癌症严重威胁着人类的健康，其早期的快速诊断能够显著提高患者的预后效果。拉曼光谱技术能够快速精准地发现癌症组织在分子层面发生的生化改变，在癌症诊断方面有独特的优势。但是拉曼光谱的数据非常庞大且复杂，科研人员无法直接对其进行分析。人工智能算法以其快速、精准的数据处理和分析能力，为这一难题提供了有效的解决方案。研究表明，将拉曼光谱技术与人工智能相结合，可显著提高诊断的准确度和效率，同时发现了新的肿瘤组织标志物。本文综述了人工智能辅助拉曼光谱技术在癌症诊断领域的应用现状，系统阐述其技术原理与核心优势，深入分析当前面临的关键挑战，并对未来发展趋势进行展望，旨在为推动智能拉曼光谱技术在癌症快速、精准、早期、无创诊断中的临床转化与应用发展提供参考。

乳腺癌相关性淋巴水肿作为乳腺癌术后的高发病率并发症，严重影响患者的日常生活。综合消肿治疗（Complete Decongestive Therapy，CDT）是目前淋巴水肿治疗的“金标准”，而压力治疗是CDT治疗的基石之一，其中，压力袖套作为可穿戴医疗设备，具有便携性、非侵入性及持续压力控制的优势，是淋巴水肿居家管理的重要工具。近年来，随着各种国外新型淋巴水肿压力袖套的出现，淋巴水肿的治疗迎来了新发展。本文综述了国外新型淋巴水肿压力袖套在设计、材料、功能、治疗原理及临床应用等方面的研究现状，分析并归纳总结各种新型压力袖套的特点，以期为我国淋巴水肿压力治疗器械的研发提供参考，促进淋巴水肿的疗效与治疗依从性协同提升。

随着我国医院信息化管理建设不断推进与深化，运用信息化技术达成消毒供应中心（Central Sterile Supply Department，CSSD）智慧化管理，已成为医院CSSD发展的必然走向。CSSD信息化质量追溯系统是可记录追踪复用器械、器具和物品在CSSD处理至临床科室使用全过程的智慧化系统。通过应用信息追溯系统可对消毒灭菌的各环节进行全过程动态监控，准确追踪，责任到人，在提高工作人员责任意识的同时保障无菌供应的安全性，是医院CSSD质控管理的关键。本文通过文献回顾，深入阐述信息化质量追溯系统在CSSD的发展现况，具体分析信息化质量追溯系统在应用过程中的优点与不足，以期为开发更加专业化、智能化的CSSD质量追溯管理系统提供新思路，进一步提高医院器械管理质量，推动医院智慧化CSSD建设。

随着信息技术的快速发展，数字医疗器械凭借其在实时监测、辅助诊断和数据驱动决策等方面的优势，正深刻改变着传统医疗模式。然而，目前的文献多聚焦于单一设备或应用场景，缺乏对其技术实现路径与临床应用流程的系统整合与深度剖析。本文综述了数字医疗器械的核心概念与技术框架，系统梳理传感器、算法与无线通信等关键实现途径，总结了可穿戴设备与体内植入设备在远程监测与智慧医疗中的典型应用流程与实践案例；从标准化互联、数据隐私与安全、操作易用性及医患接受度等方面，深入剖析当前推广过程中面临的主要挑战并展望数字医疗器械的未来发展趋势，以期揭示技术与应用场景的耦合规律，为设备研发、标准制定和临床落地提供理论与实践参考。

单光子发射计算机断层显像/计算机断层扫描（Single-Photon Emission Computed Tomography/Computed Tomography，SPECT/CT）是检测受检者静息状态及负荷状态下心肌血流灌注的重要手段，可以准确评估冠心病患者心肌缺血情况，具有良好的灵敏度和特异性，在冠心病诊断、危险度分层与预后评估等方面均有重要价值。SPECT/CT技术近年来取得了快速发展，在冠心病心肌缺血诊断中的应用越来越广泛，得到了普遍认可，但是部分人员对此了解不足，限制了其发展。本文综述了SPECT/CT显像剂主要类型特点、显像方法进展与优化及其在冠心病心肌缺血诊断中的应用，并对未来相关发展方向进行展望，以期提高医务人员对该方面的认识水平，扩大SPECT/CT在冠心病心肌缺血中的应用。

