介入、神经阻滞和教学培训提供标准化辅助。本文旨在介绍UltraMSK系列模型的基本原理、证据边界及应用价值。
人工智能专题 | 基于瘤内及瘤周超声影像组学的机器学习模型预测乳腺癌腋窝淋巴结转移

人工智能专题 | 基于瘤内及瘤周超声影像组学的机器学习模型预测乳腺癌腋窝淋巴结转移

摘要目的基于瘤内及瘤周（1、2、3 mm）超声影像组学分别构建逻辑回归（LR）、支持向量机（SVM）、极度随机树（ExtraTrees）、多层感知器（MLP）4种机器学习模型，筛选最佳影像组学模型，探讨其结合常规超声图像特征预测乳腺癌腋窝淋巴结转移（ALNM）的临床价值。方法选取我院经病理证实的女性乳腺癌患者262例，按7：3的比例随机分为训练集183例和验证集79例，依据腋窝淋巴结病理结
人工智能专题 | 基于人工标注的颈动脉超声斑块数据集构建及分割基准模型研究

人工智能专题 | 基于人工标注的颈动脉超声斑块数据集构建及分割基准模型研究

摘要精准识别颈动脉斑块是脑卒中早期防控的关键。针对目前颈动脉超声缺乏公开高质量标注基准的现状,本文构建了一个双中心、高一致性标注的颈动脉超声斑块数据集,并提供基准分割模型性能参考,以期为该领域提供可复用的评测基准。选取我院和重庆市渝北人民医院共1200张颈动脉超声图像(其中含斑块图像400张,无斑块图像800张),由两名资深超声医师对斑块边界进行逐像素标注,采用Dice系数评估标注一致性。基于该数据集,提出一种融合自训练与对比学习的半监督分割基础模型(PSFM),并在测试集中评估其性能,以及对斑块类型、图像信噪比及标注数据规模进行分层研究。结果显示,两名医师标注的Dice系数为0.860( κ=0.81 ),表明一致性良好。PSFM在测试集中的Dice系数为0.824、交并比为0.761。按斑块类型分层显示,低回声斑块分割效果最佳(Dice系数为0.853),混合回声斑块次之(Dice系数为0.821),钙化斑块效果最差(Dice系数为0.746);按图像信噪比分层显示,高信噪比图像的Dice系数为0.861,高于低信噪比图像(Dice系数为0.764);按标注数据规模分层显示,当标注图像数量降至100张时,PSFM的Dice系数仍为0.796。结果表明本文构建了高质量的颈动脉超声斑块数据集,结合半监督学习策略有效提升了小样本分割精度,为该领域提供了可复用的评测基准和技术参照,具有一定的临床价值。
人工智能专题 | 基于超声参数和临床资料的不同模型预测胰腺癌患者术后发生胰瘘的比较研究

人工智能专题 | 基于超声参数和临床资料的不同模型预测胰腺癌患者术后发生胰瘘的比较研究

摘要目的基于超声参数和临床资料分别构建列线图模型、支持向量机模型及随机森林模型，对比分析其预测胰腺癌患者术后发生胰瘘的临床价值。方法选取我院收治的胰腺癌患者151例，按3:1的比例随机分为训练集113例和测试集38例，训练集进一步依据术后是否发生胰瘘分为胰瘘组25例和无胰瘘组88例，比较两组超声参数和临床资料的差异。采用多因素Logistic回归分析筛选预测胰腺癌患者术后发生胰瘘的独立影响因素，并基于上述因素分别构建列线图模型、支持向量机模型及随机森林模型。绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的区分度；采用校准曲线和Brier分数评估模型的校准度；绘制决策曲线评估模型的临床净收益。结果训练集中胰瘘组与无胰瘘组体质量指数(BMI)、2型糖尿病占比、甘油三酯、中性粒细胞与淋巴细胞比值、主胰管内径及杨氏模量平均值(Emean)比较差异均有统计学意义(均P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示，BMI、2型糖尿病、主胰管内径及Emean均为预测胰腺癌患者术后发生胰瘘的独立影响因素(均P<0.05)；基于上述因素分别构建列线图模型、支持向量机模型及随机森林模型。ROC曲线分析显示，列线图模型、支持向量机模型及随机森林模型预测训练集和测试集中胰腺癌患者术后发生胰瘘的曲线下面积分别为0.861、0.871、0.984和0.776、0.811、0.949。校准曲线分析显示，随机森林模型在训练集和测试集中的Brier分数低于列线图模型和支持向量机模型，且其在训练集和测试集中的预测概率最接近实际概率。决策曲线分析显示，无论是训练集还是测试集，在较大范围的概率阈值内，随机森林模型预测胰腺癌患者术后发生胰瘘的净收益高于列线图模型和支持向量机模型。结论基于BMI、2型糖尿病、主胰管内径、Emean的列线图模型、支持向量机模型及随机森林模型均对胰腺癌患者术后发生胰瘘具有一定的预测价值，其中随机森林模型的临床价值最高。
人工智能专题 | 基于超声影像组学的 XGBoost 模型预测三阴性乳腺癌新辅助化疗后病理完全缓解的价值

