何通翔，文冬琳，冉君，李小明

肩關節(jié)、肘關節(jié)

Sax等報道了肱骨近端良性病變“關節(jié)下陷征”(ADD)的影像學表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)ADD主要為滑膜關節(jié)液滲入肱骨近端，反應性改變有時類似于惡性腫瘤，典型影像學特征為關節(jié)腔滑液侵入關節(jié)面旁骨質(zhì)，局部凹陷，與關節(jié)腔相通，關節(jié)面下骨質(zhì)T2信號不同程度增高及鄰近脂肪沉積。Kapoor等回顧性研究表明，后肩關節(jié)囊異常信號或許提示患者存在粘連性肩關節(jié)囊炎。其他MRI表現(xiàn)也提供了額外診斷價值，包括腋囊厚度和信號強度增加，旋轉(zhuǎn)肌間隙脂肪明顯沉積，以及喙肱韌帶(CHL)增厚和信號異常，這些發(fā)現(xiàn)可以增加影像診斷信心。Kim等回顧性分析了化膿性肩關節(jié)炎的MRI表現(xiàn)，骨髓炎是化膿性肩關節(jié)炎術(shù)后復發(fā)的最佳預測因子，若有骨髓炎存在，應考慮更積極的手術(shù)治療。

FRACTURE(FFE ACT Using Restricted Echo-spacing)是一項三維梯度回波脈沖序列與限制回波間隔結(jié)合自動后處理的創(chuàng)新技術(shù)，在MR成像上提高了骨皮質(zhì)和骨小梁對比。Alizai等在離體標本上模擬人體肩關節(jié)盂骨折，采用FRACTURE MR技術(shù)，并與常規(guī)二維CT比較，發(fā)現(xiàn)FRACTURE MR對肩關節(jié)盂骨折診斷價值與CT相近。Samim等比較3D-MRI和3D-CT在評估關節(jié)盂和肩袖(RC)損傷方面的差異，他們認為3D-MR成像在周圍骨質(zhì)丟失的評估方面與3D-CT相當，但前者能更好地評估軟組織損傷，如肩袖撕裂和肌肉萎縮。Laucis等比較了四種不同術(shù)前預測軟件在術(shù)前CT測量和Walch分型方面的差異，并與放射醫(yī)師相比較，結(jié)果顯示肩胛盂變形程度愈高，術(shù)前預測軟件的結(jié)果與放射醫(yī)師間的差異愈顯著。

腕關節(jié)、手

三角纖維軟骨復合體(TFCC)損傷可引起尺側(cè)腕關節(jié)疼痛，并可導致橈尺遠側(cè)關節(jié)不穩(wěn)定。Huflage等研究表明，橈骨多平面重建也是非常有必要的，可提高尺側(cè)TFCC病變的診斷準確度和可信度。腕管綜合征(CTS)是與卡壓綜合征相關的最常見的周圍性單神經(jīng)病變。Alahmad等回顧性研究表明，與CT相比，超聲無法鑒別CTS正中神經(jīng)的正常和輕度病變，但可診斷和區(qū)分中度和重度病變。

Getzmann等對健康招募者和尸體病例行手部3D超聲斷層掃描，結(jié)果顯示3D 超聲斷層圖像能夠充分顯示手部的正常關節(jié)結(jié)構(gòu)以及骨質(zhì)侵蝕和骨贅等退行性病變。Keelson等對第一腕掌關節(jié)(TMCJ)行4D-CT掃描并獲得4D-CT電影圖像，圖像經(jīng)Python編寫的自定義程序處理后可實現(xiàn)關節(jié)運動學定性和定量分析。

脊柱及骶髂關節(jié)

脊柱側(cè)彎是神經(jīng)纖維瘤病1(NF1)患者常見的骨科問題，Haider等回顧性分析95例NF1患者的全身MRI資料，發(fā)現(xiàn)脊柱側(cè)彎與椎管旁或椎管內(nèi)腫瘤的存在沒有關聯(lián)，否定了NF1患者脊柱側(cè)彎的原因是椎管旁或椎管內(nèi)神經(jīng)纖維瘤破壞了脊柱正常有序發(fā)育的假設。Sarathy等回顧性分析了懷疑中軸型脊柱關節(jié)炎(AxSPA)的MRI資料，發(fā)現(xiàn)未服用非甾體抗炎藥的患者比服用者更有可能出現(xiàn)炎癥表現(xiàn)，掃描時使用非甾體抗炎藥可能會降低MRI的診斷效能。

Lombardi等使用三維絕熱反轉(zhuǎn)恢復脂肪飽和超短回聲時間(3D IR-FS-UTE)MR 序列，在尸體和人體(健康志愿者和腰背痛者)上實現(xiàn)了軟骨終板(CEP)高對比成像，清晰顯示了軟骨終板的正?；虍惓８淖儭och等比較了雙能CT虛擬去鈣技術(shù)(VNCa)與標準灰度CT評價胸椎間盤突出的診斷效能，發(fā)現(xiàn)胸椎VNCa成像不僅具有較高的成像質(zhì)量，在疾病診斷方面也具有更高敏感度、特異度和符合率。Yoon等多中心前瞻性隨機對照試驗表明，同種異體椎間盤移植手術(shù)技術(shù)安全，可能成為治療腰椎椎間盤退行性疾病的有效方法。

