P345﹥《老年痴呆危险因素与预防策略专家共识（2026）》

概述： 随着全球人口老龄化加剧，老年痴呆已成为重大公共卫生挑战。老年痴呆的发生与一系列可干预的危险因素密切相关，这为通过一级和二级预防延缓或防止疾病发生提供了关键干预窗口期。为提升医疗及公共卫生专业人员对痴呆危险因素的系统认识，并推动基于证据的预防实践，本专家组基于GRADE证据分级系统，通过改良德尔菲法制订《老年痴呆危险因素与预防策略专家共识（2026）》。本共识系统梳理并分级评估痴呆的各类危险因素，包括不可干预的年龄、性别与遗传因素，以及可干预的认知储备不足、心血管代谢因素、不良生活方式、社会心理因素及其他健康问题（如睡眠障碍、感觉障碍等），并针对各类可干预因素形成具体预防性推荐意见。本共识旨在为临床和公共卫生领域开展痴呆风险评估、制订个体化与群体化预防策略提供统一的科学参考与实践指导，最终助力降低全社会痴呆风险。

作者简介：戴西件，南昌大学第二附属医院医学影像中心/智能医学影像江西省重点实验室/医工交叉与临床转化南昌市重点实验室；E-mail：daixjdoctor@126.com。

引用：戴西件, 中国民族卫生协会卫生健康技术推广专家委员会, 中国民族卫生协会痴呆高危人群早筛系统及早期干预设备应用推广组, 等. 老年痴呆危险因素与预防策略专家共识（2026）[J]. 中国医学影像学杂志 . 2026 ,34 (04) : 345-359.

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P395﹥《DCE-MRI结合瘤周影像组学构建可解释性乳腺癌腋窝淋巴结转移预测模型》

概述： 【目的】探讨乳腺癌腋窝淋巴结转移（ALNM）的最佳瘤周区域界定，并构建基于动态对比增强MRI瘤周影像组学的可解释预测模型。【资料与方法】回顾性纳入2021年8月—2024年8月于新疆医科大学第一附属医院接受乳腺MRI检查的170例患者，按照7∶3分为训练集119例和验证集51例。提取不同瘤周区域的影像组学特征，采用最小绝对收缩与选择算子进行特征筛选后构建模型。临床病理特征通过单因素和多因素Logistic回归分析筛选预测因子，与影像组学特征构建联合模型。以曲线下面积（AUC）、敏感度及特异度作为模型评价指标，并采用Shapley加性解释方法量化各影像组学特征的贡献程度。【结果】瘤内联合瘤周3 mm区域的模型性能较优，验证集AUC为0.717(95%CI 0.574～0.860)，敏感度为81.8%，特异度为58.6%。与脉管癌栓（OR=6.129,P<0.001）构建的联合模型性能数值上进一步提升，验证集AUC为0.733(95%CI 0.595～0.871)，敏感度为90.9%，特异度为51.7%。Shapley加性解释分析显示瘤周一阶统计特征最小值和球形度特征预测ALNM具有显著贡献。【结论】瘤周3 mm影像组学特征对ALNM具有预测价值，临床联合影像模型具有较好的预测效能，为临床评估ALNM提供了可解释性工具 。

作者简介：刘雪雯，新疆医科大学第一附属医院影像中心。

姚娟，新疆医科大学第一附属医院影像中心； E-mail：yaoj324@163.com。

引用：刘雪雯, 杨亭, 白芙蓉, 等. DCE-MRI结合瘤周影像组学构建可解释性乳腺癌腋窝淋巴结转移预测模型 [J]. 中国医学影像学杂志 . 2026 ,34 (04) : 395-402.

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P435﹥《MRI瘤内瘤周影像组学模型预测前列腺癌根治术后生化复发》