人工智能专题 | 基于超声影像组学的 XGBoost 模型预测三阴性乳腺癌新辅助化疗后病理完全缓解的价值

摘要目的基于超声影像组学构建极端梯度提升（XGBoost）模型，探讨其预测三阴性乳腺癌（TNBC）新辅助化疗（NAC）后病理完全缓解（pCR）的临床价值。方法选取于我院和联勤保障部队第九六一医院接受NAC的TNBC患者204例，治疗4个周期后采用Miller-Payne分级法评估pCR状态，将其分为pCR组（75例）和非pCR组（129例），比较两组临床资料及治疗前超声检查结果的差异。通过
人工智能专题 | 基于超声图像特征的 ResNet-50 深度学习模型鉴别甲状腺结节良恶性的价值

人工智能专题 | 基于超声图像特征的 ResNet-50 深度学习模型鉴别甲状腺结节良恶性的价值

摘要目的基于超声图像特征构建 ResNet-50 深度学习模型,探讨其在鉴别甲状腺结节良恶性中的应用价值。方法回顾性收集我院经病理证实的 519 例甲状腺结节患者的术前超声图像 1460 幅,按 7:3 的比例分为训练集 (364 例甲状腺结节患者,共 1022 幅超声图像)和测试集 (155 例甲状腺结节患者,共 438 幅超声图像),另设两组外部验证集 (A 组 74 例甲状腺结节患者,共 206 幅超声图像;B 组 65 例甲状腺结节患者,共 160 幅超声图像)。基于训练集构建 ResNet-50、GoogLeNet、VGG-16 及 Vision Transformer(ViT) 4 种深度学习模型,采用 ImageNet 预训练权重进行迁移学习,通过 Adam 优化器训练,绘制受试者工作特征 (ROC) 曲线分析并比较各模型在测试集和外部验证集中的诊断效能,筛选最优模型。以低年资超声医师依据 ACR TI-RADS 指南的人工评估结果作为对照,计算最优模型鉴别甲状腺结节良恶性的诊断效能,采用梯度加权类激活映射 (Grad-CAM) 可视化分析最优模型对甲状腺结节超声图像的关注区域。结果 ResNet-50 模型在测试集及外部验证集 A、B 组中鉴别甲状腺结节良恶性的曲线下面积分别为 0.912、0.918、0.910,均高于 GoogLeNet (0.815~0.830)、VGG-16 (0.711~0.785) 及 ViT (0.829~0.863) 模型,差异均有统计学意义 (均 P<0.05),将其筛选为最优模型。ResNet-50 模型鉴别甲状腺结节良恶性的准确率 (89.1%~91.2%)、灵敏度 (90.8%~92.4%) 和特异度 (85.3%~91.6%) 均高于低年资超声医师。Grad-CAM 可视化分析显示,ResNet-50 模型聚焦于结节实性成分区域和边缘特征,与临床高危征象相符。结论基于超声图像特征的 ResNet-50 深度学习模型在鉴别甲状腺结节良恶性中具有一定价值,可为临床提供参考依据。
人工智能专题 | 基于心肌应变参数的机器学习模型预测老年慢性心力衰竭患者预后的临床价值

