• 基于YOLO11m的肩袖MRI人工智能诊断模型与不同年资骨科医师面板的关节镜对照比较研究

  背景/目的：人工智能（AI）可能辅助肩袖磁共振成像（MRI）判读，但其相对于不同经验水平临床医师的表现仍不确定。研究人员将一种锁定的YOLO11m模型与预设的骨科医师面板进行比较，并以关节镜检查作为参考标准。方法：这项回顾性单中心研究包含一个独立的300例患者

  来源：Diagnostics

  时间：2026-10-29

• 血清硫醇-二硫化物稳态与糖尿病视网膜病变的关联：一项基于治疗初治患者的横断面研究

  专业术语翻译的摘要部分 背景/目的: 氧化应激参与糖尿病视网膜损伤，但糖尿病视网膜病变中的全身性氧化还原生物标志物仍不完全清楚。本研究旨在评估糖尿病视网膜病变（DRP）患者、无视网膜病变的糖尿病患者和健康对照者的全身性硫醇-二硫化物稳态（TDH）、缺血修饰白蛋

  来源：Diagnostics

  时间：2026-10-29

• 基于干血斑直接洗脱与多重数字PCR的SMN1/SMN2拷贝数及CFTR变异检测：一种分子筛查工作流程的开发与验证

  背景/目的：可扩展的分子工作流程可能有助于脊髓性肌萎缩症（SMA）和囊性纤维化（CF）的携带者筛查。本研究旨在开发并验证一种基于干血斑（DBS）的多重数字PCR（dPCR）工作流程，用于SMN1和SMN2拷贝数分析及CFTR p.Phe508del的靶向检测。

  来源：Diagnostics

  时间：2026-10-29

• 基于干血斑直接洗脱与多重数字PCR的SMN1/SMN2拷贝数分析及CFTR p.Phe508del检测用于生殖携带者筛查：一项初步验证与人群筛查研究

  背景/目的：可扩展的分子工作流程可能有助于脊髓性肌萎缩症（SMA）和囊性纤维化（CF）的携带者筛查。本研究旨在开发并验证一种基于干血斑（DBS）的多重数字PCR（dPCR）工作流程，用于SMN1和SMN2拷贝数分析以及CFTR p.Phe508del的靶向检测

  来源：Diagnostics

  时间：2026-10-29

• 去脂体重指数校正估算肾小球滤过率增强与心血管代谢危险因素的关联

  背景/目的： 基于血清肌酐（SCr）的肾小球滤过率估算值（eGFRSCr）受肌肉质量影响。本研究旨在探讨将SCr校正至双能X线吸收法（DEXA）测得的去脂体重指数（LMI）是否会改变其与心血管代谢表型的关联。方法： 研究人员分析了来自奥地利LEAD（肺、心脏、

  来源：Diagnostics

  时间：2026-10-29

• 基于门控多序列融合网络（DenseGated-MSNet）的脑部MRI多发性硬化症分类研究

  背景/目标： 多发性硬化症（multiple sclerosis, MS）是一种中枢神经系统的慢性脱髓鞘疾病，磁共振成像（magnetic resonance imaging, MRI）在其诊断和监测中发挥核心作用。由于不同的MRI序列提供关于MS相关病理的互

  来源：Diagnostics

  时间：2026-10-29

• 骨骼肌缺血-再灌注中乳酸的时间动力学与组织乳酸负荷：与炎症、细胞损伤及氧化应激的关联

  背景： 骨骼肌缺血-再灌注（I/R）可诱发代谢、炎症及氧化紊乱，且这些紊乱可能在血流恢复后持续存在。本研究评估了实验性骨骼肌I/R后循环乳酸动力学，以及组织乳酸、炎症、细胞损伤和氧化标志物的变化。方法： 将接受骨骼肌I/R的动物与血管I/R、骨骨折、假手术及对

  来源：Diagnostics

  时间：2026-10-29

• 匹配时间评估协议（MTEP）：基于任务内自我报告进行认知疲劳检测的评估设计认证框架

  背景/目标：疲劳模型通常在参与者通过动作产生标签的同时由传感器进行记录。研究人员旨在证明评估设计的估计值反映的是状态本身而非报告行为。方法：研究人员提出匹配时间评估协议（MTEP），该协议实现标签与特征分离、参与者层面泛化、记录内位置平衡以及报告独立性——即用

  来源：Diagnostics

  时间：2026-10-29

• 五种多模态人工智能配置与麻醉医师在胸肋间筋膜平面阻滞分类中的对比：一项前瞻性冠状动脉搭桥队列的存档图像阅读器研究

  背景/目的：本研究比较了五种通用多模态人工智能（multimodal AI）配置与麻醉医师在超声引导下胸肋间筋膜平面阻滞（pecto-intercostal fascial plane block, PIFB）扩散分类中的表现。方法：这项存档图像阅读器研究采用

  来源：Diagnostics

  时间：2026-10-29

• 基于注意力U-Net与深度监督及测试时增强的CT图像颅内出血自动分割研究

  背景/目的： 颅内出血（intracranial hemorrhage, ICH）是一种危及生命的疾病，需要利用计算机断层扫描（computed tomography, CT）进行快速、准确的诊断。手动分割耗时且存在观察者间差异，这促使了自动化分割方法的发展。

  来源：Diagnostics

  时间：2026-10-29

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