拉曼光谱技术是一种基于光与物质相互作用的分子光谱分析技术。近些年在人工智能的辅助下，拉曼光谱数据信息得到了有效深入的挖掘，进而在癌症的非侵入性诊断中取得显著进展。拉曼光谱技术的应用克服了传统诊断方法的一些局限性，如侵入性强、检测周期长、早期灵敏度低等。随着纳米材料、微流控技术和多模态数据融合技术的发展，拉曼光谱技术在癌症检测中展现出较高的准确度和特异性，尤其在癌症早期筛查和健康监测中展现出巨大潜力。本文综述了拉曼光谱技术在尿液、唾液、气体和汗液等非侵入性样本检测中的应用现状，旨在推动拉曼光谱技术在临床诊断、疾病监测和健康管理等领域的应用。

脑肿瘤是由脑组织细胞异常生长引起的病变，对人类生命构成重大威胁。磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）是一种典型的非侵入式成像技术，可以产生高分辨率、无损伤和无颅骨伪影的脑影像。随着生物医学技术的不断发展，利用MRI技术进行脑肿瘤的诊断和治疗已成为提高患者生存率和降低计算成本的主要技术手段。而目前多模态MRI脑肿瘤精准分割存在技术瓶颈，传统方法依赖人工特征，效率低且受主观影响。深度学习凭自动特征提取突破局限，推动分割自动化精准化。本文综述了U-Net、Transformer、分割一切模型3类深度学习模型的技术原理、应用效果及局限性，最后分析当前研究面临的挑战并展望未来方向，以期为医学影像分析领域的研究人员和临床医师提供借鉴，提高脑肿瘤诊断的准确度和效率。

轻度认知功能障碍（Mild Cognitive Impairment，MCI）是一种认知功能轻度下降的过渡状态，通常被视为阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease，AD）的前期状态，对于AD的早期诊断和防治十分重要。静息态功能磁共振成像（Resting-State Functional Magnetic Resonance Imaging，rs-fMRI）作为研究大脑功能连接（Functional Connectivity，FC）的重要工具，对于理解MCI不同亚型的FC变化意义重大。本文综述了rs-fMRI在揭示遗忘型MCI（Amnestic Mild Cognitive Impairment，aMCI）和非遗忘型MCI（Non-amnestic Mild Cognitive Impairment，naMCI）患者大脑FC变化方面的应用研究进展，总结了aMCI和naMCI患者在默认模式网络、执行控制网络和显著性网络等关键脑网络中FC存在的差异，这些差异可能作为早期诊断MCI的生物标志物。本文还探讨了MCI诊断中的临床挑战，以及如何利用rs-fMRI提高MCI诊断的准确度和理解其潜在的神经生物学机制，以期为MCI的精准诊疗路径提供神经影像学依据。

随着数字化和信息化技术的发展，医学影像已从电子化和网络化向大数据和智能化方向发展。生成式医学影像能够生成不同模态的高分辨率影像，并实现跨模态的医学影像转换。随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）的发展，生成式医学影像有望在医学成像各个环节发挥巨大作用。本文综述了影像数据数字化和信息化发展阶段、AI数字化影像应用方式以及生成式医学影像的应用，同时阐述生成式医学影像临床整个工作流程、数据管理的问题和难点，并分析生成式医学影像未来发展方向及面临的挑战，提出生成式影像数据标准化管理的重要性和急迫性，以期促进生成式AI-医学影像数据的管理，满足临床诊断需要。

意识障碍（Disorders of Consciousness，DOC）是一类严重的神经系统疾病状态，准确评估DOC的程度及相关病理生理机制对于患者的治疗及预后至关重要。传统的影像学检查，如常规磁共振成像或计算机断层扫描，在评估DOC患者的微观结构改变和脑功能连接方面存在局限性。磁共振3D-T1加权成像（3D-T1 Weighted Imaging，3D-T1WI）和扩散张量成像（Diffusion Tensor Imaging，DTI）可以客观反映异常的大脑结构及功能变化，为探究DOC的病理生理机制提供详细的影像学依据，在DOC评估领域具有独特的优势。本文综述了3D-T1WI和DTI在DOC评估中的最新应用，总结了DOC患者脑结构和功能变化及其病理生理机制，以期为DOC的诊断、预后及治疗提供参考。