人工智能专题 | 基于心肌应变参数的机器学习模型预测老年慢性心力衰竭患者预后的临床价值

摘要目的基于心肌应变参数构建机器学习模型，探讨其预测老年慢性心力衰竭（CHF）患者发生主要不良心血管事件（MACE）的临床价值。方法前瞻性选取我院老年CHF患者420例，按7：3的比例随机分为训练集（294例）和验证集（126例），训练集进一步根据1年内是否发生MACE分为MACE组（110例）和非MACE组（184例），应用三维超声心动图获取心肌应变参数[左室整体纵向应变、圆周应变、径向
人工智能专题 | 基于超声造影参数的机器学习模型预测上皮性卵巢癌化疗疗效的比较研究

人工智能专题 | 基于超声造影参数的机器学习模型预测上皮性卵巢癌化疗疗效的比较研究

摘要目的基于超声造影参数构建轻量级梯度提升机(LGBM)、极端梯度提升(XGBoost)、随机森林(RF)及朴素贝叶斯(NB)模型,分析并比较其预测上皮性卵巢癌化疗疗效的临床价值。方法选取我院收治的上皮性卵巢癌患者238例,采用简单随机抽样法按7:3的比例将其分为训练集169例和验证集69例,根据化疗疗效(以初治铂敏感性判定)将训练集分为铂敏感组118例和铂耐药组51例,比较两组一般资料和超声造影参数的差异。采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归结合十折交叉验证法筛选与上皮性卵巢癌化疗疗效相关的变量,并基于此分别构建LGBM、XGBoost、RF、NB模型。绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析并比较各模型预测上皮性卵巢癌化疗疗效的诊断效能,筛选出最优模型;并通过沙普利可加性解释(SHAP)分析对最优模型特征进行重要性排序。结果训练集中两组年龄、肿瘤最大径、国际妇产科联盟(FIGO)分期、浸润程度、糖类抗原125(CA125)、癌胚抗原、人附睾蛋白4(HE4)、达峰时间、峰值强度比较差异均有统计学意义(均P<0.05)。LASSO回归结合十折交叉验证法筛选出5个与上皮性卵巢癌化疗疗效相关的变量,分别为FIGO分期、CA125、HE4、达峰时间、峰值强度;基于此构建4种机器学习模型。ROC曲线分析显示,LGBM模型预测上皮性卵巢癌化疗疗效的诊断效能最佳,其在训练集和验证集中的曲线下面积分别为0.878(95%可信区间:0.811~0.944)、0.866(95%可信区间:0.798~0.934);SHAP分析显示,LGBM模型特征重要性从大到小依次为达峰时间、HE4、峰值强度、CA125、FIGO分期。结论基于超声造影参数的机器学习模型均可有效预测上皮性卵巢癌化疗疗效,其中以LGBM模型表现最优。
人工智能专题 | 基于多模态超声参数的随机森林模型鉴别乳腺微小肿块良恶性的临床价值

人工智能专题 | 基于多模态超声参数的随机森林模型鉴别乳腺微小肿块良恶性的临床价值

摘要目的基于多模态超声参数构建随机森林模型,探讨其鉴别乳腺微小肿块良恶性的临床价值。方法选取我院经病理证实的乳腺微小肿块患者180例(共180个病灶),其中良性组127例,恶性组53例,均接受常规超声、超微血管成像(SMI)及应变式弹性成像(SE)检查,比较两组上述检查结果的差异。采用多因素Logistic回归分析筛选鉴别乳腺微小肿块良恶性的独立影响因素,并基于此构建随机森林模型。绘制受试者工作特征(ROC)曲线和混淆矩阵热力图评估模型鉴别乳腺微小肿块良恶性的诊断效能。结果良性组与恶性组微钙化、内部回声、整体应变率比值(ESR)、血管指数(VI)、SMI血流分级比较差异均有统计学意义(均P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,微钙化、内部回声、ESR、VI、SMI血流分级均为鉴别乳腺微小肿块良恶性的独立影响因素(OR=3.567、3.786、6.359、10.910、4.228,均P<0.05)。随机森林模型显示,当树的数目为15棵时,模型错误率最低;纳入变量的重要性排序从大到小依次为VI、ESR、SMI血流分级、微钙化、内部回声。ROC曲线分析显示,随机森林模型鉴别乳腺微小肿块良恶性的曲线下面积为0.866(95%可信区间:0.813~0.920),灵敏度为92.45%,特异度为64.35%。混淆矩阵热力图显示,随机森林模型的准确率为78.89%。结论基于多模态超声参数的随机森林模型在鉴别乳腺微小肿块良恶性方面具有一定的临床价值。
人工智能专题 | 人工智能辅助超声心动图在儿童室间隔缺损诊断及心功能评估中的应用进展

