主要观点总结
本文概述了多个医学影像领域的研究，包括肺部CT影像分析、肺癌筛查、心血管疾病、胸部MRI应用、多模态分析/影像组学以及生成式人工智能在医学诊断中的应用。研究中利用深度学习、放射组学、AI技术、MRI扫描等技术，评估了CT图像在肺结节、肺癌、慢性阻塞性肺疾病、间质性肺疾病、骨质疏松、脊柱侧弯、肺弥漫性疾病、血管性疾病、多模态分析以及影像组学方面的应用，探讨了AI在肺癌筛查、心血管疾病管理、MRI在肺癌检测中的价值，并展示了生成式AI在医学报告生成中的潜力。
关键观点总结
关键观点1: AI与影像组学在肺结节、肺癌、COPD、ILD等常见病中的应用
AI与影像组学技术被用于提高图像质量和诊断效能，尤其在肺结节、肺癌、慢性阻塞性肺疾病（COPD）和间质性肺疾病（ILD）等常见病的研究中取得显著进展。
关键观点2: 光子计数CT等新技术对成像质量与诊断能力的提升
光子计数CT等新技术显著提升了成像质量和诊断能力，尤其在肺动脉造影（CTPA）和肺气肿严重程度评估中表现出优势。
关键观点3: 多模态分析与个性化医疗的协同创新
多模态分析和个性化医疗的结合为精准医疗和个性化诊疗提供了新的思路，尤其在肺癌、心血管疾病和结直肠癌等疾病的诊断和治疗中展现出潜力。
关键观点4: MRI在肺癌筛查和检测中的应用
MRI作为一种无辐射的替代方案，在肺癌筛查和检测中显示出与CT相当的诊断效果，特别适用于正在进行常规外胸部监测的肿瘤患者。
关键观点5: 生成式AI在医学报告生成中的潜力
多模态生成式AI模型能够帮助放射科医生生成高精度的放射学报告，具有减少阅读时间、提高报告准确性和质量的潜力，对患者护理产生积极影响。
文章预览
【摘要 】 2024 年 RSNA 年会的主题是 “ 构建智能连接 ” ， 强调人工智能（ AI ）与深度学习、光子计数 CT 等前沿技术在医学影像中的应用，旨在通过技术创新与跨学科协作推动精准诊疗的发展。肺结节、肺癌、慢性阻塞性肺疾病（ COPD ）和间质性肺疾病（ ILD ）等常见病仍是研究的核心领域，同时结合影像组学和多模态分析的个性化医学方案逐渐受到重视。本文针对上述内容进行较全面的综述。 2024 年第 110 届北美放射学会（ Radiological Society of North America ， RSNA ）年会于 2024 年 12 月 1 日 -12 月 5 日在美国芝加哥举行。本届年会的主题为 “ 构建智能连接 ” （ Building Intelligent
Connections ），强调人工智能（ AI ）、深度学习、光子计数 CT 等前沿技术，旨在通过技术与临床的融合提升精准医疗与个性化诊疗水平。在胸部影像学方面， 2024 年 RSNA 年会主要
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