下肢运动功能障碍患者面临严重的运动功能受限挑战，部分负重训练作为一种有效的康复手段备受关注，其能够针对性地帮助患者逐步恢复行动能力。而传统部分负重康复训练存在依赖医师经验、患者依从性差等局限性。下肢减重步行装置有效突破了传统康复方法中对医师高度依赖的局限，为患者提供了更加自主、高效的康复训练平台。本文总结了下肢减重步行装置的核心理念、发展历程，并基于最新研究成果，对市场上主流的减重装置进行了分类，全面分析了各类装置的独特优势与潜在不足，以期为未来的研发与应用指明方向，推动下肢康复技术向智能化、个性化方向发展。

对于高血压高危人群，定期血压监测至关重要。现有接触式检测技术存在有创问题，且不适用于烧烫伤患者等特殊人群，非接触检测需求迫切。生物雷达可非接触探测体表微动提取脉搏波计算血压，基于生物雷达的非接触血压检测技术主要分为基于脉搏波传导时间的血压检测技术、基于脉搏波多特征参数的血压检测技术、基于深度学习的血压检测技术。本文综述了生物雷达非接触血压检测原理，以及3类核心技术的研究进展，分析各技术在个体差异适配、数据覆盖范围、实时性等方面的不足，旨在明确技术瓶颈，指出未来发展方向，以期为该技术临床转化提供参考，助力提升血压监测便捷性与普适性。

对于高血压高危人群，定期血压监测至关重要。现有接触式检测技术存在有创问题，且不适用于烧烫伤患者等特殊人群，非接触检测需求迫切。生物雷达可非接触探测体表微动提取脉搏波计算血压，基于生物雷达的非接触血压检测技术主要分为基于脉搏波传导时间的血压检测技术、基于脉搏波多特征参数的血压检测技术、基于深度学习的血压检测技术。本文综述了生物雷达非接触血压检测原理，以及3类核心技术的研究进展，分析各技术在个体差异适配、数据覆盖范围、实时性等方面的不足，旨在明确技术瓶颈，指出未来发展方向，以期为该技术临床转化提供参考，助力提升血压监测便捷性与普适性。

高血压患者治疗依从性低导致我国血压控制率普遍偏低。移动健康技术通过移动应用程序、可穿戴设备和远程医疗等方法实现医患信息高效交换，可以大幅高血压患者的管理效率。随着智能手机的普及，在慢性病中应用移动健康技术实施健康管理的条件已经成熟。近年来，移动健康技术参与高血压患者健康管理的研究不断被报道。本文系统综述了移动健康技术在高血压患者健康管理中的应用现状，同时指出当前该技术应用中存在的问题，并展望其未来研究方向，以期为全科医师在高血压健康管理实践中应用移动健康技术提供参考。

上颌骨骨质较下颌骨疏松，上前牙缺失后常导致牙槽嵴吸收，进而引起上前牙区域骨量不足。上颌后牙缺失则常伴随上颌窦气化，导致缺牙区垂直骨量不足。对于因上颌骨骨量严重缺损，无法采用传统修复方法或自由手种植的患者，通过种植修复实现高质量的咬合重建，成为上颌骨骨量不足种植手术中临床医师亟待解决的问题。随着口腔种植技术的进步，动态导航系统引导下的种植手术成为种植领域的一个热点。本文将综述动态导航系统在上颌骨骨量不足的口腔种植手术中的关键应用及优势，旨在为该技术在临床种植中的应用提供参考。

随着通信技术的不断发展，物联网技术的迅猛进步正深刻影响医疗领域，尤其在医疗设备互联方面展现出巨大潜力。通过构建医疗设备物联网，能够显著提高医院内部信息流通与整合效率，实现对患者健康数据及医疗环境参数的实时采集，通过数据的深度分析，为临床实践提供科学依据，优化诊疗流程，提高医疗服务质量和效率。基于物联网技术的医疗设备互联有利于医疗设备精细化管理，实现了设备的实时监控、智能调度与高效利用，从而大幅度降低了医院的运行成本。基于物联网的医疗设备互联在智慧医院建设中发挥着重要的作用。因此，本文阐述了医疗设备物联网建设的价值，分析对比物联网基础下的医疗设备互联模式的应用现状，探讨物联网技术下医疗设备互联的发展方向，以期为智慧医疗的发展提供前瞻性思考和策略建议，推动医疗设备物联网技术在医疗行业中的广泛应用与深度融合。