人工智能专题 | 人工智能辅助超声心动图在儿童室间隔缺损诊断及心功能评估中的应用进展

摘要室间隔缺损(VSD)为临床常见的先天性心脏病之一,其严重影响儿童的生长发育,早期准确诊断及评估该病对患儿的治疗和预后具有重要临床意义。超声心动图是目前儿童VSD筛查、诊断及心功能评估的首选无创影像学手段,但其具有操作者依赖性,易受主观因素干扰。基于人工智能(AI)的辅助诊断方法为解决上述不足提供了新的途径。本文就AI辅助超声心动图在儿童VSD超声图像自动识别、病灶精准检测及心功能评估方面的应用进展进行综述。
临床研究 | 超声衍生脂肪分数定量评估高甘油三酯血症患者肝脂肪变性程度的临床价值

临床研究 | 超声衍生脂肪分数定量评估高甘油三酯血症患者肝脂肪变性程度的临床价值

摘要目的探讨超声衍生脂肪分数(UDFF)定量评估高甘油三酯血症(HTG)患者肝脂肪变性程度的临床价值。方法选取于我院就诊的HTG患者156例,根据常规超声检查结果分为无变性组(33例)、轻度变性组(54例)、中度变性组(33例)及重度变性组(36例),应用UDFF技术获取UDFF,比较各组UDFF的差异。评价操作者内测量UDFF的一致性;分析UDFF与肝脂肪变性程度的相关性。绘制受试者工作特征(ROC)曲线分析UDFF评估HTG患者不同程度肝脂肪变性的诊断效能。结果各组UDFF比较差异有统计学意义(P<0.001),且组间两两比较差异均有统计学意义(均P<0.05)。操作者内测量UDFF的一致性非常好(组内相关系数=0.969,P<0.001);UDFF与肝脂肪变性程度呈极强正相关(r=0.817,P<0.001)。ROC曲线分析显示,UDFF诊断轻度及以上、中度及以上、重度肝脂肪变性的曲线下面积分别为0.886、0.932、0.954,对应的截断值分别为9.5%、12.5%、15.5%,灵敏度分别为0.699、0.826、0.826,特异度分别为0.909、0.885、0.908。结论 UDFF在定量评估HTG患者肝脂肪变性程度中具有一定的临床价值。
临床研究 | 二维斑点追踪技术联合动态心电图预测病毒性心肌炎患儿预后的临床价值

临床研究 | 二维斑点追踪技术联合动态心电图预测病毒性心肌炎患儿预后的临床价值

摘要目的探讨二维斑点追踪技术（2D-STI）联合24 h动态心电图预测病毒性心肌炎（VMC）患儿预后的临床价值。方法选取我院收治的VMC患儿336例，根据治疗后6个月预后情况分为预后不良组（102例）和预后良好组（234例），应用2D-STI检查获取后壁、下壁及侧壁收缩期峰值应变（S）、收缩期峰值应变率（SRs）、舒张早期峰值应变率（Esr）及舒张晚期峰值应变率;24 h动态心电图检查获取
临床研究 | 多模态超声预测低位直肠癌保肛术后吻合口漏的临床价值