Maciel等研究腰椎MR骨小梁測量參數(shù)與骨密度的相關性，發(fā)現(xiàn)單位面積的歐拉數(shù)和單位面積的連通數(shù)與骨密度結(jié)果密切相關，在健康人群與骨質(zhì)減少/骨質(zhì)疏松者間差異顯著，展示MRI在評估骨脆性方面的潛在價值。Mogharrabi等評估了腰骶神經(jīng)叢MR神經(jīng)造影(MRN)對59例背部手術(shù)失敗綜合征(FBSS)患者的診療價值，發(fā)現(xiàn)MRN在臨床診斷中的作用高于常規(guī)成像，9例患者因MRN的重要發(fā)現(xiàn)而改變了臨床治療決策。

髖關節(jié)

“髖部指針”(hip pointer)是運動醫(yī)學界用來描述髂嵴或附著在其上肌肉損傷的術(shù)語，這在職業(yè)運動員中很常見，但相關文獻報道較少。Sax等回顧了髂骨嵴上斜肌組織損傷的運動員的臨床影像資料，發(fā)現(xiàn)低級別損傷通常與腹直肌腱膜撕裂有關，而高級別撕裂更可能是獨立的，需要直接行肌腱修復。腹直肌腱膜損傷預示著更糟糕的預后，即使在手術(shù)修復后也是如此。

股骨頭壞死ARCO 2期和3A期之間的準確分類對于治療決策非常重要。Lee等回顧性研究表明，ARCO 3A期較ARCO 2期更頻繁發(fā)生深部層面改變。在ARCO 2期，股骨頭深部層面幾乎沒有發(fā)現(xiàn)囊性改變，骨髓水腫(BME)和關節(jié)積液時常被發(fā)現(xiàn)。在ARCO 3A期，經(jīng)常發(fā)現(xiàn)囊性改變，BME和關節(jié)積液幾乎總是發(fā)生。通過分析深部層面的變化和ARCO階段之間的關聯(lián)，可以更容易地區(qū)分2和3A期。

髖關節(jié)是第二常見的抽吸關節(jié)。Shrestha等回顧性評估了一種改良入路的髖關節(jié)吸液技術(shù)，該術(shù)是將患者置于楔形斜位，進入大轉(zhuǎn)子近端，并沿著股骨頭/頸部交界處的上外側(cè)對準關節(jié)間隙。結(jié)果顯示，與標準入路的32%～49%成功率相比，楔入式髖關節(jié)抽吸技術(shù)手術(shù)成功率高達94%。

Sun等研究表明，髖臼發(fā)育不良(AD)患者在標準髖部X線片上出現(xiàn)脊柱異常的頻率增加。然而，影像學上髖臼發(fā)育不良的嚴重程度與脊柱異常的頻率之間沒有相關性。Shin等回顧性分析了髖部神經(jīng)內(nèi)囊腫的MRI，發(fā)現(xiàn)每個神經(jīng)受累于特定的唇象限，坐骨神經(jīng)神經(jīng)節(jié)囊腫似乎起源于后下象限的唇旁囊腫，而閉孔神經(jīng)病變和臀上神經(jīng)病變分別與唇的前內(nèi)象限和前上象限相連。Foti等比較雙能CT關節(jié)造影(DECTA)與MR關節(jié)造影(MRA)鑒別髖臼唇撕裂(ALT)和軟骨缺損(CD)的診斷效能，以關節(jié)手術(shù)結(jié)果為參考標準，結(jié)果顯示DECTA識別 ALT和CD能力與MRA相近。

膝關節(jié)

多年來，人們一直對他汀類藥物潛在的骨關節(jié)炎(OA)藥物療效感興趣，但目前的研究結(jié)果尚無定論。Mohajer等研究表明，對伴有Heberden結(jié)節(jié)的OA患者，他汀類藥物對OA相關軟骨下骨病變起著保護作用，提示他汀類藥物改善骨關節(jié)炎的靶組織可能位于軟骨下骨。

老年患者關節(jié)鏡下半月板部分切除術(shù)(APM)后的結(jié)果復雜且難以預測。Subhas等隊列研究表明，基線較高的膝關節(jié)損傷和骨關節(jié)炎疼痛評分(KOOSpain)、較低的心理健康總評(MCS)、較高的區(qū)域剝奪指數(shù)(ADI)評分、女性、中等范圍的BMI、年齡在50～70 歲之間和吸煙為不良結(jié)局的重要臨床預測因子，MR圖像上股骨外側(cè)髁和脛骨平臺內(nèi)側(cè)的軟骨缺損以及外側(cè)半月板撕裂為重要的影像預測因子。

Lin等回顧性分析了全膝關節(jié)置換術(shù)后滑膜感染和假體磨損的超聲資料，發(fā)現(xiàn)與MRI、關節(jié)穿刺抽吸和臨床隨訪結(jié)果相比，超聲在評估滑膜感染或假體磨損方面表現(xiàn)不佳，敏感度和陽性預測值低，但特異度和陰性預測值較高。Booz等評估雙能 CT彩色編碼膠原成像對膝關節(jié)急性創(chuàng)傷后關節(jié)韌帶的成像效果，并與關節(jié)鏡或MRI相比，結(jié)果顯示雙能 CT彩色編碼膠原成像診斷前交叉或后交叉韌帶撕裂具有高的敏感度和特異度，可在MRI有禁忌的情況下早期發(fā)現(xiàn)交叉韌帶損傷。