宫颈癌作为病因明确且有望攻克的肿瘤，治疗手段主要有手术、放疗和化疗等。如何在外照射中降低膀胱的辐射剂量，提高患者的局控率，是实施精准放疗急需解决的问题。宫颈癌放疗并发症以放射性膀胱炎、直肠炎和小肠的损伤为主，膀胱状态的改变对危及器官剂量影响较大，故全流程膀胱保护至关重要。本文系统综述宫颈癌外照射放疗中膀胱保护的关键策略，围绕放疗定位、计划设计、计划执行3个核心阶段展开分析，以期为临床制定宫颈癌外照射放疗膀胱保护方案提供参考，实现靶区精准照射与膀胱防护平衡，改善患者治疗预后。

血气分析在医学上应用广泛，其发展历史有200多年，目前临床常用的血气分析方法主要为有创血气分析检测技术，尽管发展技术已很成熟，但临床使用中仍有诸多问题，如有创导致的感染、出血、监测不连续等。为弥补有创技术的不足，无创血气监测技术应运而生并不断发展。传统无创技术如脉搏血氧仪、CO2描记图等存在精度局限，而新型技术中，气相色谱-质谱法、可调谐半导体激光吸收光谱技术、光声光谱技术等逐渐应用。本文对血气分析的发展历史和检测技术进行了阐述，探讨了无创血气分析技术的发展，尤其关注基于光学的腔衰荡激光光谱技术在无创血气分析监测技术中的应用，并展望了未来无创血气分析技术的发展方向，以期为相关设备研发提供参考。

骨龄评估作为监测儿童生长发育及诊断内分泌疾病的关键手段，主要通过分析手和腕部X射线图像实现。然而，传统X射线成像技术的应用常受到背景干扰的影响，降低了评估结果的准确度。近年来，深度学习技术被广泛应用于骨龄影像处理领域，凭借自动识别和提取复杂特征的能力展现出显著优势。本文综述了深度学习在处理骨龄影像背景冗余中的应用进展，重点讨论了感兴趣区域提取、背景分割技术和注意力机制等方法，这些方法能有效去除冗余背景信息，提升骨龄评估的准确度和效率。此外，本文还探讨了现有技术的局限性及未来发展方向，以期为骨龄评估领域提供新的研究思路和实践指导。

全膝关节置换术（Total Knee Arthroplasty，TKA）是治疗严重膝关节病变的有效方法，但是术后的康复治疗至关重要。近年来，TKA后的康复治疗技术取得了显著成效。本文综合阐述了该领域的技术方法，包括物理治疗的创新与优化，如早期康复训练、肌力训练、关节活动度训练等，同时强调了康复辅助器具对患者生活自理以及康复效果方面的重要作用。本文对TKA后康复治疗研究进展进行梳理，以期为临床实践提供参考依据，提高患者的康复质量和生活质量。

大型医用氧舱作为在高压环境下提供富氧或纯氧的关键医疗设备，在临床医学中应用日益广泛，主要用于治疗缺氧性疾病、促进创伤愈合及改善多种慢性病的症状。其性能与质量直接关系到治疗效果和患者安全。本文综述了大型医用氧舱的关键性能指标及其影响因素，系统分析了国内外氧舱性能与质量的评价方法，重点探讨了舱体结构、密封性能、氧浓度控制、环境稳定性及安全性测试等方面的研究进展与技术规范。同时，结合行业发展趋势，分析了性能评价中存在的不足，展望了智能化检测、标准化体系建设及全生命周期质量管理等未来研究方向与技术突破，以期为医用氧舱的研发、生产及标准化提供参考。

左心房不仅可以调节左心室充盈量，还可以作为心血管疾病的关键生物标志物。左心室发生舒张功能障碍后，左心房功能会在左心房体积和左心室功能之前发生代偿性变化，而左心房应变可以反映整个心动周期内左心房功能的改变。影像学是评估左心房应变的唯一方法。因此，本文综述了评估左心房应变的传统及新型成像技术，包括超声心动图、心脏磁共振、心脏计算机断层扫描，还介绍了影像组学在该领域的应用，同时分析这些成像技术的可重复性以及目前临床应用的可行性和局限性，以期为患者个性化评估左心房应变提供合适的成像技术，为临床医师提供可靠的诊疗依据，助力心血管疾病的诊断、预后判断及治疗方案制定。

