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乳腺癌的PET/CT成像进展
1个细胞工程中心，纽约纽约，纽约，纽约10065，美国； ddejong990@gmail.com 2哥伦比亚大学欧文医学中心放射科，美国纽约，纽约10032； ed2202@cumc.columbia.edu（e.d.）; ld2752@cumc.columbia.edu（L.D.）; hym2103@cumc.columbia.edu（H.M.）; abs9064@nyp.org（a.s.）; braumuller.b@northeastern.edu（B.B.）; cprender@student.nymc.edu（c.p.）; col9043@nyp.org（c.l.）; tir7004@nyp.org（T.R.）; ms5680@cumc.columbia.edu（m.m.s.）3 Refer Exion Medical，Inc.，Hayward，CA 94545，美国； kfeghali@reflefecom.com 4核医学和内分泌肿瘤学系，法国圣库洛德92210研究所； romaindavid.seban@curie.fr 5肿瘤学转化成像实验室，巴黎科学及LETTRES（PSL）研究大学，研究所，Curie Institut Curie，91401 ORSAY，法国6号放射学系，纪念Sloerial Sloerial Sloan Kettering Kettering Castering Cancer Center，纽约，纽约，10065，美国，美国； dasj@mskcc.org（J.P.D. ）; yehr@mskcc.org（R.Y。） 7 Novant Health，Novant Health，Medical Park Road，Mooresville，NC 28117，Novant Health的血液和肿瘤学系； adeng87@gmail.com 8核医学系中心，埃格·纳马奎（EugèneMarquis） a.girard@rennes.unicancer.fr *通信：kmc2113@cumc.columbia.edu;电话。 ： +1-908-672-61603 Refer Exion Medical，Inc.，Hayward，CA 94545，美国； kfeghali@reflefecom.com 4核医学和内分泌肿瘤学系，法国圣库洛德92210研究所； romaindavid.seban@curie.fr 5肿瘤学转化成像实验室，巴黎科学及LETTRES（PSL）研究大学，研究所，Curie Institut Curie，91401 ORSAY，法国6号放射学系，纪念Sloerial Sloerial Sloan Kettering Kettering Castering Cancer Center，纽约，纽约，10065，美国，美国； dasj@mskcc.org（J.P.D.）; yehr@mskcc.org（R.Y。）7 Novant Health，Novant Health，Medical Park Road，Mooresville，NC 28117，Novant Health的血液和肿瘤学系； adeng87@gmail.com 8核医学系中心，埃格·纳马奎（EugèneMarquis） a.girard@rennes.unicancer.fr *通信：kmc2113@cumc.columbia.edu;电话。 ： +1-908-672-61607 Novant Health，Novant Health，Medical Park Road，Mooresville，NC 28117，Novant Health的血液和肿瘤学系； adeng87@gmail.com 8核医学系中心，埃格·纳马奎（EugèneMarquis） a.girard@rennes.unicancer.fr *通信：kmc2113@cumc.columbia.edu;电话。： +1-908-672-6160
生物医学成像LNQ 2023 ...
1杨树和妇女医院，哈佛医学院，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州； 2马萨诸塞州综合医院，哈佛医学院，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州； 3 Yunu，Inc。，美国北卡罗来纳州卡里； 4 Isomics Inc，美国马萨诸塞州剑桥； 5 Dana-Farber癌症研究所，美国马萨诸塞州，美国马萨诸塞州； 6慕尼黑技术大学，慕尼黑，德国； 7德国慕尼黑的Helmholtz慕尼黑生物医学成像研究所； 8慕尼黑机器学习中心（MCML），德国慕尼黑； 9英国伦敦伦敦国王学院的生物医学工程与成像科学学院； 10德国卢贝克大学医学信息学研究所； 11德国人工智能研究中心，德国卢贝克； 12尼加塔卫生与福利大学，日本尼加塔； 13日本北海道穆罗兰理工学院； 14中国上海上海哥大学医学机器人学院； 15中国电子科学技术大学，中国成都； 16德国海德堡德国癌症研究中心（DKFZ）的医学图像计算部； 17海德堡大学，德国海德堡； 18上海实验室，中国上海。
用于脑成像的正则化电通量体积积分方程
摘要 — 用于在频域中对生物组织进行建模的体积积分方程通常会在高介电常数对比度和低频下出现病态。这些条件故障严重损害了这些模型的准确性和适用性，并使其尽管具有众多优点但仍不切实际。在本文中，我们提出了一个电通量体积积分方程 (D-VIE)，当在生物兼容的单连接物体上计算时，它没有这些缺点。这种新公式利用仔细的光谱分析来获得体积准亥姆霍兹投影仪，该投影仪能够治愈两个病态源。特别是，通过材料介电常数对投影仪进行归一化允许对方程进行非均匀重新缩放，从而稳定高对比度故障和低频故障。数值结果表明这种新公式适用于真实的大脑成像。