踝關節(jié)、足

超短回波時間磁化轉(zhuǎn)移(UTE-MT)可反映大分子含量。Fang等使用UTE-MT評估馬拉松運動員運動后的跟腱變化。發(fā)現(xiàn)在一次馬拉松比賽后，運動員跟腱發(fā)生可逆的變化，這在常規(guī)MRI是無法發(fā)現(xiàn)的。Jerban等使用超短回波時間MRI(UTE-MRI)技術(shù)[UTE-MT和絕熱T1ρ(UTE-Adiab-T1ρ)]檢測跟腱和附著點之間的成分差異。結(jié)果表明UTE-MT和UTE-Adiab-T1ρ是評估附著點和肌腱的可靠定量方法，與肌腱相比，附著點較低的平均大分子質(zhì)子分數(shù)(MMF)和較高的T1ρ可能對應其大分子含量(即膠原和蛋白多糖)較低。未來的研究需評估MRI定量結(jié)果與組織性質(zhì)和組織力學之間的相關性。

Tordjman等研究表明，與常規(guī)CT關節(jié)造影相比，負重錐形束CT(wCBCT)關節(jié)造影低劑量成像的同時，還能很好地顯示踝關節(jié)軟骨。Dammeyer等比較了脛后肌腱炎患者和正常人的超聲圖像，發(fā)現(xiàn)踝部內(nèi)側(cè)皮下水腫與脛后肌腱炎的存在相關。

腫瘤

對于脊柱或骨盆良惡性腫瘤，Choi等研究發(fā)現(xiàn)，病灶MRI分級為0時(0：病灶MR T1WI信號的最低和最高值均分別高于鄰近未退變的椎間盤或肌肉的最低和最高值)，其為良性可能性大，反之，則需要隨訪復查。Warslan等比較了MR多個序列(DWI、DKI和IVIM)對骨骼肌肉良惡性腫瘤的診斷效能，結(jié)果顯示ADCmin、DIVIM-min、D* vol、Kvol和Kmin 在良性和惡性腫瘤之間差異顯著，其中Kmin在區(qū)分腫瘤良惡性方面表現(xiàn)出最高的診斷性能。

骨和軟組織腫瘤(BST)的臨床和影像學表現(xiàn)與非腫瘤性病變相似。Malik等研究報道疑似肉瘤的非腫瘤性病變發(fā)生率為8.61%，病理表現(xiàn)多樣，血管和炎癥最常見。Mohanty等回顧性分析了骨肉瘤術(shù)前新輔助化療患者的DWI 影像資料，以術(shù)后標本Huvos壞死分級為參考，結(jié)果顯示瘤體中骨成分的表觀擴散系數(shù)(ADC)與Huvos分級顯著相關，而軟組織成分的ADC與Huvos分級無關，提示我們可以通過DWI的ADC值來預測新輔助化療后的腫瘤壞死。

目前對于肢體軟組織肉瘤(STS)合適的監(jiān)測方法尚未達成共識，隨訪實踐也尚未在大范圍內(nèi)進行。Gorelik在全美范圍內(nèi)回顧性分析3816例肢體軟組織肉瘤患者術(shù)后隨訪期間的影像檢查頻率，結(jié)果顯示平均加權(quán)影像檢查次數(shù)逐年增長，研究期間的患者年齡、居住地區(qū)和死亡結(jié)局與隨訪期間所有影像類型的加權(quán)平均值顯著相關，這為肢體軟組織肉瘤監(jiān)測提供了參考價值。Sedaghat等回顧性分析STS的MRI影像資料，發(fā)現(xiàn)STS形態(tài)可提示惡性程度，高級別(G2/3)STS通常表現(xiàn)為多環(huán)/多分葉狀，而低級別STS(G1)主要為卵圓形/結(jié)節(jié)狀。此外，對條狀和多環(huán)/多分葉狀STS，邊界浸潤提示其惡性級別更高。因此，MR上STS瘤體形狀是一個有價值的影像特征。

在長骨中偶然發(fā)現(xiàn)軟骨瘤(EC)是就診骨腫瘤科常見原因之一，Dreier等回顧性分析了一批隨訪長達10年的EC患者的影像資料，發(fā)現(xiàn)46%患者 EC大小增加，42%保持穩(wěn)定，其余減小，隨訪期間二次手術(shù)率僅為8%，提示EC進展緩慢，可將隨訪間隔從一年或兩年延長至數(shù)年。Ahlawat等比較了神經(jīng)纖維瘤病相關型與散發(fā)型良性外周神經(jīng)鞘瘤(PNSTs)的MR定性和定量特征，發(fā)現(xiàn)孤立性疼痛、T2信號均勻和沿神經(jīng)分布的多發(fā)性病變是神經(jīng)纖維瘤病相關型PNSTs的MR特異表現(xiàn)。Castagnoli等運用了Dixon研究乳腺癌、前列腺癌和骨髓瘤的活動性骨病變的相對脂肪分數(shù)，并與正常骨髓相比較。相對脂肪分數(shù)為：純脂肪圖像/(純脂肪圖像+純水圖像)×100%。結(jié)果顯示與正常骨髓相比，惡性腫瘤活動性骨病變的相對脂肪分數(shù)較低。