医用耗材管理是深化医药卫生体制改革的重点任务，尤其高值医用耗材治理对规范医疗市场、保障患者权益至关重要。目前对医用耗材全生命周期管理的研究已从单一机构物流管理向多维度拓展，但仍存在明显不足：利益相关者意愿整合难度大，政府、医疗机构、企业、患者四方在政策执行、成本控制、质量保障等方面的利益冲突尚未得到系统解决，导致市场运作机制不清晰、信息不对称等问题突出，制约了医疗资源的合理配置。为此，本文基于利益相关者视角，明确四方核心利益相关主体，梳理其在医用耗材研发生产、流通、使用及监管评估全生命周期各环节的研究现状与利益诉求，剖析各主体间利益冲突点，最终提出针对性优化建议，以期为相关政策制定提供科学依据，进而促进医疗市场公正稳定运行、减少利益冲突、保障患者权益，推动医疗行业健康可持续发展。

辅助医疗诊断已经成为深度学习的一个重要研究方向，基于多层神经网络、通过提取组合数据的浅层特征，实现输入到特定输出之间的非线性映射，尤其在捕捉病灶区域特征和揭示肉眼难以观察的细节方面表现出显著优势。深度学习在胃癌领域的应用已涵盖多个关键环节，为胃癌的精准诊疗提供了多维度的技术支持。本文主要围绕深度学习网络在胃癌的精确自动分类、深层特征与基因之间的关系及预后评估等方面展开综述，重点梳理模型基本思想、改进点，同时总结领域现存问题与挑战，展望未来研究方向，以期为计算机辅助诊断提供新的视角和方法，为患者的精确诊断和个体化治疗带来不同的切入点。

远程医疗凭借其不受时空限制、数据双向反馈共享等优势，已成为糖尿病足溃疡（Diabetic Foot Ulcer，DFU）患者和医护人员进行医疗对话的新型医疗模式。随着可穿戴设备、大数据、人工智能等技术的迅猛发展，掀起了远程医疗发展的新浪潮，其在糖尿病足溃疡监测、管理方面均展现出独特优势。但当前远程医疗因技术局限、信息数据泄露、政策配套不足等问题，使应用实践和临床推广仍存在差距。本文阐述了远程医疗的概念，并从远程医疗在DFU患者监测及管理的应用形式、DFU患者及其相关者对远程医疗的接受度进行综述，分析其在推广中存在的不足和挑战，提出展望与思考，为远程医疗在DFU患者中的临床研究提供参考和借鉴，从而缓解医疗系统资源分配和运营管理的巨大压力。

大数据、人工智能、物联网、区块链、虚拟现实等新一代信息技术在医疗设备管理中的应用不断创新，有望推动医疗设备质量控制模式变革、提升医疗机构质量管理水平。本文基于医疗设备质量控制现状与挑战，总结新一代信息技术在数据采集、智能分析、信息溯源、仿真优化等医疗设备质量控制关键环节的应用，剖析案例，展望趋势，以期促进医疗机构质量管理流程再造和变革，驱动医疗设备质量管理向智能化、网络化、精细化发展。医疗机构应加强合作，转化创新成果，建立全流程质量安全可追溯机制和共治体系，提升安全保障能力。

射频超声刀作为现代微创手术中的关键能量器械，凭借同时输出射频与超声2种能量的特性，具备损伤小、恢复快等显著优势，在临床中应用广泛。相较传统器械，射频超声刀在减少手术时间、术中出血及术后并发症等方面表现更优。目前，该设备已在普外、泌尿、妇科、神经外科等多个领域发挥重要作用。国内研发虽成果显著，在部分领域实现国产替代，但核心材料依赖进口、国际市场拓展受限等问题仍存。本文主要梳理射频超声刀结构原理、应用场景与革新方向，分析前景并提出改进建议，以期为其后续发展提供参考。

当前，乳腺癌发病率居高不下，乳房重建作为乳腺切除术后的重要环节，对患者身心健康意义重大，但传统手术受医生经验、个体差异等影响，存在精度不足、风险难控等问题。人工智能的应用改善了乳腺癌患者乳房重建目前面临手术精度要求高、风险预测管理不足以及医患远程康复指导等复杂问题，进而提升患者的生活质量及满意度，减轻医护人员的负担，促进了临床医疗技术水平的进步。本文通过总结人工智能的概述、归纳其在乳腺癌患者乳房重建中的应用现状以及目前面临的挑战与不足，旨在为未来人工智能在乳房重建中的临床应用提供新的思路与参考。

