影像医学
影像医学在 2006—2026 年的变化，不能压成新药、新设备或新分类的清单。前八条按主证据年份落在 2006—2016，后十二条落在 2016—2026；每条用三笔互异来源、六段正文与八字段拆开患者、病程、量纲、反号条件和空栏。本面板把原始信号、重建版本与临床行动与检出、误报、下游操作和患者结局放在同一账本，仅作学术综述，不替代个体诊疗建议。
第一幕的八条按主证据年份归档：它们建立诊断入口、治疗靶点和共同语言，也把早期试验的分母、替代终点与高资源条件留作日后复核。
甲、冠脉 CT：解剖成像进入胸痛分流Coronary CT Angiography
2008 年，64 排 CT 冠脉成像与多中心验证以冠脉 CT把“解剖成像进入胸痛分流”放进可重复比较；此前，原始信号、重建版本与临床行动常被合并描述。Coronary CT Angiography 要求交代对象怎样进入、观察窗何时起止、检出、误报、下游操作和患者结局由谁确认；缺少其中一项，对显著冠脉狭窄的患者级敏感度…就仍只是能力展示。基于高阴性预测值受前验概率支配，钙化和心率会制造不可诊断节段，冠脉 CT还须配对保存原始对象与代理读数，避免数据库只剩标签。
对显著冠脉狭窄的患者级敏感度…使64 排 CT 冠脉成像与多中心验证在本条只锁定“解剖成像进入胸痛分流”能否转成检出、误报、下游操作和患者结局。高阴性预测值受前验概率支配，钙化和心率会制造不可诊断节段。依这笔读数的原分母，若移除该环节后冠脉 CT仍等幅同号，单因主张即降级，不能再用中心经验兜底。
64 排 CT 冠脉成像与多中心验证在 2008 年报告：对显著冠脉狭窄的患者级敏感度常超过 90%，低患病率人群阴性预测值更高。冠脉 CT的分子是达到预设检出、误报、下游操作和患者结局者，分母回到全部随机、入组或符合资格者；95% 置信区间、失访和竞争事件与点估计并列。对显著冠脉狭窄的患者级敏感度…的量纲不能与别项互换。
对显著冠脉狭窄的患者级敏感度…是64 排 CT 冠脉成像与多中心验证自己留下的反例，冠脉 CT边界止于原入组。对显著冠脉狭窄的患者级敏感度…反查出的失效条件是：低风险或高资源病例占优时，冠脉 CT中间读数越好，未计检出、误报、下游操作和患者结局损失反而越大。64 排 CT 冠脉成像与多中心验证账本的空位是阴性未归档、重复检测未配对的样本；未测、停用和未随访不得合成空值。
对显著冠脉狭窄的患者级敏感度…触发两笔复核：Hur J、Hong YJ，Journal of the Korean Society of Radiology 2026，doi:10.3348/jksr.2025.0122；Wang A、Truong QA，Journal of cardiovascular computed tomography 2026，doi:10.1016/j.jcct.2026.07.005。对显著冠脉狭窄的患者级敏感度…还要与FDA《AI-enabled Medical Devices》动态清单与 2025 全生命周期监管指南交叉核对；机构更新不能替代分母、效应区间和伤害读数。对显著冠脉狭窄的患者级敏感度…要求下一轮冠脉 CT研究公开方案版本、人工修订与停止规则。
对显著冠脉狭窄的患者级敏感度…把本条推向第063号气候科学面板“丁、极端事件归因：把一次灾害放进反事实世界”；两者共享“测量不改变被测对象”。冠脉 CT追问检出、误报、下游操作和患者结局，对方却把局部高分识别为迁移误差。对显著冠脉狭窄的患者级敏感度…与气候科学的反向读数逼出实施基础设施；固定资源并移除它，若冠脉 CT效应不变，对撞即被证伪。
乙、PET/CT：代谢与解剖第一次在同一坐标对齐Hybrid PET/CT
2006 年，FDG PET/CT 肿瘤分期研究以PET/CT把“代谢与解剖第一次在同一坐标对齐”放进可重复比较；此前，原始信号、重建版本与临床行动常被合并描述。Hybrid PET/CT 要求交代对象怎样进入、观察窗何时起止、检出、误报、下游操作和患者结局由谁确认；缺少其中一项，混合成像可改变约 20%—3…就仍只是能力展示。混合成像可改变约 20%—30% 肿瘤患者分期或管理，但炎症也会高摄取这笔读数若没有原始分母，不能与另一中心的比例直接相减。
混合成像可改变约 20%—3…使FDG PET/CT 肿瘤分期研究在本条只锁定“代谢与解剖第一次在同一坐标对齐”能否转成检出、误报、下游操作和患者结局。融合提高定位不等于病变特异，组织证据和随访仍是关键分母。依这笔读数的原分母，若移除该环节后PET/CT仍等幅同号，单因主张即降级，不能再用中心经验兜底。混合成像可改变约 20%—3…要求FDG PET/CT 肿瘤分期研究的主路径预先写清方向、最小差异与停止条件。
FDG PET/CT 肿瘤分期研究在 2006 年报告：混合成像可改变约 20%—30% 肿瘤患者分期或管理，但炎症也会高摄取。PET/CT的分子是达到预设检出、误报、下游操作和患者结局者，分母回到全部随机、入组或符合资格者；95% 置信区间、失访和竞争事件与点估计并列。混合成像可改变约 20%—3…的量纲不能与别项互换。
混合成像可改变约 20%—3…是FDG PET/CT 肿瘤分期研究自己留下的反例，PET/CT边界止于原入组。混合成像可改变约 20%—3…反查出的失效条件是：换成未见医院的长期检出、误报、下游操作和患者结局后效应低于最小差异，PET/CT即失效。FDG PET/CT 肿瘤分期研究账本的空位是患者与照护者未进入成本分母的劳动时间；未测、停用和未随访不得合成空值。
混合成像可改变约 20%—3…触发两笔复核：Veneziano FA、Gioia FA、Gentile F，Journal of cardiovascular development and disease 2025，doi:10.3390/jcdd12090338；Weissensee A、Stämpfli SF、Moschkowitsch M，European journal of nuclear medicine and molecular imaging 2026，doi:10.1007/s00259-026-07875-6。混合成像可改变约 20%—3…还要与FDA《AI-enabled Medical Devices》动态清单与 2025 全生命周期监管指南交叉核对；机构更新不能替代分母、效应区间和伤害读数。混合成像可改变约 20%—3…要求下一轮PET/CT研究公开方案版本、人工修订与停止规则。按照融合提高定位不等于病变特异，组织证据和随访仍是关键分母，2026年论文须核对是否重叠于原始2006年人群。
混合成像可改变约 20%—3…把本条推向第066号海洋科学面板“八、海洋 eDNA：一瓶海水扩展物种监测”；两者共享“测量不改变被测对象”。PET/CT追问检出、误报、下游操作和患者结局，对方却把局部高分识别为迁移误差。混合成像可改变约 20%—3…与海洋科学的反向读数逼出实施基础设施；固定资源并移除它，若PET/CT效应不变，对撞即被证伪。围绕代谢与解剖第一次在同一坐标对齐的内部反例要保留治疗暴露和退出原因，不能在事后静默删除。
丙、扩散 MRI：水分子运动成为组织微结构代理Diffusion MRI
2009 年，扩散张量成像与急性卒中、脑白质研究以扩散 MRI把“水分子运动成为组织微结构代理”放进可重复比较；此前，原始信号、重建版本与临床行动常被合并描述。Diffusion MRI 要求交代对象怎样进入、观察窗何时起止、检出、误报、下游操作和患者结局由谁确认；缺少其中一项，急性梗死可在发病数分钟出现扩…就仍只是能力展示。
急性梗死可在发病数分钟出现扩…使扩散张量成像与急性卒中、脑白质研究在本条只锁定“水分子运动成为组织微结构代理”能否转成检出、误报、下游操作和患者结局。扩散信号能定位异常，不能把重建纤维当作直接可见的轴突。依这笔读数的原分母，若移除该环节后扩散 MRI仍等幅同号，单因主张即降级，不能再用中心经验兜底。
扩散张量成像与急性卒中、脑白质研究在 2009 年报告：急性梗死可在发病数分钟出现扩散受限，纤维追踪却随模型与阈值明显改变。扩散 MRI的分子是达到预设检出、误报、下游操作和患者结局者，分母回到全部随机、入组或符合资格者；95% 置信区间、失访和竞争事件与点估计并列。急性梗死可在发病数分钟出现扩…的量纲不能与别项互换。急性梗死可在发病数分钟出现扩散受限，纤维追踪却随模型与阈值明显改变这笔读数若没有原始分母，不能与另一中心的比例直接相减。
急性梗死可在发病数分钟出现扩…是扩散张量成像与急性卒中、脑白质研究自己留下的反例，扩散 MRI边界止于原入组。急性梗死可在发病数分钟出现扩…反查出的失效条件是：低风险或高资源病例占优时，扩散 MRI中间读数越好，未计检出、误报、下游操作和患者结局损失反而越大。扩散张量成像与急性卒中、脑白质研究账本的空位是检测限、低负荷或取样失败后的无读数者；未测、停用和未随访不得合成空值。
急性梗死可在发病数分钟出现扩…触发两笔复核：Merenstein JL，Neuroscience and biobehavioral reviews 2026，doi:10.1016/j.neubiorev.2026.106896；Chakwizira A、Şimşek K、Szczepankiewicz F，NMR in biomedicine 2026，doi:10.1002/nbm.70315。急性梗死可在发病数分钟出现扩…还要与FDA《AI-enabled Medical Devices》动态清单与 2025 全生命周期监管指南交叉核对；机构更新不能替代分母、效应区间和伤害读数。急性梗死可在发病数分钟出现扩…要求下一轮扩散 MRI研究公开方案版本、人工修订与停止规则。
急性梗死可在发病数分钟出现扩…把本条推向第070号地震与灾害科学面板“甲、地震预警：不是预测，而是跟波速赛跑”；两者共享“测量不改变被测对象”。扩散 MRI追问检出、误报、下游操作和患者结局，对方却把局部高分识别为迁移误差。急性梗死可在发病数分钟出现扩…与地震与灾害科学的反向读数逼出实施基础设施；固定资源并移除它，若扩散 MRI效应不变，对撞即被证伪。
丁、低剂量 CT 筛肺癌：死亡终点约束更多结节Low-dose CT Lung Screening
2011 年，National Lung Screening Trial以低剂量 CT 筛肺癌把“死亡终点约束更多结节”放进可重复比较；此前，原始信号、重建版本与临床行动常被合并描述。Low-dose CT Lung Screening 要求交代对象怎样进入、观察窗何时起止、检出、误报、下游操作和患者结局由谁确认；缺少其中一项，高危吸烟者肺癌死亡相对下降约…就仍只是能力展示。
高危吸烟者肺癌死亡相对下降约…使National Lung Screening Trial在本条只锁定“死亡终点约束更多结节”能否转成检出、误报、下游操作和患者结局。筛查收益必须与假阳性、过诊断、辐射和戒烟服务一起结算。依这笔读数的原分母，若移除该环节后低剂量 CT 筛肺癌仍等幅同号，单因主张即降级，不能再用中心经验兜底。
National Lung Screening Trial在 2011 年报告：高危吸烟者肺癌死亡相对下降约 20%，首轮阳性筛查约四分之一且多数非癌。低剂量 CT 筛肺癌的分子是达到预设检出、误报、下游操作和患者结局者，分母回到全部随机、入组或符合资格者；95% 置信区间、失访和竞争事件与点估计并列。高危吸烟者肺癌死亡相对下降约…的量纲不能与别项互换。按照筛查收益必须与假阳性、过诊断、辐射和戒烟服务一起结算，2026年论文须核对是否重叠于原始2011年人群。
高危吸烟者肺癌死亡相对下降约…是National Lung Screening Trial自己留下的反例，低剂量 CT 筛肺癌边界止于原入组。高危吸烟者肺癌死亡相对下降约…反查出的失效条件是：低风险或高资源病例占优时，低剂量 CT 筛肺癌中间读数越好，未计检出、误报、下游操作和患者结局损失反而越大。National Lung Screening Trial账本的空位是因转诊、费用、床位或技术门槛未进入者；未测、停用和未随访不得合成空值。围绕死亡终点约束更多结节的内部反例要保留治疗暴露和退出原因，不能在事后静默删除。
高危吸烟者肺癌死亡相对下降约…触发两笔复核：Revel MP、Goo JM、Vliegenthart R，Chest 2026，doi:10.1016/j.chest.2026.05.028；Liu H、Yan S、Liu P，Chest 2026，doi:10.1016/j.chest.2026.05.049。高危吸烟者肺癌死亡相对下降约…还要与FDA《AI-enabled Medical Devices》动态清单与 2025 全生命周期监管指南交叉核对；机构更新不能替代分母、效应区间和伤害读数。高危吸烟者肺癌死亡相对下降约…要求下一轮低剂量 CT 筛肺癌研究公开方案版本、人工修订与停止规则。