多發(fā)性骨髓瘤(MM)的影像診斷研究。Torkian等系統(tǒng)回顧了DWI在MM診斷、分期和治療反應評估方面的原始研究資料，發(fā)現(xiàn)DWI對MM的診斷具有高敏感度，與傳統(tǒng)MRI相比，DWI提供的信息是MM預后的獨立保護因素，ADC值變化對預測治療有無反應者表現(xiàn)出高靈敏度和特異度。這可以幫助臨床醫(yī)生選擇更合適的治療策略。Toslak等通過評估內(nèi)臟脂肪(SAT)和皮下脂肪(VAT)CT成像，發(fā)現(xiàn)SAT、SAT/VAT面積與MM的疾病分期密切相關，溶骨性病變患者的VAT面積明顯較低，SAT的CT衰減較高。Kim等回顧性分析了361例MM患者的腹部CT圖像，發(fā)現(xiàn)肌肉密度減少是MM壓縮性骨折的獨立風險因素，同時也是MM患者的生存因素。

Gupta等研究評估了骨腫瘤報告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(OT-RADS)，采用WHO分類，對各種良性和惡性骨腫瘤進行評估。MRI分類為：OT-RADS 0-不完全成像；OT-RADS Ⅰ-陰性；OT-RADS Ⅱ-絕對良性；OT-RADS Ⅲ-可能為良性；OTRADS Ⅳ-可疑惡性或不確定；OT-RADS Ⅴ-高度提示惡性腫瘤；OT-RADS Ⅵ-已知活檢證實的惡性腫瘤或復發(fā)性惡性腫瘤。閱片者間OT-RADS分類一致性和腫瘤良惡性分類一致性良好，單個瘤體特征評分一致性差。OT-RADS分類系統(tǒng)的敏感度和特異度高，可被放射醫(yī)師用于指導患者管理，改善多學科溝通。

肌肉肌腱

Tobaly等比較傳統(tǒng)開放式松解手術(shù)和超聲引導下開窗手術(shù)對慢性肱骨外上髁病(CLE)的治療效果，評估總伸肌腱和橈側(cè)副韌帶復合體(CET-RCL)術(shù)后超聲參數(shù)的時間依賴性變化。結(jié)果顯示與開放式松解手術(shù)相比，超聲引導的開窗手術(shù)僅引起肌腱結(jié)構(gòu)的微小改變，而且能更快地改善其力學性能。Zadeh等系統(tǒng)性回顧經(jīng)皮超聲引導下針式肌腱切開術(shù)(PUNT)治療慢性肌腱病的相關原始資料，發(fā)現(xiàn)PUNT可顯著改善慢性頑固性肌腱病變的疼痛和功能評分，在短期隨訪期間，其改善更為顯著。PUNT被認為是治療慢性肌腱病變合適的非手術(shù)方法。

MRI僅限于評估肌肉形態(tài)和結(jié)構(gòu)損傷程度?？祻瓦^程和重返賽場則由運動醫(yī)學專家單獨決定。Yel等對非接觸性腘繩肌損傷的男性足球運動員進行受傷初期、受傷后3周和6周進行三次擴散張量成像(DTI)和體格檢查。結(jié)果顯示受傷后6周內(nèi)，DTI參數(shù)顯示FA、trace和ADC值發(fā)生顯著變化。FA值是愈合過程的最早指標。腘肌腱(PT)在質(zhì)子密度加權(quán)成像上通常為中等至高信號強度，類似于肌腱炎。Hansford回顧性分析了不同年齡段的膝關節(jié)MRI影像資料，結(jié)果顯示PT的大小和條紋數(shù)與年齡呈正相關，同時與OA嚴重程度也呈正相關。如果懷疑MRI上的PT有異常病變，應結(jié)合臨床資料以避免過度診斷。

Getzmann等以多點Dixon MR測量為參考，比較非對比CT和MR成像序列(2pDixon，TRUFI)對下脊柱肌肉組織脂肪分數(shù)的測量。結(jié)果顯示非對比CT測量與肌肉脂肪分數(shù)高度相關，而2pDixon和TRUFI只對肌肉脂肪分數(shù)低的患者具有可靠的價值。Hao等回顧性分析了雙側(cè)多裂肌脂肪浸潤的原因。發(fā)現(xiàn)腰椎神經(jīng)根受壓與多裂肌脂肪化的程度相關。這種相關性支持神經(jīng)根壓迫會導致各種肌肉脂肪轉(zhuǎn)化增加的假設。Yi等研究股直肌(RF)剪切波彈性成像(SWE)超聲檢查的可靠性，并與CT測量結(jié)果相比較，結(jié)果表明，SWE測量結(jié)果(硬度與剪切波速度)與超聲圖像視覺等級評估中度相關，與CT肌肉密度相關性不強。肌肉SWE可以檢測到肌肉退變的早期變化。