SANDI-AMICO：使用 AMICO 进行快速体细胞和神经突密度成像 (SANDI) 的开源工具箱
DEIB，米兰理工大学 意大利米兰 Lisa Novello 心智/脑科学中心 - CIMeC，特伦托大学 意大利特伦托 Sara Bosticardo 维罗纳大学计算机科学系 意大利维罗纳 Jenna Hanmer 彼得·曼斯菲尔德爵士成像中心，诺丁汉大学医学院，诺丁汉，英国 Gabriel Ramos Llorde Athinoula A. Martinos 生物医学成像中心，麻省总医院，哈佛医学院 波士顿，马萨诸塞州 Chantal Tax CUBRIC，加的夫大学 | 图像科学研究所，乌得勒支大学医学中心 加的夫，英国 | 乌得勒支，荷兰 Andrada Ianus Champalimaud 研究，Champalimaud 未知中心 葡萄牙里斯本 Noam Shemesh Champalimaud 研究，Champalimaud 未知中心 葡萄牙里斯本 Emmanuel Caruyer 雷恩大学、法国国家科学研究院、法国国家信息和自动化研究所、法国雷恩国家健康与医学研究院维罗纳 意大利维罗纳 伦敦大学学院 Marco Palombo 医学图像计算中心 英国伦敦
Koli, Sh. (2025). Shree-L1：一种用于医学成像中高效肿瘤分类的动态 CNN 架构。大数据和计算愿景，5(2)，94
从医学图像（尤其是 MRI 扫描）中对脑肿瘤进行分类对于及时诊断和治疗至关重要。深度学习模型的发展彻底改变了医学图像分析，使高精度的自动分类成为可能。然而，许多现有模型存在过度拟合、训练效率低下以及对新数据集的泛化能力差等问题。在这项工作中，我们引入了 Shree-L1，这是一种专为脑肿瘤分类而定制的动态卷积神经网络 (CNN) 架构。Shree-L1 结合了创新的降尺度和升尺度块，可有效提取复杂特征，同时通过 dropout 等正则化技术防止过度拟合。我们使用公开的脑肿瘤数据集证明了这种方法的有效性，为医学成像中的肿瘤分类提供了一种强大的解决方案。
镇静临床成像和麻醉方案中的静息状态 fMRI 优化
材料和方法：在这项横断面研究中，我们分析了 2009 年至 2023 年在麻省总医院麻醉下获得的临床 rs-fMRI 数据。对每位患者的独立成分分析驱动的静息状态网络 (RSN) 进行定性和定量评估，并将其分为强或弱两组。使用定性方法评估整体网络，使用定量方法评估运动和语言网络。在 4 个结果类别中分析了 RSN 稳健性：整体、组合运动语言、单个运动和语言网络。预测变量包括 rs-fMRI 采集参数、麻醉药物、潜在的大脑结构异常、年龄和性别。使用逻辑回归来检验研究变量对 RSN 稳健性的影响。
面向公共卫生应用的临床成像创新
影像在内分泌紊乱早期诊断中的作用 / 糖尿病视网膜病变影像的人工智能驱动洞察：对公共健康的影响 / 代谢疾病的影像生物标志物：当前趋势和未来机遇 / 高血压和糖尿病的数字健康干预：来自 ITREC 模型的经验教训 通过医学影像和人工智能推进慢性病护理：来自内分泌学的洞察
呼吸道合胞病毒（RSV）老年人计划通讯
引言诊断成像数据集（DID）是一个每月的数据收集，涵盖了有关英格兰NHS患者的诊断成像测试的数据。它包括对癌症的关键诊断测试的GP使用的估计，例如胸部成像，非脑化超声和大脑MRI。DID是为了监控改善预后的进展：癌症的策略1。这种策略阐明了政府，NHS和公众如何帮助预防癌症，提高癌症服务的质量和效率，并朝着实现最佳成果迈进。其中一个方面是确保GP可以访问正确的诊断测试，以帮助他们更早地诊断或排除癌症。因此，DID报告了成像活动，转介源和及时性。这些数据是从放射学信息系统（RISS）中整理的，该系统是用于管理放射学部门工作流程的医院管理系统，并将其上传到NHS Digital维护的数据库中。1.1经常使用的首字母缩写
![神经胶质细胞成像区分多系统萎缩和帕金森病：利用 [ 11 C ] PBR28 和机器学习分析进行正电子发射断层扫描研究](/simg/d/dbe141be97bad77b0a6908bb6f02f4c86eeef9b4.png)
神经胶质细胞成像区分多系统萎缩和帕金森病：利用 [ 11 C ] PBR28 和机器学习分析进行正电子发射断层扫描研究
1 PET 科学中心、个性化医疗和生物样本研发部、阿斯利康公司，瑞典斯德哥尔摩 2 临床神经科学系、精神病学研究中心、卡罗琳斯卡医学院，瑞典斯德哥尔摩 3 陶布研究所、神经病学系、哥伦比亚大学欧文医学中心，美国纽约 4 Invicro，英国伦敦 5 神经影像科学中心、精神病学、心理学和神经科学研究所、伦敦国王学院，英国伦敦 6 耶鲁大学 PET 中心，美国康涅狄格州纽黑文 7 图尔库 PET 中心、图尔库大学和图尔库大学医院，芬兰图尔库 8 研发部、阿斯利康公司，美国马萨诸塞州沃尔瑟姆 9 临床神经科学系、卡罗琳斯卡医学院，瑞典斯德哥尔摩 10 法国 MSA 参考中心、临床研究中心 CIC1436、神经科学和临床药理学系、NeuroToul COEN 中心，UMR 1 214-ToNIC 和图卢兹大学医院、INSERM 和图卢兹 3 大学，法国图卢兹 11 CRMR AMS，神经病学-神经变性疾病服务中心，CHU Bordeaux，法国波尔多 12 波尔多大学，CNRS，IMN，UMR 5293，法国波尔多 13 奥塔哥大学医学系，新西兰基督城脑研究所，新西兰基督城 14 萨勒诺大学神经退行性疾病中心，意大利萨勒诺 15 因斯布鲁克医科大学神经病学系，奥地利因斯布鲁克 16 纽约大学格罗斯曼医学院医学系，美国纽约 17 因斯布鲁克医科大学神经病学系临床神经生物学分部，奥地利因斯布鲁克