高危吸烟者肺癌死亡相对下降约…把本条推向第063号气候科学面板“丙、变暖停顿：短时间窗怎样制造叙事”；两者共享“缺失即不存在”。低剂量 CT 筛肺癌追问检出、误报、下游操作和患者结局，对方却把局部高分识别为迁移误差。高危吸烟者肺癌死亡相对下降约…与气候科学的反向读数逼出实施基础设施；固定资源并移除它，若低剂量 CT 筛肺癌效应不变，对撞即被证伪。
戊、乳腺断层合成：叠加组织被拆成薄层Digital Breast Tomosynthesis
2014 年，数字乳腺断层合成筛查队列以乳腺断层合成把“叠加组织被拆成薄层”放进可重复比较；此前，原始信号、重建版本与临床行动常被合并描述。Digital Breast Tomosynthesis 要求交代对象怎样进入、观察窗何时起止、检出、误报、下游操作和患者结局由谁确认；缺少其中一项，每千次筛查可多检出约 1—2…就仍只是能力展示。
每千次筛查可多检出约 1—2…使数字乳腺断层合成筛查队列在本条只锁定“叠加组织被拆成薄层”能否转成检出、误报、下游操作和患者结局。增加检出不等于降低死亡，间期癌与过诊断需长期追踪。依这笔读数的原分母，若移除该环节后乳腺断层合成仍等幅同号，单因主张即降级，不能再用中心经验兜底。
数字乳腺断层合成筛查队列在 2014 年报告：每千次筛查可多检出约 1—2 例癌并减少部分召回，致密乳腺效果不同。乳腺断层合成的分子是达到预设检出、误报、下游操作和患者结局者，分母回到全部随机、入组或符合资格者；95% 置信区间、失访和竞争事件与点估计并列。每千次筛查可多检出约 1—2…的量纲不能与别项互换。
每千次筛查可多检出约 1—2…是数字乳腺断层合成筛查队列自己留下的反例，乳腺断层合成边界止于原入组。每千次筛查可多检出约 1—2…反查出的失效条件是：换成未见医院的长期检出、误报、下游操作和患者结局后效应低于最小差异，乳腺断层合成即失效。数字乳腺断层合成筛查队列账本的空位是停药、交叉、救援治疗或竞争死亡者；未测、停用和未随访不得合成空值。由每千次筛查可多检出约 1—2 例癌并减少部分召回，致密乳腺效果不出发，与第067号面板对撞后同时报告局部能力与保真率。
每千次筛查可多检出约 1—2…触发两笔复核：Tuite CM、Gavenonis SC，Journal of breast imaging 2026，doi:10.1093/jbi/wbag007；Wu S，Radiology 2026，doi:10.1148/radiol.261974。每千次筛查可多检出约 1—2…还要与FDA《AI-enabled Medical Devices》动态清单与 2025 全生命周期监管指南交叉核对；机构更新不能替代分母、效应区间和伤害读数。每千次筛查可多检出约 1—2…要求下一轮乳腺断层合成研究公开方案版本、人工修订与停止规则。按照增加检出不等于降低死亡，间期癌与过诊断需长期追踪，2026年论文须核对是否重叠于原始2014年人群。
每千次筛查可多检出约 1—2…把本条推向第067号行星科学面板“戊、系外大气初测：透射谱先学会对付系统误差”；两者共享“缺失即不存在”。乳腺断层合成追问检出、误报、下游操作和患者结局，对方却把局部高分识别为迁移误差。每千次筛查可多检出约 1—2…与行星科学的反向读数逼出实施基础设施；固定资源并移除它，若乳腺断层合成效应不变，对撞即被证伪。
己、PI-RADS：前列腺 MRI 获得结构化词典PI-RADS
2012 年，ESUR 与 ACR PI-RADS 标准以PI-RADS把“前列腺 MRI 获得结构化词典”放进可重复比较；此前，原始信号、重建版本与临床行动常被合并描述。PI-RADS 要求交代对象怎样进入、观察窗何时起止、检出、误报、下游操作和患者结局由谁确认；缺少其中一项，评分 1 至 5 将多参数 …就仍只是能力展示。
评分 1 至 5 将多参数 …使ESUR 与 ACR PI-RADS 标准在本条只锁定“前列腺 MRI 获得结构化词典”能否转成检出、误报、下游操作和患者结局。共同语言提高可比性，却不能消除读者差异和谱偏倚。依这笔读数的原分母，若移除该环节后PI-RADS仍等幅同号，单因主张即降级，不能再用中心经验兜底。
ESUR 与 ACR PI-RADS 标准在 2012 年报告：评分 1 至 5 将多参数 MRI 风险分层，3 分病灶癌概率高度依中心与活检策略。PI-RADS的分子是达到预设检出、误报、下游操作和患者结局者，分母回到全部随机、入组或符合资格者；95% 置信区间、失访和竞争事件与点估计并列。评分 1 至 5 将多参数 …的量纲不能与别项互换。评分 1 至 5 将多参数 MRI 风险分层，3 分病灶癌概率高度依中心与活检策略这笔读数若没有原始分母，不能与另一中心的比例直接相减。
评分 1 至 5 将多参数 …是ESUR 与 ACR PI-RADS 标准自己留下的反例，PI-RADS边界止于原入组。评分 1 至 5 将多参数 …反查出的失效条件是：低风险或高资源病例占优时，PI-RADS中间读数越好，未计检出、误报、下游操作和患者结局损失反而越大。ESUR 与 ACR PI-RADS 标准账本的空位是因校准、标本质量或病程窗口被判不可评价者；未测、停用和未随访不得合成空值。评分 1 至 5 将多参数 …要求ESUR 与 ACR PI-RADS 标准的主路径预先写清方向、最小差异与停止条件。
评分 1 至 5 将多参数 …触发两笔复核：Zhang S、Wang X、Guo M，Translational andrology and urology 2026，doi:10.21037/tau-2026-0193；Bossi Croci R、Sapoval M、Dariane C，The British journal of radiology 2026，doi:10.1093/bjr/tqag062。评分 1 至 5 将多参数 …还要与FDA《AI-enabled Medical Devices》动态清单与 2025 全生命周期监管指南交叉核对；机构更新不能替代分母、效应区间和伤害读数。评分 1 至 5 将多参数 …要求下一轮PI-RADS研究公开方案版本、人工修订与停止规则。基于共同语言提高可比性，却不能消除读者差异和谱偏倚，PI-RADS还须配对保存原始对象与代理读数，避免数据库只剩标签。
评分 1 至 5 将多参数 …把本条推向第070号地震与灾害科学面板“十、多灾种级联：地震会触发火、滑坡、海啸和停电”；两者共享“缺失即不存在”。PI-RADS追问检出、误报、下游操作和患者结局，对方却把局部高分识别为迁移误差。评分 1 至 5 将多参数 …与地震与灾害科学的反向读数逼出实施基础设施；固定资源并移除它，若PI-RADS效应不变，对撞即被证伪。由评分 1 至 5 将多参数 MRI 风险分层，3 分病灶癌概率高出发，与第070号面板对撞后同时报告局部能力与保真率。
庚、影像组学：纹理特征被当作可量化表型Radiomics
2012 年，Lambin 等影像组学框架以影像组学把“纹理特征被当作可量化表型”放进可重复比较；此前，原始信号、重建版本与临床行动常被合并描述。Radiomics 要求交代对象怎样进入、观察窗何时起止、检出、误报、下游操作和患者结局由谁确认；缺少其中一项，单个肿瘤可提取数百至数千特征…就仍只是能力展示。基于高维特征必须先通过重测、外部验证和预注册，才可谈生物学解释，影像组学还须配对保存原始对象与代理读数，避免数据库只剩标签。
单个肿瘤可提取数百至数千特征…使Lambin 等影像组学框架在本条只锁定“纹理特征被当作可量化表型”能否转成检出、误报、下游操作和患者结局。高维特征必须先通过重测、外部验证和预注册，才可谈生物学解释。依这笔读数的原分母，若移除该环节后影像组学仍等幅同号，单因主张即降级，不能再用中心经验兜底。
Lambin 等影像组学框架在 2012 年报告：单个肿瘤可提取数百至数千特征，但扫描重建改变会让大量特征失去重复性。影像组学的分子是达到预设检出、误报、下游操作和患者结局者，分母回到全部随机、入组或符合资格者；95% 置信区间、失访和竞争事件与点估计并列。单个肿瘤可提取数百至数千特征…的量纲不能与别项互换。
单个肿瘤可提取数百至数千特征…是Lambin 等影像组学框架自己留下的反例，影像组学边界止于原入组。单个肿瘤可提取数百至数千特征…反查出的失效条件是：低风险或高资源病例占优时，影像组学中间读数越好，未计检出、误报、下游操作和患者结局损失反而越大。Lambin 等影像组学框架账本的空位是只有替代终点、没有长期功能或生存随访者；未测、停用和未随访不得合成空值。
单个肿瘤可提取数百至数千特征…触发两笔复核：Forouzannia SA、Khalaj F、Ghorani H，CVIR endovascular 2026，doi:10.1186/s42155-026-00729-0；Zhu B、Chen K、Wen Z，European journal of radiology 2026，doi:10.1016/j.ejrad.2026.113112。单个肿瘤可提取数百至数千特征…还要与FDA《AI-enabled Medical Devices》动态清单与 2025 全生命周期监管指南交叉核对；机构更新不能替代分母、效应区间和伤害读数。单个肿瘤可提取数百至数千特征…要求下一轮影像组学研究公开方案版本、人工修订与停止规则。
单个肿瘤可提取数百至数千特征…把本条推向第064号地球系统科学面板“甲、资料同化：预报进步首先来自初始状态”；两者共享“更多数据必然减少偏倚”。影像组学追问检出、误报、下游操作和患者结局，对方却把局部高分识别为迁移误差。单个肿瘤可提取数百至数千特征…与地球系统科学的反向读数逼出实施基础设施；固定资源并移除它，若影像组学效应不变，对撞即被证伪。
辛、深度学习阅片：像素到分类不再手工定义特征Deep Learning in Medical Imaging
2016 年，Gulshan 等糖网筛查深度学习研究以深度学习阅片把“像素到分类不再手工定义特征”放进可重复比较；此前，原始信号、重建版本与临床行动常被合并描述。Deep Learning in Medical Imaging 要求交代对象怎样进入、观察窗何时起止、检出、误报、下游操作和患者结局由谁确认；缺少其中一项，独立验证中敏感度约 90% …就仍只是能力展示。独立验证中敏感度约 90% 且特异度约 98%，训练资料主要来自特定相机与人群这笔读数若没有原始分母，不能与另一中心的比例直接相减。
独立验证中敏感度约 90% …使Gulshan 等糖网筛查深度学习研究在本条只锁定“像素到分类不再手工定义特征”能否转成检出、误报、下游操作和患者结局。接近专家性能只在既定任务和参考标准内成立，拒识与转诊链同样重要。依这笔读数的原分母，若移除该环节后深度学习阅片仍等幅同号，单因主张即降级，不能再用中心经验兜底。独立验证中敏感度约 90% …要求Gulshan 等糖网筛查深度学习研究的主路径预先写清方向、最小差异与停止条件。
Gulshan 等糖网筛查深度学习研究在 2016 年报告：独立验证中敏感度约 90% 且特异度约 98%，训练资料主要来自特定相机与人群。深度学习阅片的分子是达到预设检出、误报、下游操作和患者结局者，分母回到全部随机、入组或符合资格者；95% 置信区间、失访和竞争事件与点估计并列。独立验证中敏感度约 90% …的量纲不能与别项互换。
独立验证中敏感度约 90% …是Gulshan 等糖网筛查深度学习研究自己留下的反例，深度学习阅片边界止于原入组。独立验证中敏感度约 90% …反查出的失效条件是：换成未见医院的长期检出、误报、下游操作和患者结局后效应低于最小差异，深度学习阅片即失效。Gulshan 等糖网筛查深度学习研究账本的空位是离开高资源中心后无法继续执行的患者；未测、停用和未随访不得合成空值。
独立验证中敏感度约 90% …触发两笔复核：Ijaz MF、Woźniak M，Cancers 2024，doi:10.3390/cancers16040700；Gong C、Bhargava R、Bajaj C，Computational intelligence and neuroscience 2022，doi:10.1155/2022/5865640。独立验证中敏感度约 90% …还要与FDA《AI-enabled Medical Devices》动态清单与 2025 全生命周期监管指南交叉核对；机构更新不能替代分母、效应区间和伤害读数。独立验证中敏感度约 90% …要求下一轮深度学习阅片研究公开方案版本、人工修订与停止规则。
独立验证中敏感度约 90% …把本条推向第067号行星科学面板“八、JWST 大气谱：更强仪器也带来更细的模型依赖”；两者共享“更多数据必然减少偏倚”。深度学习阅片追问检出、误报、下游操作和患者结局，对方却把局部高分识别为迁移误差。独立验证中敏感度约 90% …与行星科学的反向读数逼出实施基础设施；固定资源并移除它，若深度学习阅片效应不变，对撞即被证伪。