Aivazoglou回顧性分析了肢帶型肌營養(yǎng)不良R1型(LGMDR1)的全身MRI影像資料，總結(jié)發(fā)現(xiàn)的特異性MR影像表現(xiàn)：脊旁肌群受累程度存在一個內(nèi)外側(cè)梯度，越靠近外側(cè)受累程度越重；受累肌群的條紋狀征象“假膠原征”；下肢MR評分與下肢功能GMW量表之間的強相關性，上肢MR評分與上肢功能Brooke量表之間存在中度相關性。Serrano等對疑似神經(jīng)叢病變患者進行定量MRI(qMRI)檢查，并與常規(guī)MRI和肌電圖檢查相比，qMRI采用T2-mapping和DTI序列，結(jié)果顯示T2值和基于DTI的表面纖維直徑(AFD)與肌電圖嚴重程度等級相關，未來的工作將涉及隨訪成像，分析其他解剖結(jié)構(gòu)和疾病進程，并通過人體肌肉活檢驗證AFD指標。

骨質(zhì)、骨髓、軟骨

骨密度及骨質(zhì)疏松方面的影像診斷研究。老年女性患骨質(zhì)疏松和脆性骨折的風險高于男性。關于老年男性骨髓成分變化的研究信息很少，Chan等對120名不同年齡段的健康志愿者行磁共振常規(guī)和動態(tài)增強掃描(DCE-MRI)以及雙能 X 射線吸收法(DXA)掃描，測量了椎體骨密度、質(zhì)子密度脂肪分數(shù)(PDFF)和灌注參數(shù)。結(jié)果顯示，在椎體骨髓灌注和骨髓脂肪與骨密度的關系上，絕經(jīng)后女性與男性表現(xiàn)不同。灌注參數(shù)Emax是唯一能同時檢測男女骨骼老化的測量指標。

Wang等使用雙能CT虛擬平掃(VNC)技術(shù)定量評估骨密度和骨質(zhì)疏松程度，并與QCT比較。結(jié)果表明，VNC不僅可以提供腹部疾病的診斷信息，其腰椎椎體CT衰減值還能可靠地評估骨密度，可作為QCT的有益補充。Gruenewald等研究表明，基于腰椎雙能CT(DECT)材料分解技術(shù)得出的無體模小梁骨密度(BMD)，可準確預測高危患者骨質(zhì)疏松相關骨折2年內(nèi)的發(fā)病風險。Li等回顧性研究表明，腰椎和髖部骨密度(BMD)之間的T評分不一致可能會影響患者的治療計劃，在T評分不一致的情況下，放射醫(yī)師應考慮其他部位的BMD的測量，如前臂骨密度測量，以提高骨質(zhì)疏松癥的診斷。

Foti等以MRI為參考，評估雙能量CT對下肢骨髓炎骨髓水腫(BME)的診斷效能，結(jié)果顯示骨髓炎DECT成像質(zhì)量好，并可獲得高分辨率骨窗圖像等額外的骨骼信息。Saththianathan等研究表明，雙能CT虛擬去鈣化成像(VNC)聯(lián)合骨和軟組織重建技術(shù)，對骨髓炎的診斷具有高的敏感度和特異度。Shaikh回顧性分析研究表明，18F-FDG PET/CT檢查在評估創(chuàng)傷患者中軸骨和附肢骨慢性感染方面具有高敏感度和特異度，可精確定位感染灶的解剖位置和代謝特征。

鑒別骨骺應力損傷(PSI)和Salter-Harris骨折(SHF)有時很困難，Mutasa等回顧性分析了SHF和PSI的MRI影像資料，發(fā)現(xiàn)軟骨膜破壞為SHF的特異征象，可作為鑒別SHF與PSI的診斷標準，但完整的軟骨膜并不能排除骨折存在。Lee等通過對23例骨關節(jié)炎患者隨訪研究發(fā)現(xiàn)，磁共振指紋打印技術(shù)(MRF)可顯示正常軟骨、受損軟骨和滑液隨疾病進展的時間變化。

同種異體骨軟骨移植適用于軟骨損傷的特定病例，MRI是一種無創(chuàng)、客觀、可重復性的監(jiān)測工具，用于軟骨修復術(shù)后評估。Tintaya 等研究表明，骨軟骨同種異體移植的MRI評分系統(tǒng)(OCAMRISS)是一種有用的、客觀的、可重復的、無創(chuàng)的監(jiān)測工具，可用于同種異體骨軟骨移植術(shù)后評估。

新技術(shù)

Baffour等比較光子計數(shù)探測器 CT(PCD-CT)與傳統(tǒng)能量聚集CT(EID-CT)在肩部或骨盆成像差異，結(jié)果顯示PCD-CT能夠更好地顯示肩部和骨盆/髖部的關鍵結(jié)構(gòu)。PCD-CT劑量比EID-CT劑量低25%～47%，并具有高空間分辨力。Persson等研究表明，與標準CT相比，PCD-CT能夠以更高空間分辨力顯示種植體-骨界面，可以更清楚地看到骨小梁附著于種植體或骨水泥表面。Kammerling等研究表明，腕部PCD-CT與常規(guī)CT相比，盡管更銳利的重建會帶來更高的圖像噪聲，但仍能很好的顯示小梁骨，這是由于探測器有著更高的劑量效率，允許更薄的切片厚度和2048×2048像素的圖像大矩陣。Rajendran等比較PCD-CT和EID-CT對腕部和踝部成像差異，結(jié)果顯示與EID-CT相比，PCD-CT的容積CT劑量指數(shù)(CTDIvol)較低，空間分辨力較高且關鍵結(jié)構(gòu)圖像質(zhì)量較優(yōu)。PCD-CT更好地顯示關節(jié)內(nèi)氣體、軟骨下骨折、小梁結(jié)構(gòu)、舟狀骨囊性變化和跖骨假關節(jié)。Popp等研究表明，光子計數(shù)CT單能量重建顯著減少了金屬偽影，并且隨著KeV的增高，金屬偽影減少，圖像質(zhì)量更高。