概述： 【目的】基于MRI瘤内瘤周影像组学特征结合临床独立危险因素构建前列腺癌根治性切除术后生化复发预测模型。【资料与方法】回顾性分析2013年1月—2024年2月兰州大学第二医院行根治性前列腺切除术并具有完整随访资料（随访时间≥1年）的前列腺癌患者277例，按7∶3划分训练集和验证集。在T2WI和表观扩散系数图勾画肿瘤感兴趣区，使用Python软件外扩并手动去除非前列腺组织获得瘤周感兴趣区，提取影像组学特征，构建瘤内、瘤周、瘤内+瘤周影像组学模型、临床模型及临床-影像组学融合模型。采用受试者工作特征曲线、校准曲线及决策曲线评估模型性能，用Bootstrap法评估过拟合风险。【结果】总前列腺特异性抗原、病理T分期及Ki-67为生化复发的独立危险因素。临床模型训练集、验证集曲线下面积（AUC）分别为0.785、0.729，瘤内、瘤周T2WI模型训练集AUC分别为0.674、0.769，验证集AUC分别为0.635、0.713；瘤内、瘤周表观扩散系数模型训练集AUC分别为0.711、0.730，验证集AUC分别为0.611、0.662；融合模型训练集、验证集AUC分别为0.916、0.818。校准曲线显示融合模型预测效能良好，决策曲线分析表明融合模型在0.1～0.5的阈值范围内的临床净获益潜力较高。【结论】基于MRI瘤内瘤周影像组学特征结合临床独立危险因素构建融合模型，可有效预测前列腺癌根治性切除术后生化复发，为临床精准诊疗工作提供依据 。

作者简介：赵雪莲，兰州大学第二医院核磁共振科/兰州大学第二临床医学院。

刘光耀，兰州大学第二医院核磁共振科/兰州大学第二临床医学院/甘肃省功能及分子影像临床医学研究中心/甘肃省医用核磁共振装备应用行业技术中心；E-mail：lgy362263779@163.com。

引用：赵雪莲, 李昊, 马晓锦, 等. MRI瘤内瘤周影像组学模型预测前列腺癌根治术后生化复发[J]. 中国医学影像学杂志 . 2026 ,34 (04) : 435-443.

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P449﹥《基于45% SUVmax阈值18F-PSMA-3Q PET/CT多模态模型预测前列腺癌术后病理分级》

概述：【目的】基于45%最大标准化摄取值阈值的18F前列腺膜特异性抗原-3Q PET/CT影像，探讨构建多模态联合模型预测前列腺癌根治术后病理分级价值。【资料与方法】采用回顾性队列研究，连续纳入2021年1月—2024年12月解放军总医院第一医学中心经根治术后病理证实为前列腺癌的患者243例，将2024年6月30日前的190例作为训练集，其余53例作为验证集。分别构建基于PET影像组学参数、PET/CT影像组学参数、PET/CT影像组学联合临床参数的预测模型，采用弹性网络等方法进行特征降维，在5种机器学习方法中迭代训练100次并评估，对最优模型进行Shapley加性解释。【结果】PET/CT联合临床参数构建的极端随机树模型在训练集及验证集中曲线下面积分别为0.868、0.860，验证集敏感度、特异度分别为80.0%、84.2%。Shapley加性解释分析显示，前列腺特异性抗原密度及GrayLevelNonUniformity是区分前列腺癌根治术后病理分级权重最高的特征。【结论】本研究构建的前列腺膜特异性抗原PET/CT多模态多参数机器学习模型对预测前列腺癌根治术后病理分级具有较高的诊断价值。

作者简介：崔建博，解放军总医院第一医学中心核医学科。

徐白萱，解放军总医院第一医学中心核医学科；E-mail：xbx301@163.com。

引用：崔建博, 王观筠, 张靖峰, 等. 基于45% SUVmax阈值18F-PSMA-3Q PET/CT多模态模型预测前列腺癌术后病理分级[J]. 中国医学影像学杂志 . 2026 ,34 (04) : 449-455.

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P467﹥《人工智能在颈动脉斑块影像学中的研究进展》

概述：颈动脉斑块是缺血性脑卒中重要的致病因素，影像学检查对识别颈动脉斑块以及后续临床诊疗具有重要作用。人工智能近年来广泛应用于颈动脉斑块的识别，可通过分析斑块成分表征判断斑块易损性、及时识别高危斑块。本文对人工智能在颈动脉斑块的影像研究进展进行综述，包括颈动脉斑块的分割、识别、表征，探讨人工智能在颈动脉斑块诊断方面的优势与不足。

作者简介：袁金明，三峡大学第一临床医学院放射科/宜昌市中心人民医院放射科。

鲁际，三峡大学第一临床医学院放射科/宜昌市中心人民医院放射科；E-mail：ycluji01@163.com。

引用：袁金明, 鲁际. 人工智能在颈动脉斑块影像学中的研究进展[J]. 中国医学影像学杂志 . 2026 ,34 (04) : 467-472.

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