临床研究 | 多模态超声预测低位直肠癌保肛术后吻合口漏的临床价值

摘要目的探讨多模态超声预测低位直肠癌保肛术后吻合口漏的临床价值。方法选取在我院接受保肛手术的低位直肠癌患者218例，于术后7~10 d分别行经直肠二维超声、超微血管成像(SMI)及应变式弹性成像检查获取吻合口全层厚度、黏膜下层连续性中断情况、SMI血流分级、肠壁血流指数、应变率比值及弹性评分；根据术后30 d内是否发生吻合口漏将患者分为AL组(21例)和非AL组(197例)，比较两组上述超声检查结果的差异。采用多因素Logistic回归分析筛选预测低位直肠癌保肛术后吻合口漏的独立影响因素，并据此构建预测模型。绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的区分度，采用Bootstrap法(重复抽样1000次)进行内部验证；绘制校准曲线和决策曲线分别评估模型的校准度和临床净收益。结果两组吻合口全层厚度、黏膜下层连续性中断占比、SMI血流分级、肠壁血流指数、应变率比值及弹性评分比较差异均有统计学意义(均P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示，吻合口全层厚度、SMI血流分级及应变率比值均为预测低位直肠癌保肛术后吻合口漏的独立影响因素(OR=3.12、7.45、4.28，均P<0.001)，据此构建预测模型，方程为：Logit(P)=-12.567+1.138×吻合口全层厚度+2.008×SMI血流分级+1.454×应变率比值。ROC曲线分析显示，预测模型的曲线下面积(AUC)为0.928(95%可信区间：0.883~0.973)，经Bootstrap法内部验证显示，校正后AUC为0.921(95%可信区间：0.875~0.968)；校准曲线和决策曲线分析显示预测模型具有良好的校准度并可获得较高的临床净收益。结论多模态超声在预测低位直肠癌保肛术后吻合口漏中具有一定的临床价值，可为早期识别高危患者提供参考。
临床研究 | 超声弹性成像组织弥散定量分析技术评估乳腺癌化疗患者肝脏硬度变化的临床价值

临床研究 | 超声弹性成像组织弥散定量分析技术评估乳腺癌化疗患者肝脏硬度变化的临床价值

摘要目的探讨超声弹性成像组织弥散定量分析技术在乳腺癌化疗患者肝脏硬度变化评估中的临床价值。方法选取乳腺癌化疗患者80例（化疗组）及健康体检者50例（对照组），化疗组接受6周期TAC方案化疗，分别于化疗前及第2、4、6周期结束后行肝脏超声弹性成像检查，应用组织弥散定量分析软件自动获取蓝色区域面积百分比（%AREA）、肝纤维化指数（LFI）、应变均值（MEAN）、标准差（SD）、对比度（CON
病例报道 | 妊娠期乳腺弥漫性大B细胞淋巴瘤超声表现1例

病例报道 | 妊娠期乳腺弥漫性大B细胞淋巴瘤超声表现1例

[中图法分类号]R445.1;R737.9 [文献标识码]B 患者女，24岁，因孕36 +4周发现右侧乳腺肿块来我院就诊。体格检查：右乳外下象限扪及一大小约3 cm肿块，伴触痛。实验室检查：红细胞计数4.20×10 12/L，白细胞计数11.09×10 9/L，中性粒细胞百分比75.1%，淋巴细胞百分比17.2%，中性粒细胞绝对值8.33×10 9/L，淋巴细胞绝对值1.91×10 9/L，血

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人工智能专题 | 基于 UltraMSK 系列模型的肌骨超声诊疗一体化应用

人工智能专题 | 基于 UltraMSK 系列模型的肌骨超声诊疗一体化应用

人工智能专题 | 基于瘤内及瘤周超声影像组学的机器学习模型预测乳腺癌腋窝淋巴结转移

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人工智能专题 | 基于人工标注的颈动脉超声斑块数据集构建及分割基准模型研究

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人工智能专题 | 基于超声参数和临床资料的不同模型预测胰腺癌患者术后发生胰瘘的比较研究

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人工智能专题 | 基于超声影像组学的 XGBoost 模型预测三阴性乳腺癌新辅助化疗后病理完全缓解的价值

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人工智能专题 | 基于超声图像特征的 ResNet-50 深度学习模型鉴别甲状腺结节良恶性的价值

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人工智能专题 | 基于心肌应变参数的机器学习模型预测老年慢性心力衰竭患者预后的临床价值

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人工智能专题 | 基于多模态超声参数的随机森林模型鉴别乳腺微小肿块良恶性的临床价值

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人工智能专题 | 人工智能辅助超声心动图在儿童室间隔缺损诊断及心功能评估中的应用进展

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临床研究 | 超声衍生脂肪分数定量评估高甘油三酯血症患者肝脂肪变性程度的临床价值

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临床研究 | 超声弹性成像组织弥散定量分析技术评估乳腺癌化疗患者肝脏硬度变化的临床价值

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病例报道 | 妊娠期乳腺弥漫性大B细胞淋巴瘤超声表现1例

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