GRAPPATINI是一種廣義自動校準部分并行采集(GRAPPA)與T和M快速定量(MARTINI)聯(lián)合的模型，使用高度欠采樣的K空間數(shù)據(jù)。Raudner等比較GRAPPATINI與常規(guī)T2WI TSE腰椎MR圖像質(zhì)量，結(jié)果表明，GRAPPATINI對比度(CR)較常規(guī)T2序列偏高，且對比度噪聲比(CNR)偏??；對腰椎退變Pfirrmann分級，兩者有很高的一致性；GRAPPATINI可以提供具有診斷性能的T2加權(quán)圖像，并且可以減少臨床常規(guī)中T2-mapping 的額外時間成本。Fayad等研究表明，各向同性3D T2CAIPIRINHA SPACE MRI提供了比傳統(tǒng)2D T2TSE MRI更高的空間分辨力和更快的采集時間，對軟組織腫瘤影像診斷性能相當。

Sueoka等開發(fā)了一種新的MR技術(shù)，3T核磁共振掃描儀(TRILLIUM OVAL,FUJIFILM Healthcare Corp.)，掃描參數(shù)為TR 12 ms，TE反相位6.1 ms，同相位7.3 ms，翻轉(zhuǎn)角40°，帶寬150 kHz，F(xiàn)OV 20 cm×20 cm，采集矩陣360，層厚和層間距1.5 mm；激勵次數(shù)1。對體模掃描中，MRI的空間分辨力高于CT。骨結(jié)構(gòu)顯示能力方面，MRI與CT相當。

Wiskin等開發(fā)了一種無創(chuàng)、廉價且快速的肌肉組織超聲速值(SOS)的精確成像方法，該方法采用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的三維容積成像算法，其速度比已發(fā)表的相關方法快64倍，并且允許骨骼存在的情況下進行肌肉組織的定量測量。對MR信號缺乏的組織類型(外側(cè)副韌帶、骨膜、股二頭肌和髕腱)仍可定量成像，分辨率可達亞毫米級。

大多數(shù)以前的機器人遠程超聲系統(tǒng)設計僅用于腹部和產(chǎn)科檢查。Adams等開發(fā)和評估了用于骨肌超聲檢查的機器人遠程超聲系統(tǒng)，可以實現(xiàn)骨肌超聲檢查的遠距離進行。放射醫(yī)師和志愿者使用體驗滿意度高，機器人圖像和傳統(tǒng)圖像的解剖結(jié)構(gòu)可視程度相似，增加了農(nóng)村和偏遠社區(qū)患者的超聲檢查機會。Subhas等創(chuàng)建、實施并驗證了一個自動化系統(tǒng)，該系統(tǒng)為每位放射醫(yī)師提供術(shù)前膝關節(jié)MRI結(jié)果和術(shù)后結(jié)果，并允許放射醫(yī)師快速查看圖像，提高診斷水平，同時可為研究和教育提供數(shù)據(jù)集。

深度學習及影像組學

隨著計算機硬件性能的提高及人工智能技術(shù)的爆炸性增長，深度學習及影像組學在骨骼肌肉方向的研究日益增長，主要范疇包括圖像分割、疾病分類、圖像去噪、加速重建、數(shù)據(jù)分析與臨床預測等。

肩關節(jié)、腕關節(jié)：大多數(shù)基于深度學習的模型都使用單視圖的圖像進行訓練，這與臨床實踐不符。Sung等開發(fā)和評估一種適用于手部X光片骨折檢測的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)多視圖模型。模型架構(gòu)中采取了自適應池化層進行特征聚合，允許模型接收大小可調(diào)的輸入圖像，結(jié)果顯示具有多視圖輸入的深度學習模型在發(fā)現(xiàn)骨折方面表現(xiàn)出比傳統(tǒng)單視圖輸入的模型更好的性能。Nakaura等比較壓縮感知(CS)聯(lián)合深度學習重建(DLR)方法與傳統(tǒng)小波去噪方法改善肩部各種常規(guī)序列MRI噪音方面的性能，結(jié)果表明，與小波去噪方法相比，DLR-CS可以改善肩部STIR、T1WI和T2WI的圖像質(zhì)量。

髖關節(jié)：股骨假體下沉是全髖關節(jié)置換術(shù)(THA)后不良結(jié)局之一，測量假體下沉是一個繁瑣且容易產(chǎn)生測量誤差的過程。Rouzrokh等開發(fā)了基于Unet架構(gòu)的深度學習模型，該模型可自動分割股骨和假體，分割結(jié)果可用于股骨假體下沉的計算，并與骨科醫(yī)師手動測量結(jié)果相比較，結(jié)果顯示深度學習模型測量結(jié)果符合率高，很少出現(xiàn)有臨床意義的測量誤差。Meier開發(fā)和驗證了一種基于髖部三維磁共振關節(jié)造影(MRA)的全自動髖臼唇分割的深度學習(DL)方法，并與手動分割相比，發(fā)現(xiàn)使用深度學習(DL)可準確分割髖臼唇，有助于在大樣本數(shù)據(jù)集中實現(xiàn)髖臼唇的全自動分割。

