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本期文献一共6篇，简要汇总如下:
P1: Interactive Explainable Deep Learning Model Informs Prostate Cancer Diagnosis at MRI
>>>> 概要
使用前列腺成像报告和数据系统功能的交互式可解释深度学习模型使双参数MRI前列腺癌症诊断的决策更加准确，并提高了工作流程效率。
背景
MRI诊断具有临床意义的前列腺癌症（prostate cancer，PCa）需要准确有效的放射学解释。尽管人工智能可能有助于这项任务，但缺乏透明度限制了临床工作。
目的
利用前列腺成像报告和数据系统（PI-RADS）功能，开发一种可解释的人工智能模型(explainable artificial intelligence，XAI)，用于双参数MRI诊断具有临床意义的前列腺癌，以进行分类论证。
材料和方法
这项回顾性研究包括2012年1月至2017年12月期间接受双参数MRI和活检的患者，这些患者进行了组织病理学分析，证实有前列腺病变。在两名放射科医生对图像进行注释后，训练深度学习模型来检测指数病变；对前列腺癌、临床显著前列腺癌和良性病变进行分类；并使用PI-RADS特征来证明分类的合理性。使用五倍交叉验证和受试者操作特征曲线下的面积来评估基于损伤和患者的性能。通过使用外部PROSTATEx数据集，在一项多读数研究中测试了临床可行性。多读者研究的统计评估包括Mann-Whitney U和精确的Fisher Yates检验。
结果
总的来说，1224名男性有3260个前列腺病变。在内部和外部测试集中可靠地检测到具有临床意义的前列腺癌，灵敏度为93%，平均每位患者有一个假阳性发现。专家证实，XAI分类的视觉和文本解释的准确性为80%。XAI辅助读数提高了非专家评估PI-RADS 3病变的信心，使读数时间减少了58秒（P=.009）。
结论
可解释的人工智能模型可靠地检测和分类了具有临床意义的癌症，提高了非专家的信心和减少阅读时间，同时利用成熟的成像特征提供了视觉和文本解释。
P2: National Performance Benchmarks for Screening Digital Breast Tomosynthesis: Update from the Breast Cancer Surveillance Consortium
>>>> 概要
背景
为改进工作建立筛查乳房X光检查性能基准是很重要的。
目的
建立数字乳房断层合成（digital breast tomosynthesis,DBT）筛查的性能基准，并评估美国社区实践中随时间推移的性能趋势。
材料和方法
在这项回顾性研究中，DBT筛查检查是在2011年至2018年间从五个乳腺癌症监测联盟（Breast Cancer Surveillance Consortium, BCSC）处收集的。性能指标包括异常解读率（abnormal interpretation rate, AIR）、癌症检出率（cancer detection rate ,CDR）、敏感性、特异性和假阴性率（false-negative rate ,FNR），并根据美国放射学会乳腺成像报告和数据系统第五版进行计算，并与同期BCSC DM筛查检查进行比较，先前公布的BCSC和国家乳腺造影数据库基准，以及专家意见可接受的性能范围。基准是从放射科医生的绩效指标分布中得出的，并以百分位数表示。
结果
总计896 101名妇女接受2次手术 301 本研究包括766项筛查。DBT筛选性能指标如下：AIR，8.3%；每1000张的CDR，5.8；灵敏度为87.4%；特异性为92.2%；每1000张的FNR为0.8。与同一时间段的BCSC DM筛查检查以及之前发布的BCSC和国家乳腺造影数据库性能基准相比，除敏感性和FNR外，DBT的所有性能指标都更高，这与同期和之前的DM性能指标相似。以下比例的放射科医生在DBT中达到了可接受的性能范围：CDR为97.6%，灵敏度为91.8%，AIR为75.0%，特异性为74.0%。
结论
在美国社区实践中，很大一部分放射科医生符合DBT筛查性能指标的可接受性能范围。
P3: Quantitative CT Evaluation of Emphysema Progression over 10 Years in the COPDGene Study
>>>> 概要
背景
慢性阻塞性肺病（chronic obstructive pulmonary disease,COPD）的长期研究可以评估肺气肿的进展。针对个人CT检查的设备和扫描协议差异的调整尚未得到广泛研究。
目的
在考虑个体CT参数的情况下，通过5年间隔获得的三个成像点，评估COPDGene队列中当前和以前吸烟者的肺气肿进展。
材料和方法
在2008年至2011年间，从COPDGene研究中招募的现任和前吸烟者在2008年到2020年间进行了10年的前瞻性随访。在基线和5年和10年的随访中测量定量CT调整后的肺密度（adjusted lung density,ALD）的肺气肿程度。建立了根据CT技术特征调整的线性混合模型来评估肺气肿的进展。通过吸烟状况和基线肺气肿来估计连续5年研究期间ALD的年均变化。
结果
在基线时的8431名参与者中，4913人接受了5年随访，1544人接受了10年随访。有4134名（49%）参与者是目前的吸烟者，4449名（53%）参与者在基线时患有超过微量肺气肿。目前患有微量肺气肿的吸烟者的ALD下降幅度最大，前5年平均每年下降1.4 g/L，后5年平均下降0.9 g/L。考虑到CT噪声、视野和扫描仪模型，改进了模型，适用于肺气肿进展的估计。
结论
COPDGene研究中对肺气肿进展的CT评估显示，在10年的时间里，患有肺气肿并继续吸烟的参与者的ALD下降幅度最大。对CT设备和协议因素的调整改善了这些纵向估计。
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P4: Cardiac MRI: State of the Art
>>>> 概要
心脏MRI在评估心血管疾病（CVD）中发挥着重要作用，包括缺血性心脏病、心肌病、瓣膜病、先天性疾病、心包疾病和肿块。大型多中心试验表明，基于MRI的管理对几种心血管疾病的结果有积极影响。这些结果使MRI成为评估这些疾病不可或缺的技术，心脏MRI在多社会指南中发挥着重要作用。MRI是量化心室容积和功能的参考标准。流动成像能够精确量化通过瓣膜、分流器和外科导管或挡板的流量和速度。晚期钆增强和参数标测技术能够进行组织表征并产生预后信息。在过去的十年里，心脏MRI技术在硬件和序列方面都取得了快速进步。多种新序列，如参数映射和四维流，越来越多地被纳入常规临床实践。加速策略已经成熟，可以更快地获取心律失常和屏气不良患者的心脏MRI序列。在高场强磁体和留置心脏设备或严重肾功能不全的患者中，心脏MRI的挑战已经减轻。人工智能技术正在降低MRI采集和后处理的复杂性。本文综述了心脏核磁共振成像的现状和新兴技术。
P5 Future Trends in CT for Coronary Artery Disease: From Diagnosis to Prevention
这篇文章主要讨论了冠状动脉疾病对我们健康的影响以及预防心血管疾病所面临的挑战。它强调了预防心血管疾病需要采取多方面的方法，包括生活环境、食品市场和社会福利等方面。此外，文章还探讨了使用CT技术进行冠状动脉疾病的诊断和预防的趋势和可能性。
P6 Cardiac Imaging 2040
这篇文章的主要内容是关于心脏成像技术在未来二十年内的发展趋势和预测。它列出了未来二十年内心血管成像领域的十大发展趋势，包括自动化冠状动脉CT成像、冠状动脉CT成像将常规包括冠状动脉流量和压力梯度估计、光子计数CT将取代传统CT用于冠状动脉评估等。此外，该文章还提到了心血管疾病的两种类型，分别是冠状动脉粥样硬化性疾病和非缺血性心脏病，并介绍了这些类型的一些基本信息。