第二幕的十二条追问跨医院保真、长期获益、患者选择、支付可及与反向失效；能力必须穿过真实病程和实施条件，才计入患者净收益。
一、AI 设备潮：监管清单让算法从论文进入产品AI-enabled Imaging Devices
2020 年，FDA AI-enabled medical device 授权清单以AI 设备潮把“监管清单让算法从论文进入产品”放进可重复比较；此前，原始信号、重建版本与临床行动常被合并描述。AI-enabled Imaging Devices 要求交代对象怎样进入、观察窗何时起止、检出、误报、下游操作和患者结局由谁确认；缺少其中一项，获授权 AI 医疗器械已达千…就仍只是能力展示。
获授权 AI 医疗器械已达千…使FDA AI-enabled medical device 授权清单在本条只锁定“监管清单让算法从论文进入产品”能否转成检出、误报、下游操作和患者结局。授权数量不能代表临床净收益，版本、部署和用户影响需全生命周期评估。依这笔读数的原分母，若移除该环节后AI 设备潮仍等幅同号，单因主张即降级，不能再用中心经验兜底。围绕监管清单让算法从论文进入产品的内部反例要保留治疗暴露和退出原因，不能在事后静默删除。
FDA AI-enabled medical device 授权清单在 2020 年报告：获授权 AI 医疗器械已达千件量级且多数属于放射学，公开摘要的验证细节却不齐。AI 设备潮的分子是达到预设检出、误报、下游操作和患者结局者，分母回到全部随机、入组或符合资格者；95% 置信区间、失访和竞争事件与点估计并列。获授权 AI 医疗器械已达千…的量纲不能与别项互换。获授权 AI 医疗器械已达千件量级且多数属于放射学，公开摘要的验证细节却不齐这笔读数若没有原始分母，不能与另一中心的比例直接相减。
获授权 AI 医疗器械已达千…是FDA AI-enabled medical device 授权清单自己留下的反例，AI 设备潮边界止于原入组。获授权 AI 医疗器械已达千…反查出的失效条件是：低风险或高资源病例占优时，AI 设备潮中间读数越好，未计检出、误报、下游操作和患者结局损失反而越大。FDA AI-enabled medical device 授权清单账本的空位是不良反应、制造失败或依从中断的暴露时段；未测、停用和未随访不得合成空值。
获授权 AI 医疗器械已达千…触发两笔复核：Ardic N、Dinc R，Frontiers in digital health 2026，doi:10.3389/fdgth.2026.1785381；Gopal J、Zhou AE、Marghoob AA，Clinics in dermatology 2025，doi:10.1016/j.clindermatol.2025.05.001。获授权 AI 医疗器械已达千…还要与FDA《AI-enabled Medical Devices》动态清单与 2025 全生命周期监管指南交叉核对；机构更新不能替代分母、效应区间和伤害读数。获授权 AI 医疗器械已达千…要求下一轮AI 设备潮研究公开方案版本、人工修订与停止规则。
获授权 AI 医疗器械已达千…把本条推向第061号增材制造面板“丙、LEAP 喷嘴：航空把打印件变成认证件”；两者共享“更多数据必然减少偏倚”。AI 设备潮追问检出、误报、下游操作和患者结局，对方却把局部高分识别为迁移误差。获授权 AI 医疗器械已达千…与增材制造的反向读数逼出实施基础设施；固定资源并移除它，若AI 设备潮效应不变，对撞即被证伪。
二、读者—AI 团队：辅助系统必须检验人机组合Human–AI Reader Studies
2021 年，乳腺与胸部影像 AI 读者试验以读者—AI 团队把“辅助系统必须检验人机组合”放进可重复比较；此前，原始信号、重建版本与临床行动常被合并描述。Human–AI Reader Studies 要求交代对象怎样进入、观察窗何时起止、检出、误报、下游操作和患者结局由谁确认；缺少其中一项，部分研究把阅片时间减少约 3…就仍只是能力展示。
部分研究把阅片时间减少约 3…使乳腺与胸部影像 AI 读者试验在本条只锁定“辅助系统必须检验人机组合”能否转成检出、误报、下游操作和患者结局。算法单独 AUROC 不能替代目标用户在真实工作流中的最终诊断表现。依这笔读数的原分母，若移除该环节后读者—AI 团队仍等幅同号，单因主张即降级，不能再用中心经验兜底。
乳腺与胸部影像 AI 读者试验在 2021 年报告：部分研究把阅片时间减少约 30%—50% 并维持敏感度，但自动化偏误可复制系统漏诊。读者—AI 团队的分子是达到预设检出、误报、下游操作和患者结局者，分母回到全部随机、入组或符合资格者；95% 置信区间、失访和竞争事件与点估计并列。部分研究把阅片时间减少约 3…的量纲不能与别项互换。
部分研究把阅片时间减少约 3…是乳腺与胸部影像 AI 读者试验自己留下的反例，读者—AI 团队边界止于原入组。部分研究把阅片时间减少约 3…反查出的失效条件是：低风险或高资源病例占优时，读者—AI 团队中间读数越好，未计检出、误报、下游操作和患者结局损失反而越大。乳腺与胸部影像 AI 读者试验账本的空位是切点附近、共病重叠却被迫落入单格者；未测、停用和未随访不得合成空值。围绕辅助系统必须检验人机组合的内部反例要保留治疗暴露和退出原因，不能在事后静默删除。
部分研究把阅片时间减少约 3…触发两笔复核：Lu C、Tan T、Yu L，Medical physics 2025，doi:10.1002/mp.70018；Moturu A、Komolafe O、Joshi S，JMIR human factors 2026，doi:10.2196/81066。部分研究把阅片时间减少约 3…还要与FDA《AI-enabled Medical Devices》动态清单与 2025 全生命周期监管指南交叉核对；机构更新不能替代分母、效应区间和伤害读数。部分研究把阅片时间减少约 3…要求下一轮读者—AI 团队研究公开方案版本、人工修订与停止规则。
部分研究把阅片时间减少约 3…把本条推向第064号地球系统科学面板“十二、观测—模式闭环：下一颗卫星应由误差预算决定”；两者共享“可复现等于可重做”。读者—AI 团队追问检出、误报、下游操作和患者结局，对方却把局部高分识别为迁移误差。部分研究把阅片时间减少约 3…与地球系统科学的反向读数逼出实施基础设施；固定资源并移除它，若读者—AI 团队效应不变，对撞即被证伪。
三、基础模型：一次预训练承接多种影像任务Imaging Foundation Models
2023 年，自监督与多模态医学影像基础模型研究以基础模型把“一次预训练承接多种影像任务”放进可重复比较；此前，原始信号、重建版本与临床行动常被合并描述。Imaging Foundation Models 要求交代对象怎样进入、观察窗何时起止、检出、误报、下游操作和患者结局由谁确认；缺少其中一项，百万级影像预训练可减少下游标…就仍只是能力展示。
百万级影像预训练可减少下游标…使自监督与多模态医学影像基础模型研究在本条只锁定“一次预训练承接多种影像任务”能否转成检出、误报、下游操作和患者结局。任务迁移能力取决于训练谱与提示，参数规模不能证明未见病种安全。依这笔读数的原分母，若移除该环节后基础模型仍等幅同号，单因主张即降级，不能再用中心经验兜底。
自监督与多模态医学影像基础模型研究在 2023 年报告：百万级影像预训练可减少下游标注，少样本性能提高数个百分点到数十个百分点不等。基础模型的分子是达到预设检出、误报、下游操作和患者结局者，分母回到全部随机、入组或符合资格者；95% 置信区间、失访和竞争事件与点估计并列。百万级影像预训练可减少下游标…的量纲不能与别项互换。
百万级影像预训练可减少下游标…是自监督与多模态医学影像基础模型研究自己留下的反例，基础模型边界止于原入组。百万级影像预训练可减少下游标…反查出的失效条件是：换成未见医院的长期检出、误报、下游操作和患者结局后效应低于最小差异，基础模型即失效。自监督与多模态医学影像基础模型研究账本的空位是阴性未归档、重复检测未配对的样本；未测、停用和未随访不得合成空值。
百万级影像预训练可减少下游标…触发两笔复核：Chaudhari AS、Bluethgen C、Ouyang D，Radiology. Artificial intelligence 2023，doi:10.1148/ryai.230432；Cohen BA、Fhima J、Meisel M，Physiological measurement 2026，doi:10.1088/1361-6579/ae3936。百万级影像预训练可减少下游标…还要与FDA《AI-enabled Medical Devices》动态清单与 2025 全生命周期监管指南交叉核对；机构更新不能替代分母、效应区间和伤害读数。百万级影像预训练可减少下游标…要求下一轮基础模型研究公开方案版本、人工修订与停止规则。
百万级影像预训练可减少下游标…把本条推向第068号遥感与地理信息面板“七、GeoAI：空间交叉验证拆穿随机分割高分”；两者共享“可复现等于可重做”。基础模型追问检出、误报、下游操作和患者结局，对方却把局部高分识别为迁移误差。百万级影像预训练可减少下游标…与遥感与地理信息的反向读数逼出实施基础设施；固定资源并移除它，若基础模型效应不变，对撞即被证伪。
四、光子计数 CT：单个光子携能量进入临床扫描Photon-counting CT
2021 年，首批临床光子计数 CT 系统以光子计数 CT把“单个光子携能量进入临床扫描”放进可重复比较；此前，原始信号、重建版本与临床行动常被合并描述。Photon-counting CT 要求交代对象怎样进入、观察窗何时起止、检出、误报、下游操作和患者结局由谁确认；缺少其中一项，空间分辨率可接近亚毫米并提供…就仍只是能力展示。
空间分辨率可接近亚毫米并提供…使首批临床光子计数 CT 系统在本条只锁定“单个光子携能量进入临床扫描”能否转成检出、误报、下游操作和患者结局。硬件分辨率提高也会增加数据、重建和偶发发现，必须按临床任务比较。依这笔读数的原分母，若移除该环节后光子计数 CT仍等幅同号，单因主张即降级，不能再用中心经验兜底。
首批临床光子计数 CT 系统在 2021 年报告：空间分辨率可接近亚毫米并提供能谱信息，剂量或噪声优势随任务和体型变化。光子计数 CT的分子是达到预设检出、误报、下游操作和患者结局者，分母回到全部随机、入组或符合资格者；95% 置信区间、失访和竞争事件与点估计并列。空间分辨率可接近亚毫米并提供…的量纲不能与别项互换。
空间分辨率可接近亚毫米并提供…是首批临床光子计数 CT 系统自己留下的反例，光子计数 CT边界止于原入组。空间分辨率可接近亚毫米并提供…反查出的失效条件是：低风险或高资源病例占优时，光子计数 CT中间读数越好，未计检出、误报、下游操作和患者结局损失反而越大。首批临床光子计数 CT 系统账本的空位是患者与照护者未进入成本分母的劳动时间；未测、停用和未随访不得合成空值。
空间分辨率可接近亚毫米并提供…触发两笔复核：Bousson V、Vallot A、Richette P，Diagnostic and interventional imaging 2026，doi:10.1016/j.diii.2026.07.008；Sun M、Ma X、Chen Y，Cardiology in the young 2026，doi:10.1017/s1047951126112979。空间分辨率可接近亚毫米并提供…还要与FDA《AI-enabled Medical Devices》动态清单与 2025 全生命周期监管指南交叉核对；机构更新不能替代分母、效应区间和伤害读数。空间分辨率可接近亚毫米并提供…要求下一轮光子计数 CT研究公开方案版本、人工修订与停止规则。
空间分辨率可接近亚毫米并提供…把本条推向第061号增材制造面板“庚、原位监测：相机看见了熔池，却还没看见合格”；两者共享“可复现等于可重做”。光子计数 CT追问检出、误报、下游操作和患者结局，对方却把局部高分识别为迁移误差。空间分辨率可接近亚毫米并提供…与增材制造的反向读数逼出实施基础设施；固定资源并移除它，若光子计数 CT效应不变，对撞即被证伪。由空间分辨率可接近亚毫米并提供能谱信息，剂量或噪声优势随任务和体型出发，与第061号面板对撞后同时报告局部能力与保真率。
五、全身 PET：灵敏度把动态生物分布铺到全身Total-body PET
2019 年，EXPLORER 全身 PET 系统以全身 PET把“灵敏度把动态生物分布铺到全身”放进可重复比较；此前，原始信号、重建版本与临床行动常被合并描述。Total-body PET 要求交代对象怎样进入、观察窗何时起止、检出、误报、下游操作和患者结局由谁确认；缺少其中一项，轴向覆盖接近 2 米，系统灵…就仍只是能力展示。基于更高灵敏度不等于病理特异，还需管理高数据量、低剂量与全身偶发信号，全身 PET还须配对保存原始对象与代理读数，避免数据库只剩标签。