脊柱：DL圖像重建在顯著加速圖像采集的同時，可能降低MRI圖像質(zhì)量。Sun等比較在使用和不使用深度學習重建(DLRecon)技術(shù)下腰椎MR圖像質(zhì)量的差異，發(fā)現(xiàn)DLRecon技術(shù)可縮短重建時間并且保持良好的圖像質(zhì)量。Herrmann等使用新開發(fā)的基于DL模型的脊柱T1和T2加權(quán)成像加速技術(shù)，與標準成像相比，DL模型加速技術(shù)能夠改善圖像噪聲，并允許采集時間減少75%，同時保持良好的圖像質(zhì)量和診斷信心，提示DL技術(shù)可能為超快速脊柱MRI奠定基礎。Choi等開發(fā)了一種基于自編碼CNN架構(gòu)的深度學習模型，可以有效地減少術(shù)后脊柱CT中的金屬偽影和噪聲。

膝關節(jié)：Yoon等使用基于CNN的深度學習模型，在膝關節(jié)X線平片實現(xiàn)膝骨關節(jié)炎Kellgren Lawrence(KL)的自動分級。該模型具有較高的符合率，相關數(shù)據(jù)來自骨關節(jié)炎倡議(OAI)。Kang等開發(fā)了基于膝關節(jié)側(cè)位片的深度學習模型，可以用于急性前交叉韌帶(ACL)撕裂的診斷，具有較高的符合率，可作為ACL撕裂的有效篩查工具，便于早期診斷和及時處理。

足踝：Ryu等開發(fā)了用于足部畸形診斷的級聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡模型，該模型可從足部側(cè)立位平片自動識別解剖標志并對足部畸形進行分類。與經(jīng)驗豐富放射醫(yī)師相比，年輕醫(yī)生在人工智能(AI)幫助下也能很好地識別解剖標志。Zeng等評估了聯(lián)合AI和壓縮感知技術(shù)(ACS)的足部Dxion快速掃描，發(fā)現(xiàn)Dixon ACS可以大大縮短掃描時間，提高圖像質(zhì)量，并在一定程度上減少圖像運動偽影。

肌肉肌腱、身體成分：Boutin等使用商業(yè)化、基于CNN的全自動分割軟件(DAFS 3.0，Voronoi Health Analytics)對CT圖像分別采用傳統(tǒng)二維面積法和新的三維體積法分割肌肉和脂肪組織，結(jié)果顯示兩者測量結(jié)果高度一致，表明CT上肌肉和脂肪組織的全自動3D分割越來越可行，并為與生物老化相關的機會性生物標記物測量提供了另一個維度。Glaser等基于基線和隨訪的全身雙能X線吸收法(TBDXA)圖像，結(jié)合傳統(tǒng)死亡風險因素，采用深度學習方法預測全因死亡率，發(fā)現(xiàn)TBDXA提供的相關身體成分信息超出了傳統(tǒng)風險因素的反映能力，人體成分隨時間的變化比孤立數(shù)據(jù)點更能預測死亡率。常規(guī)胸部CT的身體成分分析可以為肺癌患者的術(shù)前風險評估提供信息，Bridge等開發(fā)了一個基于常規(guī)胸部CT的深度學習模型，該模型可全自動選擇特定胸椎層面，分割相應層面的肌肉和脂肪組織并進行定性定量分析。

骨折：Regnard等比較放射醫(yī)師判讀和AI在四肢和骨盆骨折檢測中的表現(xiàn)，結(jié)果顯示與年輕放射醫(yī)師相比，AI發(fā)現(xiàn)額外26%的骨折，放射科醫(yī)生結(jié)合AI判斷骨折性能最佳。Lee等研究表明，基于CNN算法的腰椎X線片和相關臨床信息對骨質(zhì)疏松性壓縮性骨折的預測優(yōu)于傳統(tǒng)的骨折風險評估工具(FRAX)。

骨質(zhì)疏松：雖然雙能X線吸收法(DEXA)可定量測量骨密度(BMD)，但DEXA圖像沒有提供其他更多的診斷信息。Mutasa等利用CNN模型從髖部X線平片中預測骨密度類型，該模型利用基于焦點損失原理CNN分割Ward三角，后對分割結(jié)果進行骨密度類型分類，具有較高的敏感度和符合率。Song等開發(fā)了基于Unet網(wǎng)絡架構(gòu)的深度學習模型，可以在全身CT圖像上對腰椎進行自動體積分割和標記，所測腰椎CT衰減值與DXA平均骨密度(aBMD)有很好的相關性，在檢測骨質(zhì)疏松方面具有很高的敏感度和特異度。Wang等基于腰椎雙能CT單色成像的影像組學特征和臨床資料特征，構(gòu)建骨質(zhì)疏松預測模型，結(jié)果顯示包含或不包含臨床特征的影像組學模型預測符合率高，可作為骨質(zhì)疏松癥預測的有用工具。