膝关节骨性关节炎（Knee Osteoarthritis，KOA）是一种不可逆的退行性变，早期主要累及软骨部分，软骨的病理改变远早于其形态学改变，常规磁共振成像对其作用有限。磁共振（Magnetic Resonance，MR）定量分析能够依据软骨不同成分的变化对关节软骨早期损伤进行定量分析。本文系统梳理了多种MR定量成像方法在KOA早期诊断中的应用现状，分析了不同MR定量方法在敏感度、特异性、成像时间、硬件要求等方面的优势与局限性，指出应在缩短数据采集时间，提高图像质量，降低射频能量积累等方面做出提升，并展望了该领域与人工智能相结合发展方向，以期为KOA早期干预及疗效监测提供参考与借鉴。

肺炎是由细菌、病毒等微生物所引起的肺部感染。近年来，利用深度学习技术对胸部X光片进行肺炎分类已成为医学图像处理与分析领域的重要研究方向之一。对比传统的分类方法，深度学习技术，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）既能更好地提取肺炎图像中的有用信息，又能抑制不相关信息，可以更早地发现肺炎等肺部疾病，为患者提供更早的治疗，从而提高治疗效果。针对胸部X光片肺炎分类的CNN方法进行了梳理总结，首先对当前广泛应用于肺炎图像分类的2个数据集及其评价标准进行了详细介绍。然后，指出了目前肺炎图像人工分类所存在的问题。再然后，重点介绍了基于这2个数据集的CNN的研究进展。最后，讨论了胸部X光片肺炎分类目前存在的挑战及对未来的展望。

随着慢性疼痛和痉挛性疾病的治疗在临床越来越受到重视，植入式鞘内药物输注系统（Intrathecal Drug Delivery Systems，IDDS）也已经成为治疗该类疾病的重要方法之一。在我国，IDDS也逐渐被应用于临床治疗各种难治性疼痛和痉挛性疾病，但IDDS目前仍未国产化，进口价格居高不下。因此，本文就IDDS的一般结构、性能、疾病治疗范畴进行介绍，并总结了IDDS在国内外关于其软件和硬件方面的研究进展。通过对目前国内外IDDS的临床应用现状进展梳理，并对比分析国内外市场需求及目前进口产品的垄断价格，明确了进一步国产化研究的价值所在，探讨了国产化研究意义和国内临床的应用前景。

术前焦虑是发生在手术之前的一种情绪障碍，这种状态的发生与手术应激和压力有关。患者出现术前应激性焦虑会增加术中麻醉药用量，甚至与术后远期生活质量下降和生存率降低相关。常规的术前宣教可能出现形式单调、形式化及内容抽象等问题。虚拟现实（Virtual Reality，VR）技术的出现及发展为焦虑的非药物干预提供了全新的方式。目前，已经有一定数量的利用VR视频进行手术焦虑干预的研究报道，尤其是在儿童和部分外科手术中的应用较多。本文对既往VR术前焦虑干预的临床应用研究进行综述，以明确其研究方向，以期在拓展应用方向、丰富干预内容和完善评价体系等方面为临床研究提供借鉴。

帕金森病（Parkinson’s Disease，PD）患者照护作为全球公共卫生工作重点，已引起公众高度关注。当前PD患者临床管理面临传统诊断依赖主观经验、居家康复缺乏个性化方案、非运动症状监测手段有限等瓶颈。尽管移动健康应用程序（Mobile Health Applications，mHealth APP）在慢性病管理中展现出便捷性与经济性优势，但国内应用仍局限于微信等基础护理干预，在辅助诊断、精准评估及中西医结合干预等领域存在显著空白。本文介绍了mHealth APP在PD患者健康管理中的应用内容，包括辅助疾病诊断、辅助健康评估、辅助健康监测、辅助居家康复训练4个方面，提出应用mHealth APP有助于PD的早期发现，能够改善患者的生活质量、提高医疗服务质量等，以期为国内开展PD患者移动健康管理的研究提供参考和依据。