轴向覆盖接近 2 米，系统灵…使EXPLORER 全身 PET 系统在本条只锁定“灵敏度把动态生物分布铺到全身”能否转成检出、误报、下游操作和患者结局。更高灵敏度不等于病理特异，还需管理高数据量、低剂量与全身偶发信号。依这笔读数的原分母，若移除该环节后全身 PET仍等幅同号，单因主张即降级，不能再用中心经验兜底。
EXPLORER 全身 PET 系统在 2019 年报告：轴向覆盖接近 2 米，系统灵敏度相较传统 PET 可提高约 40 倍并缩短扫描到分钟内。全身 PET的分子是达到预设检出、误报、下游操作和患者结局者，分母回到全部随机、入组或符合资格者；95% 置信区间、失访和竞争事件与点估计并列。轴向覆盖接近 2 米，系统灵…的量纲不能与别项互换。
轴向覆盖接近 2 米，系统灵…是EXPLORER 全身 PET 系统自己留下的反例，全身 PET边界止于原入组。轴向覆盖接近 2 米，系统灵…反查出的失效条件是：低风险或高资源病例占优时，全身 PET中间读数越好，未计检出、误报、下游操作和患者结局损失反而越大。EXPLORER 全身 PET 系统账本的空位是检测限、低负荷或取样失败后的无读数者；未测、停用和未随访不得合成空值。
轴向覆盖接近 2 米，系统灵…触发两笔复核：Di Giorgio A、Di Franco M、Mei R，PET clinics 2026，doi:10.1016/j.cpet.2026.02.001；作者组，Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine 2026，PMID:42547303。轴向覆盖接近 2 米，系统灵…还要与FDA《AI-enabled Medical Devices》动态清单与 2025 全生命周期监管指南交叉核对；机构更新不能替代分母、效应区间和伤害读数。轴向覆盖接近 2 米，系统灵…要求下一轮全身 PET研究公开方案版本、人工修订与停止规则。轴向覆盖接近 2 米，系统灵敏度相较传统 PET 可提高约 40 倍并缩短扫描到分钟内这笔读数若没有原始分母，不能与另一中心的比例直接相减。
轴向覆盖接近 2 米，系统灵…把本条推向第065号生态学面板“丁、DNA 条形码：物种鉴定进入批量序列时代”；两者共享“中位个案代表分布”。全身 PET追问检出、误报、下游操作和患者结局，对方却把局部高分识别为迁移误差。轴向覆盖接近 2 米，系统灵…与生态学的反向读数逼出实施基础设施；固定资源并移除它，若全身 PET效应不变，对撞即被证伪。轴向覆盖接近 2 米，系统灵…要求EXPLORER 全身 PET 系统的主路径预先写清方向、最小差异与停止条件。
六、便携低场 MRI：磁共振走出专用机房Portable Low-field MRI
2020 年，床旁低场 MRI 神经重症研究以便携低场 MRI把“磁共振走出专用机房”放进可重复比较；此前，原始信号、重建版本与临床行动常被合并描述。Portable Low-field MRI 要求交代对象怎样进入、观察窗何时起止、检出、误报、下游操作和患者结局由谁确认；缺少其中一项，约 0.064 T 系统可在…就仍只是能力展示。约 0.064 T 系统可在 ICU 床旁完成脑成像，图像分辨率低于 1.5T 或 3T这笔读数若没有原始分母，不能与另一中心的比例直接相减。
约 0.064 T 系统可在…使床旁低场 MRI 神经重症研究在本条只锁定“磁共振走出专用机房”能否转成检出、误报、下游操作和患者结局。可达性提升必须与漏诊谱、操作者培训和后续高场检查需求同账。依这笔读数的原分母，若移除该环节后便携低场 MRI仍等幅同号，单因主张即降级，不能再用中心经验兜底。约 0.064 T 系统可在…要求床旁低场 MRI 神经重症研究的主路径预先写清方向、最小差异与停止条件。
床旁低场 MRI 神经重症研究在 2020 年报告：约 0.064 T 系统可在 ICU 床旁完成脑成像，图像分辨率低于 1.5T 或 3T。便携低场 MRI的分子是达到预设检出、误报、下游操作和患者结局者，分母回到全部随机、入组或符合资格者；95% 置信区间、失访和竞争事件与点估计并列。约 0.064 T 系统可在…的量纲不能与别项互换。
约 0.064 T 系统可在…是床旁低场 MRI 神经重症研究自己留下的反例，便携低场 MRI边界止于原入组。约 0.064 T 系统可在…反查出的失效条件是：换成未见医院的长期检出、误报、下游操作和患者结局后效应低于最小差异，便携低场 MRI即失效。床旁低场 MRI 神经重症研究账本的空位是因转诊、费用、床位或技术门槛未进入者；未测、停用和未随访不得合成空值。
约 0.064 T 系统可在…触发两笔复核：Basser P，Science advances 2022，doi:10.1126/sciadv.abp9307；Qiu Y、Lee PK、Dai K，NMR in biomedicine 2026，doi:10.1002/nbm.70294。约 0.064 T 系统可在…还要与FDA《AI-enabled Medical Devices》动态清单与 2025 全生命周期监管指南交叉核对；机构更新不能替代分母、效应区间和伤害读数。约 0.064 T 系统可在…要求下一轮便携低场 MRI研究公开方案版本、人工修订与停止规则。按照可达性提升必须与漏诊谱、操作者培训和后续高场检查需求同账，2026年论文须核对是否重叠于原始2020年人群。
约 0.064 T 系统可在…把本条推向第068号遥感与地理信息面板“十一、可见性政治：没有被测到的地方会从治理中消失”；两者共享“中位个案代表分布”。便携低场 MRI追问检出、误报、下游操作和患者结局，对方却把局部高分识别为迁移误差。约 0.064 T 系统可在…与遥感与地理信息的反向读数逼出实施基础设施；固定资源并移除它，若便携低场 MRI效应不变，对撞即被证伪。围绕磁共振走出专用机房的内部反例要保留治疗暴露和退出原因，不能在事后静默删除。
七、PSMA 诊疗一体化：同一靶点先显像再治疗PSMA Theranostics
2021 年，VISION 试验与 177Lu-PSMA-617以PSMA 诊疗一体化把“同一靶点先显像再治疗”放进可重复比较；此前，原始信号、重建版本与临床行动常被合并描述。PSMA Theranostics 要求交代对象怎样进入、观察窗何时起止、检出、误报、下游操作和患者结局由谁确认；缺少其中一项，放射配体治疗使影像学进展或死…就仍只是能力展示。
放射配体治疗使影像学进展或死…使VISION 试验与 177Lu-PSMA-617在本条只锁定“同一靶点先显像再治疗”能否转成检出、误报、下游操作和患者结局。靶点显像阳性是治疗入口，不保证所有病灶同表达或长期不逃逸。依这笔读数的原分母，若移除该环节后PSMA 诊疗一体化仍等幅同号，单因主张即降级，不能再用中心经验兜底。围绕同一靶点先显像再治疗的内部反例要保留治疗暴露和退出原因，不能在事后静默删除。
VISION 试验与 177Lu-PSMA-617在 2021 年报告：放射配体治疗使影像学进展或死亡风险显著下降，中位总生存约 15.3 对 11.3 个月。PSMA 诊疗一体化的分子是达到预设检出、误报、下游操作和患者结局者，分母回到全部随机、入组或符合资格者；95% 置信区间、失访和竞争事件与点估计并列。放射配体治疗使影像学进展或死…的量纲不能与别项互换。放射配体治疗使影像学进展或死亡风险显著下降，中位总生存约 15.3 对 11.3 个月这笔读数若没有原始分母，不能与另一中心的比例直接相减。
放射配体治疗使影像学进展或死…是VISION 试验与 177Lu-PSMA-617自己留下的反例，PSMA 诊疗一体化边界止于原入组。放射配体治疗使影像学进展或死…反查出的失效条件是：低风险或高资源病例占优时，PSMA 诊疗一体化中间读数越好，未计检出、误报、下游操作和患者结局损失反而越大。VISION 试验与 177Lu-PSMA-617账本的空位是停药、交叉、救援治疗或竞争死亡者；未测、停用和未随访不得合成空值。
放射配体治疗使影像学进展或死…触发两笔复核：Sandhu K、Chen D、Hennes D，Cancers 2025，doi:10.3390/cancers17223717；Wang J、Wang R、Xiang J，Theranostics 2026，doi:10.7150/thno.128143。放射配体治疗使影像学进展或死…还要与FDA《AI-enabled Medical Devices》动态清单与 2025 全生命周期监管指南交叉核对；机构更新不能替代分母、效应区间和伤害读数。放射配体治疗使影像学进展或死…要求下一轮PSMA 诊疗一体化研究公开方案版本、人工修订与停止规则。
放射配体治疗使影像学进展或死…把本条推向第062号传感与物联网面板“三、联邦学习：数据不出端，信息仍可能泄漏”；两者共享“中位个案代表分布”。PSMA 诊疗一体化追问检出、误报、下游操作和患者结局，对方却把局部高分识别为迁移误差。放射配体治疗使影像学进展或死…与传感与物联网的反向读数逼出实施基础设施；固定资源并移除它，若PSMA 诊疗一体化效应不变，对撞即被证伪。
八、定量影像标志物：灰度值开始要求跨机一致Quantitative Imaging Biomarkers
2022 年，QIBA profiles 与多中心标准化以定量影像标志物把“灰度值开始要求跨机一致”放进可重复比较；此前，原始信号、重建版本与临床行动常被合并描述。Quantitative Imaging Biomarkers 要求交代对象怎样进入、观察窗何时起止、检出、误报、下游操作和患者结局由谁确认；缺少其中一项，同一病灶 ADC、SUV 或…就仍只是能力展示。
同一病灶 ADC、SUV 或…使QIBA profiles 与多中心标准化在本条只锁定“灰度值开始要求跨机一致”能否转成检出、误报、下游操作和患者结局。定量阈值只有在采集、重建、分割与重复性预算固定后才可比较。依这笔读数的原分母，若移除该环节后定量影像标志物仍等幅同号，单因主张即降级，不能再用中心经验兜底。由同一病灶 ADC、SUV 或体积在不同设备重测可相差 10%—3出发，与第065号面板对撞后同时报告局部能力与保真率。
QIBA profiles 与多中心标准化在 2022 年报告：同一病灶 ADC、SUV 或体积在不同设备重测可相差 10%—30%，超过部分治疗变化。定量影像标志物的分子是达到预设检出、误报、下游操作和患者结局者，分母回到全部随机、入组或符合资格者；95% 置信区间、失访和竞争事件与点估计并列。同一病灶 ADC、SUV 或…的量纲不能与别项互换。按照定量阈值只有在采集、重建、分割与重复性预算固定后才可比较，2026年论文须核对是否重叠于原始2022年人群。
同一病灶 ADC、SUV 或…是QIBA profiles 与多中心标准化自己留下的反例，定量影像标志物边界止于原入组。同一病灶 ADC、SUV 或…反查出的失效条件是：换成未见医院的长期检出、误报、下游操作和患者结局后效应低于最小差异，定量影像标志物即失效。QIBA profiles 与多中心标准化账本的空位是因校准、标本质量或病程窗口被判不可评价者；未测、停用和未随访不得合成空值。围绕灰度值开始要求跨机一致的内部反例要保留治疗暴露和退出原因，不能在事后静默删除。
同一病灶 ADC、SUV 或…触发两笔复核：McDonald ES、Kazerouni AS、Metanet P，AJR. American journal of roentgenology 2026，doi:10.2214/ajr.25.32958；O'Brien SR，AJR. American journal of roentgenology 2026，doi:10.2214/ajr.26.35291。同一病灶 ADC、SUV 或…还要与FDA《AI-enabled Medical Devices》动态清单与 2025 全生命周期监管指南交叉核对；机构更新不能替代分母、效应区间和伤害读数。同一病灶 ADC、SUV 或…要求下一轮定量影像标志物研究公开方案版本、人工修订与停止规则。
同一病灶 ADC、SUV 或…把本条推向第065号生态学面板“庚、宏生态学大数据：出现记录不等于抽样设计”；两者共享“越精细越接近真实”。定量影像标志物追问检出、误报、下游操作和患者结局，对方却把局部高分识别为迁移误差。同一病灶 ADC、SUV 或…与生态学的反向读数逼出实施基础设施；固定资源并移除它，若定量影像标志物效应不变，对撞即被证伪。
九、偶发瘤：扫描覆盖越广，未请求发现越多Incidental Findings
2018 年，全身 MRI、CT 与遗传队列影像研究以偶发瘤把“扫描覆盖越广，未请求发现越多”放进可重复比较；此前，原始信号、重建版本与临床行动常被合并描述。Incidental Findings 要求交代对象怎样进入、观察窗何时起止、检出、误报、下游操作和患者结局由谁确认；缺少其中一项，健康人全身 MRI 可在约三…就仍只是能力展示。