腫瘤：長骨非典型軟骨瘤(ACT)和G2軟骨肉瘤(CS2)分別采用刮除/觀察保守治療和廣泛切除治療，術(shù)前由于影像表現(xiàn)不易區(qū)分或活檢取樣存在差錯，給術(shù)前診斷帶來困擾。Gitto基于術(shù)前T1WI MRI的影像組學特征，采用極端隨機樹分類模型，對長骨ACT和CS2進行分類，訓練和測試數(shù)據(jù)來自兩個不同中心，結(jié)果顯示機械學習模型具有較高的符合率。軟組織肉瘤(STS)切除術(shù)后仍有較高的復發(fā)率，而傳統(tǒng)的預后因素預測不夠準確。Wang等建立了基于MRI資料的影像組學深度學習模型，用于預測STS術(shù)后復發(fā)，與傳統(tǒng)的預測因素相比較，影像組學深度學習模型表現(xiàn)出較高的符合率，可對患者的風險水平進行分層。Yin等基于三維CT的影像組學特征和深度學習方法預測盆腔和骶骨腫瘤術(shù)中大出血發(fā)生率，與單純影像檢查相比，影像組學特征結(jié)合臨床特征更好地預測術(shù)中大出血發(fā)生率。該學者另一項研究中，采用基于臨床影像組學特征的隨機森林方法建模，在骨盆和骶骨腫瘤良惡性分類和腫瘤類型多分類方面表現(xiàn)出高敏感度和符合率，有助于臨床決策。Liu等開發(fā)和驗證了一種基于多模型加權(quán)融合策略的深度學習方法，在組織學類型復雜的脊柱良惡性腫瘤MRI圖像集上有效地識別病灶并進行良惡性分類，比放射醫(yī)師和骨科醫(yī)生具有更高的診斷符合率與更快的效率。

骨科植入物：人工智能算法已證明能夠在X線照片上準確、快速地識別骨科植入物，但在骨科植入物分類方面未得到系統(tǒng)評估。Yi等收集AI識別和區(qū)分特定骨科植入物相關原始資料，薈萃分析結(jié)果顯示，人工智能算法在識別和區(qū)分特定的骨科植入物方面表現(xiàn)出很高的性能，這有助于大規(guī)模關節(jié)置換登記的規(guī)劃和管理。

其他

Chang等回顧了36例CT引導下皮質(zhì)類固醇注射治療朗格漢斯組織細胞增生癥(LCH)患者的病歷資料，發(fā)現(xiàn)CT引導下皮質(zhì)類固醇注射治療LCH安全有效，所有患者的疼痛都得到了緩解，影像學顯示沒有任何患者的疾病在進展，其可作為LCH的一線治療。Shaikh等研究了全身18F-FDG PET/CT對結(jié)核性關節(jié)炎患者疾病程度、疾病負擔和抗結(jié)核治療反應評估的可行性，結(jié)果顯示全身18F-FDG PET/CT很好的顯示所有患者原發(fā)灶和原發(fā)灶以外的淋巴結(jié)病變及有效抗結(jié)核治療前后代謝活性改變。

代謝性疾?。篈ird等在2013年和2020年前后兩個時間點上，評估DECT在痛風診斷和治療中的臨床應用差異，發(fā)現(xiàn)2020年隊列中，無法確診的DECT結(jié)果和侵入性關節(jié)穿刺穿刺檢查比例較前下降，這得益于DECT診斷可信度的明顯提高。Soliman等發(fā)現(xiàn)三角肌的定量超聲評估對2型糖尿病(T2DM)的診斷具有可觀的敏感度和符合率，其有望轉(zhuǎn)化為一種專門的、簡單的、無創(chuàng)的T2DM篩查方法。

外周神經(jīng)成像：股外側(cè)皮神經(jīng)(LFCN)阻滯術(shù)是診斷和治療感覺異常性股痛(MP)的常用方法，傳統(tǒng)上這些手術(shù)是在超聲或CT引導下進行的。然而，股外側(cè)皮神經(jīng)走行中有幾個已知的變異，這些變異在傳統(tǒng)的成像方法中難以察覺。Fritz等前瞻性驗證了3T MR神經(jīng)成像引導(MRNg)下股外側(cè)皮神經(jīng)阻滯術(shù)診斷和治療MP是安全可靠的，成像高分辨率和高對比率，手術(shù)成功率高，治療效果好，患者滿意度高。枕神經(jīng)痛又稱Arnold's神經(jīng)痛，枕神經(jīng)阻滯是其治療方式之一。Sambrizzi等回顧性分析了枕神經(jīng)痛患者接受超聲引導下枕大神經(jīng)(GON)浸潤方法治療前后的改變，結(jié)果顯示術(shù)后疼痛視覺模擬評分(VSA)降低，頸部殘疾指數(shù)(NDI)下降，治療效果的平均持續(xù)時間是3.4個月，表明超聲引導下枕大神經(jīng)浸潤是治療枕神經(jīng)痛患者頸痛的一種臨時但有效的方法。

Tran等回顧了機器人輔助下關節(jié)置換術(shù)術(shù)前CT圖像，發(fā)現(xiàn)51.7%患者術(shù)前CT有意外發(fā)現(xiàn)，其中一些是有價值的，可能會導致關節(jié)置換術(shù)的延遲或取消，如果沒有發(fā)現(xiàn)將會導致災難性的后果。Hamm等使用DECT技術(shù)定量評估雷克斯暴龍左牙化石的骨髓炎改變，骨骼化石的CT衰減和基于元素材料分解技術(shù)的結(jié)果表明，氟可以作為骨髓炎的影像生物標志物，幫助古生物學家在不損害化石完整性的情況下研究化石成分。