• 化脓性脊柱椎间盘炎的评分系统：一项叙述性综述

  摘要专业翻译 背景：在过去二十年中，化脓性脊柱椎间盘炎的发病率日益升高，由于其临床表现缺乏特异性且常导致诊断延迟，仅依靠临床判断难以对疾病严重程度评估、预后判断及手术决策进行标准化。方法：本叙述性综述基于截至2026年8月的针对性文献检索，将脊柱椎间盘炎和椎体

  来源：Diagnostics

  时间：2026-10-28

• 基于34,366幅NCCT图像的可解释多模型集成脑出血检测与六类亚型分类

  摘要：背景：脑出血是危重神经急症，快速、准确识别出血类型对于正确指导治疗和改善患者结局至关重要。尽管非增强计算机断层扫描（NCCT）仍是初始评估的主要影像技术，但由于放射学表现重叠和人工判读的局限性，诊断困难仍然存在。本研究旨在创建并验证一种集成深度学习方法，

  来源：Diagnostics

  时间：2026-10-28

• 基于磁共振定量成像的Fontan相关肝病综合评估：肝I段T₁ mapping对中重度病变的判别价值

  背景：Fontan相关肝病（FALD）继发于慢性体静脉淤血，后者改变肝脏血流动力学并促进肝窦淤血、炎症和纤维化。研究人员的目的是利用磁共振成像（MRI）评估Fontan循环患者的肝脏变化。方法：研究人员开展了一项回顾性研究，纳入2005年1月至2019年12月

  来源：Diagnostics

  时间：2026-10-28

• 弹性/厚度指数（ETI）用于乳房超声弹性成像：假体相关与临床相关假体周围包膜形成的定量分析

  背景：假体周围包膜形成仍是受假体特征和患者特异性组织反应影响的多因素过程。超声联合剪切波弹性成像（shear-wave elastography, SWE）可评估包膜及周围乳房组织的生物力学特性。弹性成像评估不能区分固有硬度与纤维组织数量。研究人员引入了弹性/

  来源：Diagnostics

  时间：2026-10-28

• 基于深度学习与系统发育分析的丙型肝炎病毒NS5A蛋白序列变异性研究

  背景：丙型肝炎病毒（Hepatitis C Virus, HCV）仍是全球健康威胁，可导致肝硬化与肝细胞癌等严重肝脏疾病。蛋白质序列对于探索遗传变异性和提升检测能力至关重要。本研究提出一种生成式长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, L

  来源：Diagnostics

  时间：2026-10-28

• 血清MALDI-TOF/MS谱图在乳腺癌鉴别中的应用：直接法与乙腈辅助法的回顾性概念验证研究

  背景/目的：血清基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱（MALDI-TOF/MS）谱图分析可能有助于乳腺癌（BrC）评估，但回顾性研究易受人口统计学和批次混杂的影响。本研究评估了直接血清法（工作流A）和乙腈（ACN）辅助法（工作流B）两种谱图分析流程。方法：工作流A

  来源：Diagnostics

  时间：2026-10-28

• COVID-19相关急性低氧性呼吸衰竭中早期静脉-动脉二氧化碳分压差（PvaCO₂）的预后价值及氧合分层影响：一项双中心回顾性队列研究

  背景/目的：在急性低氧性呼吸衰竭（acute hypoxemic respiratory failure）中，过度通气及氧合改变可通过霍尔丹效应（Haldane effect）影响CO₂动力学，可能在不依赖组织灌注的情况下改变静脉-动脉二

  来源：Diagnostics

  时间：2026-10-28

• 使用手持超声前进行设备特异性培训的必要性：资深超声学生对熟悉常规系统与陌生手持系统模拟腹主动脉瘤（AAA）直径测量的一致性和重复性

  背景：超声测量腹主动脉瘤（AAA）直径可指导筛查与监测，但学生在常规系统上获得的测量能力是否可迁移至不熟悉的手持设备，鲜有评估。方法：27名资深超声学生先于熟悉的推车式常规系统、后按固定非随机顺序于无既往实际操作经验的手持系统，对嵌入明胶中的两个水填充气球（参

  来源：Diagnostics

  时间：2026-10-28

• 基于二代测序与ARMS-PCR检测中国非小细胞肺癌患者EGFR S768突变的综合分析

  摘要专业翻译 背景： 准确检测非小细胞肺癌（NSCLC）患者的EGFR S768位点突变对于选择适当的治疗方案至关重要。本研究比较了二代测序（Next-Generation Sequencing，NGS）与扩增阻滞突变系统聚合酶链反应（amplificatio

  来源：Diagnostics

  时间：2026-10-28

• 基于重症监护数据库的脓毒症所致急性肺损伤预后预测：机器学习模型开发与SHAP可解释性分析

  背景：脓毒症所致急性肺损伤（SI-ALI）具有较高的发病率和死亡率。早期预后预测至关重要，但传统评分系统缺乏动态性、可解释性和个体化能力。本研究旨在开发并验证一个可解释的机器学习模型，用于预测SI-ALI患者的死亡率。方法：研究人员分析了来自MIMIC-IV数

  来源：Diagnostics

  时间：2026-10-28

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