健康人全身 MRI 可在约三…使全身 MRI、CT 与遗传队列影像研究在本条只锁定“扫描覆盖越广，未请求发现越多”能否转成检出、误报、下游操作和患者结局。发现率不能代表健康收益，后续检查、焦虑和过诊断需进入筛查账。依这笔读数的原分母，若移除该环节后偶发瘤仍等幅同号，单因主张即降级，不能再用中心经验兜底。
全身 MRI、CT 与遗传队列影像研究在 2018 年报告：健康人全身 MRI 可在约三成以上发现需复核异常，真正严重疾病只占少数。偶发瘤的分子是达到预设检出、误报、下游操作和患者结局者，分母回到全部随机、入组或符合资格者；95% 置信区间、失访和竞争事件与点估计并列。健康人全身 MRI 可在约三…的量纲不能与别项互换。
健康人全身 MRI 可在约三…是全身 MRI、CT 与遗传队列影像研究自己留下的反例，偶发瘤边界止于原入组。健康人全身 MRI 可在约三…反查出的失效条件是：低风险或高资源病例占优时，偶发瘤中间读数越好，未计检出、误报、下游操作和患者结局损失反而越大。全身 MRI、CT 与遗传队列影像研究账本的空位是只有替代终点、没有长期功能或生存随访者；未测、停用和未随访不得合成空值。由健康人全身 MRI 可在约三成以上发现需复核异常，真正严重疾病只出发，与第069号面板对撞后同时报告局部能力与保真率。
健康人全身 MRI 可在约三…触发两笔复核：Arkoudis NA、Moschovaki-Zeiger O、Koutserimpas C，World journal of radiology 2026，doi:10.4329/wjr.v18.i3.119025；Ellard S、Hanson H、Cassidy EJ，Journal of medical genetics 2026，doi:10.1136/jmg-2026-111522。健康人全身 MRI 可在约三…还要与FDA《AI-enabled Medical Devices》动态清单与 2025 全生命周期监管指南交叉核对；机构更新不能替代分母、效应区间和伤害读数。健康人全身 MRI 可在约三…要求下一轮偶发瘤研究公开方案版本、人工修订与停止规则。按照发现率不能代表健康收益，后续检查、焦虑和过诊断需进入筛查账，2026年论文须核对是否重叠于原始2018年人群。
健康人全身 MRI 可在约三…把本条推向第069号可持续与碳中和面板“辛、生命周期评价：低碳要按功能单位而不是设备标签”；两者共享“越精细越接近真实”。偶发瘤追问检出、误报、下游操作和患者结局，对方却把局部高分识别为迁移误差。健康人全身 MRI 可在约三…与可持续与碳中和的反向读数逼出实施基础设施；固定资源并移除它，若偶发瘤效应不变，对撞即被证伪。
十、联邦学习：影像不出院也能共同训练Federated Imaging AI
2022 年，多院联邦学习与隐私研究以联邦学习把“影像不出院也能共同训练”放进可重复比较；此前，原始信号、重建版本与临床行动常被合并描述。Federated Imaging AI 要求交代对象怎样进入、观察窗何时起止、检出、误报、下游操作和患者结局由谁确认；缺少其中一项，跨数家医院可接近集中训练性能…就仍只是能力展示。
跨数家医院可接近集中训练性能…使多院联邦学习与隐私研究在本条只锁定“影像不出院也能共同训练”能否转成检出、误报、下游操作和患者结局。不搬原图不等于没有隐私泄漏，也不能消除标签和设备异质性。依这笔读数的原分母，若移除该环节后联邦学习仍等幅同号，单因主张即降级，不能再用中心经验兜底。
多院联邦学习与隐私研究在 2022 年报告：跨数家医院可接近集中训练性能，但站点样本悬殊时小医院误差仍更高。联邦学习的分子是达到预设检出、误报、下游操作和患者结局者，分母回到全部随机、入组或符合资格者；95% 置信区间、失访和竞争事件与点估计并列。跨数家医院可接近集中训练性能…的量纲不能与别项互换。
跨数家医院可接近集中训练性能…是多院联邦学习与隐私研究自己留下的反例，联邦学习边界止于原入组。跨数家医院可接近集中训练性能…反查出的失效条件是：低风险或高资源病例占优时，联邦学习中间读数越好，未计检出、误报、下游操作和患者结局损失反而越大。多院联邦学习与隐私研究账本的空位是离开高资源中心后无法继续执行的患者；未测、停用和未随访不得合成空值。
跨数家医院可接近集中训练性能…触发两笔复核：Giouroukou K、Marias K、Tsiknakis M，Radiology. Artificial intelligence 2026，doi:10.1148/ryai.250273；Annan R、Qin H、Newman R，Scientific reports 2026，doi:10.1038/s41598-026-45454-9。跨数家医院可接近集中训练性能…还要与FDA《AI-enabled Medical Devices》动态清单与 2025 全生命周期监管指南交叉核对；机构更新不能替代分母、效应区间和伤害读数。跨数家医院可接近集中训练性能…要求下一轮联邦学习研究公开方案版本、人工修订与停止规则。
跨数家医院可接近集中训练性能…把本条推向第062号传感与物联网面板“九、数字孪生：传感流并不自动等于对象”；两者共享“越精细越接近真实”。联邦学习追问检出、误报、下游操作和患者结局，对方却把局部高分识别为迁移误差。跨数家医院可接近集中训练性能…与传感与物联网的反向读数逼出实施基础设施；固定资源并移除它，若联邦学习效应不变，对撞即被证伪。由跨数家医院可接近集中训练性能，但站点样本悬殊时小医院误差仍更高出发，与第062号面板对撞后同时报告局部能力与保真率。
十一、生成式重建：降噪与幻觉来自同一先验Generative Image Reconstruction
2024 年，深度重建、扩散模型与 FDA 生成式 AI 讨论以生成式重建把“降噪与幻觉来自同一先验”放进可重复比较；此前，原始信号、重建版本与临床行动常被合并描述。Generative Image Reconstruction 要求交代对象怎样进入、观察窗何时起止、检出、误报、下游操作和患者结局由谁确认；缺少其中一项，低剂量图像噪声可显著下降，但…就仍只是能力展示。基于图像更平滑不等于更真实，病灶检出和失败可见性必须优先于审美，生成式重建还须配对保存原始对象与代理读数，避免数据库只剩标签。
低剂量图像噪声可显著下降，但…使深度重建、扩散模型与 FDA 生成式 AI 讨论在本条只锁定“降噪与幻觉来自同一先验”能否转成检出、误报、下游操作和患者结局。图像更平滑不等于更真实，病灶检出和失败可见性必须优先于审美。依这笔读数的原分母，若移除该环节后生成式重建仍等幅同号，单因主张即降级，不能再用中心经验兜底。
深度重建、扩散模型与 FDA 生成式 AI 讨论在 2024 年报告：低剂量图像噪声可显著下降，但模型可能抹去小病灶或生成训练先验中的结构。生成式重建的分子是达到预设检出、误报、下游操作和患者结局者，分母回到全部随机、入组或符合资格者；95% 置信区间、失访和竞争事件与点估计并列。低剂量图像噪声可显著下降，但…的量纲不能与别项互换。
低剂量图像噪声可显著下降，但…是深度重建、扩散模型与 FDA 生成式 AI 讨论自己留下的反例，生成式重建边界止于原入组。低剂量图像噪声可显著下降，但…反查出的失效条件是：换成未见医院的长期检出、误报、下游操作和患者结局后效应低于最小差异，生成式重建即失效。深度重建、扩散模型与 FDA 生成式 AI 讨论账本的空位是不良反应、制造失败或依从中断的暴露时段；未测、停用和未随访不得合成空值。
低剂量图像噪声可显著下降，但…触发两笔复核：Sotthiwat E、Zhen L、Zhang C，IEEE transactions on neural networks and learning systems 2025，doi:10.1109/tnnls.2024.3383722；Tivnan M、Yoon S、Chen Z，Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention 2024，doi:10.1007/978-3-031-72117-5_42。低剂量图像噪声可显著下降，但…还要与FDA《AI-enabled Medical Devices》动态清单与 2025 全生命周期监管指南交叉核对；机构更新不能替代分母、效应区间和伤害读数。低剂量图像噪声可显著下降，但…要求下一轮生成式重建研究公开方案版本、人工修订与停止规则。
低剂量图像噪声可显著下降，但…把本条推向第066号海洋科学面板“乙、XBT 订正：仪器偏差足以改写海洋增暖”；两者共享“测量不改变被测对象”。生成式重建追问检出、误报、下游操作和患者结局，对方却把局部高分识别为迁移误差。低剂量图像噪声可显著下降，但…与海洋科学的反向读数逼出实施基础设施；固定资源并移除它，若生成式重建效应不变，对撞即被证伪。
十二、影像—病历多模态：诊断上下文进入同一模型Multimodal Diagnostic Models
2025 年，影像、报告与电子病历联合基础模型以影像—病历多模态把“诊断上下文进入同一模型”放进可重复比较；此前，原始信号、重建版本与临床行动常被合并描述。Multimodal Diagnostic Models 要求交代对象怎样进入、观察窗何时起止、检出、误报、下游操作和患者结局由谁确认；缺少其中一项，部分基准上多模态模型比单影像…就仍只是能力展示。
部分基准上多模态模型比单影像…使影像、报告与电子病历联合基础模型在本条只锁定“诊断上下文进入同一模型”能否转成检出、误报、下游操作和患者结局。融合只有在每种模态的时间、来源和缺失机制可审计时才是增益。依这笔读数的原分母，若移除该环节后影像—病历多模态仍等幅同号，单因主张即降级，不能再用中心经验兜底。
影像、报告与电子病历联合基础模型在 2025 年报告：部分基准上多模态模型比单影像提高数个百分点，但缺失病历与时间泄漏会夸大性能。影像—病历多模态的分子是达到预设检出、误报、下游操作和患者结局者，分母回到全部随机、入组或符合资格者；95% 置信区间、失访和竞争事件与点估计并列。部分基准上多模态模型比单影像…的量纲不能与别项互换。
部分基准上多模态模型比单影像…是影像、报告与电子病历联合基础模型自己留下的反例，影像—病历多模态边界止于原入组。部分基准上多模态模型比单影像…反查出的失效条件是：低风险或高资源病例占优时，影像—病历多模态中间读数越好，未计检出、误报、下游操作和患者结局损失反而越大。影像、报告与电子病历联合基础模型账本的空位是切点附近、共病重叠却被迫落入单格者；未测、停用和未随访不得合成空值。
部分基准上多模态模型比单影像…触发两笔复核：Cao RS、Huang TJ、Lin ZH，Journal of the College of Physicians and Surgeons--Pakistan : JCPSP 2026，doi:10.29271/jcpsp.2026.08.1054；Ye Z、Yuan J、Hong D，Frontiers in immunology 2025，doi:10.3389/fimmu.2025.1559200。部分基准上多模态模型比单影像…还要与FDA《AI-enabled Medical Devices》动态清单与 2025 全生命周期监管指南交叉核对；机构更新不能替代分母、效应区间和伤害读数。部分基准上多模态模型比单影像…要求下一轮影像—病历多模态研究公开方案版本、人工修订与停止规则。
部分基准上多模态模型比单影像…把本条推向第069号可持续与碳中和面板“九、公正转型：最优成本路径可能不是可执行路径”；两者共享“缺失即不存在”。影像—病历多模态追问检出、误报、下游操作和患者结局，对方却把局部高分识别为迁移误差。部分基准上多模态模型比单影像…与可持续与碳中和的反向读数逼出实施基础设施；固定资源并移除它，若影像—病历多模态效应不变，对撞即被证伪。
◎ 二十年连起来看
影像医学的第一条主线，是把“能看见”与“能改善结局”拆开。2008 年的冠脉 CT建立入口，2016 年的深度学习阅片把入口改成分层试验；到 2019 年，全身 PET又要求用轴向覆盖接近 2 米，系统灵敏度相较传统 PET 可提高约 40 倍并缩短扫描到分钟内校验行动。二十年进步因此不是指标增多，而是指标终于要向患者结局还账。
第二条主线，是平均疗效让位给响应分布。低剂量 CT 筛肺癌给出的读数是“高危吸烟者肺癌死亡相对下降约 20%，首轮阳性筛查约四分之一且多数非癌”，PSMA 诊疗一体化却暴露年龄、病程或表型会改变同一方向。将两条放在一起，影像医学最站得住的变化是：不再用一次均值替全部患者作答，而把尾部获益、尾部伤害与未入组者并列。
第三条主线，是把实施条件从脚注移进因果图。AI 设备潮、联邦学习和影像—病历多模态分别把治疗时点、个体制造与长期照护推到前台；最新来源的年份覆盖 2022—2026。离开原中心后还能保留多少效应，已经成为与原始效力同等重要的读数。
◎ 三个常见误解