下颌阻生第三磨牙（Impacted Mandibular Third Molar，IMM3）是口腔颌面外科的常见病和多发病，影像学检查对其诊治具有重要意义。近年来，人工智能（Artificial Intelligence，AI）在口腔医学领域的应用取得了突破性进展，尤其是以深度学习（Deep Learning，DL）为基础的AI可对IMM3及周围解剖结构进行精确识别和分割，不仅使得口腔影像正确解读效率得到了提高，而且还为医生提供了更为直观和精准的诊疗依据。当前，基于DL的AI技术已经成为口腔医学临床的研究热点。为此，本文就近年来基于DL的AI技术在IMM3诊治中的应用进展、存在的挑战及未来发展方向等进行综述，旨在为IMM3诊治提供智能化理论支持和实践指导。

超高清手术显微镜在现代外科手术中发挥着重要作用，相比传统显微镜，超高清手术显微镜凭借高分辨率成像技术，为医生提供更加清晰、细腻的手术视野，有助于精确识别组织结构，提高手术安全性与成功率。本文重点探讨超高清手术显微镜的技术发展，包括光学系统、光源系统、可视化系统及多模态成像等核心技术，分析其在各类外科手术中的应用，并探讨智能辅助技术（如增强现实、人工智能）的融合趋势。同时，本文还总结了当前技术面临的挑战，如设备体积庞大、光照控制问题及数据传输限制，旨在为相关研究人员和临床医生提供参考，推动超高清手术显微镜在医学领域的应用创新。

正电子发射断层扫描（Positron Emission Tomography, PET）成像在临床应用中至关重要，其图像的自动化分割对疾病诊疗意义重大。PET图像的自动化分割研究近年来取得了显著进展，特别是在深度学习方法的应用方面。PET图像分割能够准确地分离和标记出感兴趣区域，如肿瘤、器官和其他结构，这对疾病的诊断、治疗规划和研究具有重要意义。本文基于神经网络系统概述了PET图像分割的最新研究成果，并分析了现有局限性与未来的发展趋势，以期助力PET图像分割算法的优化，为医学研究提供新的思路和参考。

一氧化氮（NO）是一种具有重要生物学功能的信号分子，参与血管舒张、神经传递、免疫调节等多种生理过程。NO治疗仪作为NO递送的关键设备，通过精确控制气体浓度和释放模式，已在呼吸系统疾病、心血管疾病及肿瘤治疗中展现出独特优势。然而，NO的半衰期极短、浓度依赖性强以及存在潜在毒性等问题，对治疗仪的技术设计和临床应用提出了挑战。本文综述了NO治疗仪的发展历程，涵盖国内外的研究进展、技术结构、分类方式，探讨了当前面临的困境以及未来的发展趋势，旨在为该领域的深入研究提供参考，助力NO治疗仪在医学领域实现更广泛的应用。

随着医院信息化管理需求的提升，传统医用耗材管理中存在的手工录入效率低、追溯困难、数据孤岛等问题日益凸显，医疗器械唯一标识（Unique Device Identification, UDI）作为实现“一物一码”全生命周期管理的核心技术，成为破解医院精细化管理瓶颈的关键。本文对UDI在国内外的相关法规和应用现状，以及UDI在医院医用耗材精细化资质管理、订单管理、库存管理、使用管理、追溯管理中的应用进行综述，以期为医院信息化和精细化管理，以及医用耗材的全生命周期管理和发展提供参考。

细胞外基质（Extracellular Matrix, ECM）是由各种蛋白质、多糖等组成的细胞周围网状结构，对于维持正常组织器官的功能至关重要。ECM的异常沉积和修饰可能会导致病理状况的发生，例如纤维化和肿瘤的发生和发展。细胞外体积分数（Extracellular Volume Fraction, ECV）作为一个新的无创性量化ECM的参数，可以反映肿瘤的微环境状态并评估组织纤维化程度，在腹部脏器纤维化程度评估和腹部肿瘤组织分化程度预测、肿瘤类型鉴别诊断、治疗疗效评价等方面对临床医生具有很大的价值。本文围绕CT-ECV的测量方法及其在腹部疾病的应用展开综述，以期为腹部疾病的诊疗提供新技术和新思路，从而提高腹部疾病诊疗水平。

中医康复学是结合我国国情和适应康复发展需求的新兴专业。随着人工智能、机器学习、深度学习等具有前瞻性的技术出现,多领域交叉融合,智能化也在辅助中医康复发展中取得了较好的效果。为推动中医药现代化发展,促进中医康复与人工智能充分融合,促使中医领域在现代科技的基础上达到新的高度,本文从中医康复在评估与治疗2个角度探讨中医康复与人工智能技术的结合,以期为中医康复智能化进一步发展提供前沿方向和理论帮助。