误解一：测得更细，诊疗就必然更准。这句话之所以诱人，是PET/CT和定量影像标志物确实扩大了可见对象；但切点、取样与版本也同步增加。更准确的说法是：只有当新增分辨率在未见医院减少错分并改善检出、误报、下游操作和患者结局时，精细才算临床进步。
误解二：随机试验阳性，实施问题只是管理细节。乳腺断层合成的“每千次筛查可多检出约 1—2 例癌并减少部分召回，致密乳腺效果不同”容易让人忽略制造、依从或资源门槛。正确表述应把全部符合需求者作为分母，并单列未接受、未完成和因伤害退出者；否则试验回答的是可治疗者，而不是需要治疗者。
误解三：最新方法会自动淘汰旧方法。基础模型与生成式重建看似代表替代路线，但新方法常把成本、解释和随访转移给另一群人。V7 的校正是比较净增益：旧路径保留哪些可靠部分，新路径新增哪些反号风险，二者共同不覆盖谁。
◎ 与相邻领域的接口
影像医学与生物医学工程的分界，不在是否使用设备，而在终点由谁定义。PI-RADS或偶发瘤可以借助装置产生信号，临床端仍须用检出、误报、下游操作和患者结局裁决；接口读数是设备成功一次以后，患者获益是否仍在。
与流行病学的分界，是“传播到人群”不能替代“个体可行动”。扩散 MRI提供机制或风险读数，队列负责分母与外推；两者的共同验收项是绝对事件数、观察人年和未被招募者，而非只报相对变化。
与卫生政策的分界，是指南采纳本身会改变指标含义。FDA《AI-enabled Medical Devices》动态清单与 2025 全生命周期监管指南给出制度入口，但支付、转诊与供应会重画光子计数 CT的使用人群。接口研究应把临床效力、有效覆盖率和家庭承担成本分栏，防止政策规模掩盖治疗落差。
◎ 争议现场
第一场争议是读者—AI 团队的替代终点能否预测长期净收益。收敛研究应在同一随机人群同时测早期响应、检出、误报、下游操作和患者结局与两年后状态，并按原分组保留死亡、退出和救援治疗；若早期改善不穿过长期终点，替代关系即被证伪。
第二场争议是便携低场 MRI能否用于低患病率或低风险人群。下一项多中心研究需预设患病率层、阳性预测值、下游操作率和伤害事件，以全部受筛者为分母；若检出增加却没有降低晚期事件，扩大筛查不构成净获益。
第三场争议落在生成式重建的适应性或学习型策略。可收敛的设计要冻结一个对照版本，再预注册更新触发、撤回阈值和外部盲测；如果每次更新都换分母或终点，所谓学习只是在移动球门。
◎ 往下五年看什么
第一项读数是跨场景保真率：冠脉 CT或基础模型离开开发中心后，主要效应保留多少，并按设备、医院和患者风险层报告 95% 置信区间。
第二项是有效覆盖率：真正得到可解释结果或完成治疗者／全部符合临床需求者。影像组学与偶发瘤尤其要把制造失败、标本失败、等待超窗和负担不起者留在分母。
第三项是反号发生率：中间指标改善而检出、误报、下游操作和患者结局恶化的病例／全部部署病例。第四项是版本可追溯率：定量影像标志物与影像—病历多模态能否回放原始数据、算法、人工修订和责任主体。到 2031 年，四项没有同时改善的路线仍只能称局部能力。
◎ 可与哪些领域对撞
本块“甲、冠脉 CT：解剖成像进入胸痛分流”对撞第063号气候科学面板“丁、极端事件归因：把一次灾害放进反事实世界”。两者共同预设“测量不改变被测对象”，都可能把已记录对象当成完整分母。冠脉 CT追向检出、误报、下游操作和患者结局，对方却把同一局部高分识别为认证、观测或治理偏差。矛盾逼出的第三因素是基础设施选择：它同时决定谁被看见和结果能否迁移。
本块“丁、低剂量 CT 筛肺癌：死亡终点约束更多结节”对撞第063号气候科学面板“丙、变暖停顿：短时间窗怎样制造叙事”。两者共同预设“缺失即不存在”，都可能把已记录对象当成完整分母。低剂量 CT 筛肺癌追向检出、误报、下游操作和患者结局，对方却把同一局部高分识别为认证、观测或治理偏差。矛盾逼出的第三因素是基础设施选择：它同时决定谁被看见和结果能否迁移。
本块“辛、深度学习阅片：像素到分类不再手工定义特征”对撞第067号行星科学面板“八、JWST 大气谱：更强仪器也带来更细的模型依赖”。两者共同预设“更多数据必然减少偏倚”，都可能把已记录对象当成完整分母。深度学习阅片追向检出、误报、下游操作和患者结局，对方却把同一局部高分识别为认证、观测或治理偏差。矛盾逼出的第三因素是基础设施选择：它同时决定谁被看见和结果能否迁移。
◎ 十条可做的研究命题
以下十条均为可证伪设计。
1. 命题：冠脉 CT经基础模型才形成净收益。怎么做：联合追踪资料，固定分母与阈值。证伪：去掉基础模型后，冠脉 CT仍同幅同号并跨院复现。
2. 命题：PET/CT经光子计数 CT才形成净收益。怎么做：分层复算资料，固定分母与阈值。证伪：去掉光子计数 CT后，PET/CT仍同幅同号并跨院复现。
3. 命题：扩散 MRI经全身 PET才形成净收益。怎么做：跨院盲测资料，固定分母与阈值。证伪：去掉全身 PET后，扩散 MRI仍同幅同号并跨院复现。
4. 命题：低剂量 CT 筛肺癌经便携低场 MRI才形成净收益。怎么做：时间窗互换资料，固定分母与阈值。证伪：去掉便携低场 MRI后，低剂量 CT 筛肺癌仍同幅同号并跨院复现。
5. 命题：乳腺断层合成经PSMA 诊疗一体化才形成净收益。怎么做：切点移动资料，固定分母与阈值。证伪：去掉PSMA 诊疗一体化后，乳腺断层合成仍同幅同号并跨院复现。
6. 命题：PI-RADS经定量影像标志物才形成净收益。怎么做：版本回放资料，固定分母与阈值。证伪：去掉定量影像标志物后，PI-RADS仍同幅同号并跨院复现。
7. 命题：影像组学经偶发瘤才形成净收益。怎么做：反事实移除资料，固定分母与阈值。证伪：去掉偶发瘤后，影像组学仍同幅同号并跨院复现。
8. 命题：深度学习阅片经联邦学习才形成净收益。怎么做：尾部复核资料，固定分母与阈值。证伪：去掉联邦学习后，深度学习阅片仍同幅同号并跨院复现。
9. 命题：AI 设备潮经生成式重建才形成净收益。怎么做：制度对照资料，固定分母与阈值。证伪：去掉生成式重建后，AI 设备潮仍同幅同号并跨院复现。
10. 命题：读者—AI 团队经影像—病历多模态才形成净收益。怎么做：长期回写资料，固定分母与阈值。证伪：去掉影像—病历多模态后，读者—AI 团队仍同幅同号并跨院复现。
◎ 资料核验
以下二十组均对应正文来源行；“争议”与“最新”为不同 MEDLINE 记录，优先保留 DOI、卷期页与 2024—2026 年更新。
- 冠脉 CT｜提出：64 排 CT 冠脉成像与多中心验证（2008）；争议：Hur J、Hong YJ，《CAD-RADS: A Standardized Reporting System for Coronary CT Angiography》；Journal of the Korean Society of Radiology 2026；87(2):227-246；doi:10.3348/jksr.2025.0122；最新：Wang A、Truong QA，《Optimizing Heart Rate for Coronary CT Angiography-A Practical Framework》；Journal of cardiovascular computed tomography 2026；doi:10.1016/j.jcct.2026.07.005。
- PET/CT｜提出：FDG PET/CT 肿瘤分期研究（2006）；争议：Veneziano FA、Gioia FA、Gentile F，《Hybrid PET/CT and PET/MR in Coronary Artery Disease: An Update for Clinicians, with Insights into AI-Guided Integration》；Journal of cardiovascular development and disease 2025；12(9):338；doi:10.3390/jcdd12090338；最新：Weissensee A、Stämpfli SF、Moschkowitsch M，《Coronary periarteritis as a rare cause of angina in a runner: hybrid PET/CT findings》；European journal of nuclear medicine and molecular imaging 2026；53(10):5621-5622；doi:10.1007/s00259-026-07875-6。
- 扩散 MRI｜提出：扩散张量成像与急性卒中、脑白质研究（2009）；争议：Merenstein JL，《Diffusion MRI of gray matter microstructural profiles in healthy aging. 》；Neuroscience and biobehavioral reviews 2026；189:106896；doi:10.1016/j.neubiorev.2026.106896；最新：Chakwizira A、Şimşek K、Szczepankiewicz F，《The Role of Dendritic Spines in Water Exchange Measurements With Diffusion MRI: Double Diffusion Encoding and Free-Waveform MRI》；NMR in biomedicine 2026；39(7):e70315；doi:10.1002/nbm.70315。
- 低剂量 CT 筛肺癌｜提出：National Lung Screening Trial（2011）；争议：Revel MP、Goo JM、Vliegenthart R，《Smoking-Related Comorbidities Detected Through Low-Dose CT Imaging Lung Cancer Screening: Current Evidence and Future Directions》；Chest 2026；doi:10.1016/j.chest.2026.05.028；最新：Liu H、Yan S、Liu P，《Lung Cancer Incidence and Mortality After Negative Low-Dose CT Imaging Screening Results》；Chest 2026；doi:10.1016/j.chest.2026.05.049。
- 乳腺断层合成｜提出：数字乳腺断层合成筛查队列（2014）；争议：Tuite CM、Gavenonis SC，《Digital Breast Tomosynthesis: What We now Know Beyond the Prevalent Screen》；Journal of breast imaging 2026；8(3):231-238；doi:10.1093/jbi/wbag007；最新：Wu S，《Foundation Models Meet Digital Breast Tomosynthesis》；Radiology 2026；320(2):e261974；doi:10.1148/radiol.261974。
- PI-RADS｜提出：ESUR 与 ACR PI-RADS 标准（2012）；争议：Zhang S、Wang X、Guo M，《PI-RADS v2.1 for prostate MRI: current applications, ongoing debates, and synergies with advanced technologies-a narrative review》；Translational andrology and urology 2026；15(5):183；doi:10.21037/tau-2026-0193；最新：Bossi Croci R、Sapoval M、Dariane C，《PI-RADS 3-5 lesions MRI pattern after prostate artery embolization》；The British journal of radiology 2026；99(1182):1178-1189；doi:10.1093/bjr/tqag062。
- 影像组学｜提出：Lambin 等影像组学框架（2012）；争议：Forouzannia SA、Khalaj F、Ghorani H，《Application of radiomics in abdominal aortic aneurysm and endovascular aneurysm repair-related adverse events imaging: a systematic review》；CVIR endovascular 2026；9(1):82；doi:10.1186/s42155-026-00729-0；最新：Zhu B、Chen K、Wen Z，《Development and validation of a multiparametric MRI habitat radiomics nomogram for predicting early complete response to induction chemoimmunotherapy in locally advanced nasopharyngeal carcinoma》；European journal of radiology 2026；204:113112；doi:10.1016/j.ejrad.2026.113112。
- 深度学习阅片｜提出：Gulshan 等糖网筛查深度学习研究（2016）；争议：Ijaz MF、Woźniak M，《Editorial: Recent Advances in Deep Learning and Medical Imaging for Cancer Treatment》；Cancers 2024；16(4):700；doi:10.3390/cancers16040700；最新：Gong C、Bhargava R、Bajaj C，《Exploring the Study of miR-1301 Inhibiting the Proliferation and Migration of Squamous Cell Carcinoma YD-38 Cells through PI3K/AKT Pathway under Deep Learning Medical Images》；Computational intelligence and neuroscience 2022；2022:5865640；doi:10.1155/2022/5865640。
- AI 设备潮｜提出：FDA AI-enabled medical device 授权清单（2020）；争议：Ardic N、Dinc R，《AI-enabled cardiovascular devices: a lifecycle playbook for evidence, change control, and post-market assurance》；Frontiers in digital health 2026；8:1785381；doi:10.3389/fdgth.2026.1785381；最新：Gopal J、Zhou AE、Marghoob AA，《The state of artificial intelligence-enabled skin cancer diagnostics: Why are there two spectroscopy devices available yet no imaging devices?》；Clinics in dermatology 2025；43(5):687-689；doi:10.1016/j.clindermatol.2025.05.001。
- 读者—AI 团队｜提出：乳腺与胸部影像 AI 读者试验（2021）；争议：Lu C、Tan T、Yu L，《AI in breast imaging: A systematic review of reader studies evaluating design, performance, and clinical impact》；Medical physics 2025；52(10):e70018；doi:10.1002/mp.70018；最新：Moturu A、Komolafe O、Joshi S，《Evaluating Human-AI Interaction in Pediatric Whole-Body MRI: An Exploratory Study of an AI-Assisted Tumour Overlay》；JMIR human factors 2026；doi:10.2196/81066。
- 基础模型｜提出：自监督与多模态医学影像基础模型研究（2023）；争议：Chaudhari AS、Bluethgen C、Ouyang D，《Reconsidering Conclusions of Bias Assessment in Medical Imaging Foundation Models》；Radiology. Artificial intelligence 2023；5(6):e230432；doi:10.1148/ryai.230432；最新：Cohen BA、Fhima J、Meisel M，《Ophthalmology foundation models for clinically significant age macular degeneration detection》；Physiological measurement 2026；47(3)；doi:10.1088/1361-6579/ae3936。
- 光子计数 CT｜提出：首批临床光子计数 CT 系统（2021）；争议：Bousson V、Vallot A、Richette P，《Photon-counting CT of chronic gout of the hand》；Diagnostic and interventional imaging 2026；doi:10.1016/j.diii.2026.07.008；最新：Sun M、Ma X、Chen Y，《Photon-counting CT angiography for anatomical assessment of patent ductus arteriosus in a child》；Cardiology in the young 2026；doi:10.1017/s1047951126112979。
- 全身 PET｜提出：EXPLORER 全身 PET 系统（2019）；争议：Di Giorgio A、Di Franco M、Mei R，《Total-Body PET in Theranostics: Reshaping Treatment Planning and Follow-Up》；PET clinics 2026；21(3):343-351；doi:10.1016/j.cpet.2026.02.001；最新：作者组，《A PET Revolution: Transforming Imaging with Total-Body PET》；Journal of nuclear medicine : official publication, Society of Nuclear Medicine 2026；67(8):4A；PMID:42547303。
- 便携低场 MRI｜提出：床旁低场 MRI 神经重症研究（2020）；争议：Basser P，《Detection of stroke by portable, low-field MRI: A milestone in medical imaging》；Science advances 2022；8(16):eabp9307；doi:10.1126/sciadv.abp9307；最新：Qiu Y、Lee PK、Dai K，《Multi-Shot Multi-Echo xSPEN Technique for Portable Low-Field MRI Systems》；NMR in biomedicine 2026；39(6):e70294；doi:10.1002/nbm.70294。
- PSMA 诊疗一体化｜提出：VISION 试验与 177Lu-PSMA-617（2021）；争议：Sandhu K、Chen D、Hennes D，《PSMA Theranostics in Prostate Cancer and Beyond: Current and Future Perspectives》；Cancers 2025；17(22):3717；doi:10.3390/cancers17223717；最新：Wang J、Wang R、Xiang J，《Phase I dose-escalation study of [¹⁷⁷Lu]Lu-LNC1011, a long-circulating dansyl-modified PSMA theranostics, in metastatic castration-resistant prostate cancer》；Theranostics 2026；16(10):5175-5184；doi:10.7150/thno.128143。
- 定量影像标志物｜提出：QIBA profiles 与多中心标准化（2022）；争议：McDonald ES、Kazerouni AS、Metanet P，《The Future of Quantitative Breast Imaging: Integrated to Integral Imaging Biomarkers for Precision Cancer Care, From the <i>AJR</i> Special Series on Quantitative Imaging》；AJR. American journal of roentgenology 2026；doi:10.2214/ajr.25.32958；最新：O'Brien SR，《Current and Emerging Quantitative Imaging Biomarkers in Breast Cancer》；AJR. American journal of roentgenology 2026；doi:10.2214/ajr.26.35291。
- 偶发瘤｜提出：全身 MRI、CT 与遗传队列影像研究（2018）；争议：Arkoudis NA、Moschovaki-Zeiger O、Koutserimpas C，《Proposing Incidental-Reporting and Data System: A classification system for incidental findings in radiology》；World journal of radiology 2026；18(3):119025；doi:10.4329/wjr.v18.i3.119025；最新：Ellard S、Hanson H、Cassidy EJ，《The British Society for Genetic Medicine guidance on managing incidental findings identified during rare disease genomic testing. 》；Journal of medical genetics 2026；doi:10.1136/jmg-2026-111522。
- 联邦学习｜提出：多院联邦学习与隐私研究（2022）；争议：Giouroukou K、Marias K、Tsiknakis M，《Rethinking Privacy in Medical Imaging AI: From Metadata and Pixel-Level Identification Risks to Federated Learning and Synthetic Data Challenges》；Radiology. Artificial intelligence 2026；8(1):e250273；doi:10.1148/ryai.250273；最新：Annan R、Qin H、Newman R，《Privacy-preserving federated learning with optimized ensemble weighting and knowledge distillation for COVID-19 detection from non-IID medical imaging data》；Scientific reports 2026；16(1):18064；doi:10.1038/s41598-026-45454-9。
- 生成式重建｜提出：深度重建、扩散模型与 FDA 生成式 AI 讨论（2024）；争议：Sotthiwat E、Zhen L、Zhang C，《Generative Image Reconstruction From Gradients》；IEEE transactions on neural networks and learning systems 2025；36(1):21-31；doi:10.1109/tnnls.2024.3383722；最新：Tivnan M、Yoon S、Chen Z，《Hallucination Index: An Image Quality Metric for Generative Reconstruction Models》；Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention 2024；15010:449-458；doi:10.1007/978-3-031-72117-5_42。
- 影像—病历多模态｜提出：影像、报告与电子病历联合基础模型（2025）；争议：Cao RS、Huang TJ、Lin ZH，《A Systematic Review and Meta-Analysis of a Liquid Biopsy-Based Multimodal Approach for the Diagnosis of Pulmonary Nodules. 》；Journal of the College of Physicians and Surgeons--Pakistan : JCPSP 2026；36(8):1054-1062；doi:10.29271/jcpsp.2026.08.1054；最新：Ye Z、Yuan J、Hong D，《Multimodal diagnostic models and subtype analysis for neoadjuvant therapy in breast cancer》；Frontiers in immunology 2025；16:1559200；doi:10.3389/fimmu.2025.1559200。
以下二十条是影像医学在 1950 至 2006 年之间立起来的经典思想，与上文近二十年的二十条合成一块面板的两层。它们回答的是另一个问题：上面每一条新做法所替换的，究竟是哪一条老前提，而那条老前提当年又是被谁、用什么材料立起来的。经典层不做名人榜，只收至今仍被现代二十条正面使用或正面反对的命题；每条末尾点名它在上文哪一条里继续活着。每条包含一行来源（提出／流变／今用／关键）、两段正文与一行五栏碰撞行：第一段交代当年的默认前提是被谁、用什么材料换掉的，第二段交代它的边界、后来被修正之处，以及它今天在上文哪一条里继续活着。
经一、超声：不用电离辐射，也不用把人搬进机房Ultrasound: No Ionising Radiation, No Dedicated Room
（一）1950 年前后，看到人体内部只有一条路：X 射线，而它有电离辐射、需要专门机房、也分不清软组织。Wild 与 Reid 把工业上探伤用的脉冲回波装置对准活体组织，1952 年报告可以按回波的时间与强度重建出软组织断面，并用它区分了乳腺的良恶性病变。成像从此有了第二条原理——不靠穿透，靠反射。
（二）超声后来成为最廉价、最普及的断层手段，也是唯一能在床边与野外实时使用的；代价是图像质量高度依赖操作者，同一位患者由两个人扫可以得出不同结论，可复现性长期偏低。本块六「便携低场 MRI：磁共振走出专用机房」重复的正是这条走向：把影像搬到患者身边，同时接下同一份可复现性的账。
经二、满足于搜索：找到一个就停止再找Satisfaction of Search: Finding One Thing Stops the Looking
（一）1960 年代，胸片漏诊被归因于阅片者不够仔细或经验不足。Tuddenham 1962 年提出一个更具体的机制：阅片者一旦找到一处异常，搜索强度就明显下降，第二处病灶因此更容易被漏掉。他把这称为满足于搜索——漏诊不是没看，是找到之后停止了找。这把一个态度问题改写成了一条可研究的视觉行为规律。
（二）眼动研究此后证实，多数被漏诊的病灶其实曾被注视过，只是没有被报告。提示与自动检出被寄望解决这一层，而报警一多又带来新的漏读模式：注意力被引到标记处，未被标记的地方看得更少。本块二「读者—AI 团队：辅助系统必须检验人机组合」要检验的正是这条人的行为特性——算法准不准与人机合起来准不准是两个问题。
经三、从投影重建断面：一个数学问题Reconstruction from Projections: A Mathematical Problem
（一）从投影反解内部分布这个数学问题，Radon 在 1917 年就给出过解，但无人知道它有什么用。1960 年代初，从体外测量推断体内结构在医学上仍被认为不可行：投影把三维压成二维，信息似乎已经丢了。Cormack 在为放疗计算剂量时反过来问，如果从足够多的角度测量射线沿直线的总衰减，能不能反解出每一点的密度。1963 年他给出了非均匀体的反演解，并用模型验证。这篇论文当时几乎无人引用，十年后成了断层成像的数学底座。
（二）滤波反投影随后成为数十年的标准算法，迭代重建在 2009 年之后普及。重建这一步从来不是中性的：它总要带进关于图像应该长什么样的先验，先验越强，噪声压得越低，而图像里没有测到的东西也越可能被补出来。本块十一「生成式重建：降噪与幻觉来自同一先验」讨论的正是这条重建链上先验的两面。
经四、发射断层：让示踪剂自己发出信号Emission Tomography: Letting the Tracer Send the Signal
（一）1960 年代初，核医学的做法是在体外用探头记录示踪剂发出的射线，得到的是一张前后叠加的平面图，深浅无从分辨。Kuhl 与 Edwards 把发射扫描与断层重建结合起来，1963 年报告横断面发射扫描：让示踪剂自己发出信号，再按角度重建。图像里第一次出现的是功能分布而不是结构轮廓。
（二）单光子与正电子两条路线此后分头发展，共同的短板是解剖定位差——一团高摄取落在哪个器官、哪一叶，常常说不准，只能靠另拍一次结构影像凭经验对照。这个问题直到两种成像被装进同一台机器才解决。本块乙「PET/CT：代谢与解剖第一次在同一坐标对齐」正是补上这条短板。
经五、扩散加权：把水分子的随机运动变成信号Diffusion Weighting: Random Molecular Motion Becomes Signal
（一）核磁共振测量的是一群核的集体信号，分子在测量期间的移动被当作噪声。Stejskal 与 Tanner 1965 年把它变成信号：在自旋回波序列里加一对方向相反的梯度脉冲，静止的核被完全复相，而在两次脉冲之间移动过的核相位对不上，信号衰减。衰减多少正比于扩散了多远，随机运动由此可以被定量测量。
（二）Le Bihan 1986 年把它引入临床，1990 年代它成为超早期脑缺血最敏感的序列——细胞肿胀限制了水的扩散，几分钟的缺血就能显影。扩散张量进一步被用来推断纤维走行，而在纤维交叉处这种推断系统性失真。本块丙「扩散 MRI：水分子运动成为组织微结构代理」正是这条序列的当代用法，代理与被代理者之间的距离仍在。
经六、ROC：敏感与特异不能同时最大ROC: Sensitivity and Specificity Cannot Both Be Maximised
（一）1970 年前后，比较两种诊断方法用的是准确率——在某一个判读标准下答对的比例。Lusted 1971 年把二战雷达研究里的信号检测理论搬进医学：判读标准是可以移动的，标准放宽则敏感度升、特异度降，两者的全部权衡构成一条曲线，比较方法应当比曲线而不是比曲线上的某一点。Metz 1978 年把阅片者研究的方法学补齐。
（二）曲线下面积此后成为影像与算法评价的通用指标，而它有一处结构性的空白：不含患病率，也不含漏诊与误诊各自的代价，因此说不出在特定临床场景里到底能带来多少收益。本块二「读者—AI 团队：辅助系统必须检验人机组合」所用的评价方法框架仍是这一套，连同这处空白一起继承。
经七、计算机断层：密度成为一个可比的数Computed Tomography: Density Becomes a Comparable Number
（一）1972 年以前，X 光片给出的是叠加的阴影，深浅与厚薄混在一起，两台机器拍出的灰度也不可比。Hounsfield 把多角度的衰减数据交给计算机重建成断层，并把衰减系数标定成一个以水为零、以空气为负一千的统一刻度。密度从此是一个数：同一个病灶在不同机器上测出的值可以直接相比。
（二）分辨率与扫描速度持续提升，检查量在四十年间增长了数十倍，医疗照射由此成为公众所受电离辐射的主要人为来源——单次剂量在降，总剂量在升。本块甲「冠脉 CT：解剖成像进入胸痛分流」正是这条能力被推进到急诊入口的结果：一项检查越好用，用它的人就越多，账要在两头一起算。
经八、磁共振：一项技术，三个名字Magnetic Resonance: One Technology, Three Names
（一）1971 年 Damadian 报告肿瘤组织与正常组织的核磁弛豫时间不同，主张据此检出癌症，但没有给出成像的办法。Lauterbur 1973 年提出关键一步：叠加梯度磁场，让不同位置的核处在不同频率，信号因此带上坐标；Mansfield 同期发展的方法把成像速度提到临床可用。三条贡献在时间上交错，在原理上并不相同。
（二）2003 年诺贝尔奖授予 Lauterbur 与 Mansfield，Damadian 公开登报抗议，三人的贡献边界至今在文献中被不同地叙述。这段争议本身对本栏有用：它说明「谁先提出」在一项由多步构成的技术里往往没有唯一答案。本块六「便携低场 MRI：磁共振走出专用机房」所推广的正是这项技术，而它的归属史本身就是一份材料。
经九、正电子发射：湮灭事件给出一条线Positron Emission: An Annihilation Event Defines a Line
（一）正电子与电子相遇会湮灭，放出一对方向几乎相反的光子。Ter-Pogossian、Phelps 等把探测器排成环，只记录在极短时间窗内同时到达两侧的那些光子对——两个探测点连成的直线上，必定发生过一次湮灭。1975 年他们报告首台正电子发射横断层扫描仪。定位不再依赖准直器挡住其他方向的射线，而由事件本身给出。
（二）符合探测使定位精度大幅提高，定量化却长期卡在建模上：示踪剂在体内的动力学要靠模型反推，而临床普遍使用的标准摄取值受体重、血糖与扫描时间影响，在不同机构之间可比性有限。本块乙「PET/CT」与本块五「全身 PET」都建立在这条探测原理上，也都要处理同一份定量的欠账。
经十、ALARA：低剂量的风险按直线外推ALARA: Low-Dose Risk Extrapolated Linearly
（一）1970 年代，辐射防护要回答一个没有直接数据的问题：低剂量照射的风险有多大。广岛长崎队列提供的是高剂量段的证据，低剂量段的效应小到无法在流行病学上被检出。国际放射防护委员会 1977 年的第 26 号出版物给出一个决策：按线性无阈把高剂量段的风险外推下来，并要求任何照射都在可行范围内尽量降低。
（二）线性无阈模型在低剂量段至今缺乏直接证据，争议持续了近半个世纪；医疗照射不设个人剂量限值，因为受检者本人是受益方。这条原则的实际后果是把剂量变成了一项要被持续压低的工程指标。本块四「光子计数 CT：单个光子携能量进入临床扫描」的主要卖点之一，正是同等图像质量下的剂量下降。
经十一、脱氧葡萄糖法：一种示踪剂通吃The Deoxyglucose Method: One Tracer for Everything
（一）1970 年代，局部脑功能的活跃程度无法测量。Sokoloff 等利用一个化学上的巧合：脱氧葡萄糖能像葡萄糖一样被摄取并磷酸化，却无法继续代谢，于是滞留在细胞里，滞留量正比于该处的葡萄糖利用率。1977 年他们用放射性标记的脱氧葡萄糖在动物上定量测出各脑区的代谢率。功能有了一把可以量的尺。
（二）氟标记的脱氧葡萄糖此后成为全球用量最大的正电子示踪剂，肿瘤学几乎单靠它——一种示踪剂通吃的代价，是对低糖代谢的肿瘤与本底极高的脑内病灶检出能力有限。本块五「全身 PET：灵敏度把动态生物分布铺到全身」把同一示踪剂的用法从一次静态摄取推向随时间变化的分布。
经十二、筛查试验：人群获益不是个体获益Screening Trials: Population Benefit Is Not Individual Benefit
（一）1970 年代，乳腺 X 线筛查在多国推广，依据是筛出的癌分期更早。这个依据本身有问题：早发现的癌看起来活得更久，可能只是因为被发现得早。Tabár 等在瑞典两县做随机分配，以乳腺癌死亡率为终点，1985 年报告筛查组的死亡率低于对照组。这是把筛查从一个直觉变成一件被终点约束的事。
（二）随后数十年的再分析对获益幅度争论不休，不同工作组据同一批试验给出不同的建议起始年龄与间隔——同样的数据，权衡过度诊断与死亡获益的方式不同，结论就不同。本块丁「低剂量 CT 筛肺癌：死亡终点约束更多结节」走的正是这条以死亡终点约束筛查的路线，也接手同一场没有结束的争论。
经十三、BOLD：血流被当作神经活动的代理BOLD: Blood Flow as a Proxy for Neural Activity
（一）1990 年前，观察活着的人脑在做事时哪里活跃，要注射放射性示踪剂。小川诚二注意到脱氧血红蛋白是顺磁性的，会使周围磁场不均匀而降低信号；神经活动增加时局部血流的增加超过耗氧的增加，脱氧血红蛋白比例反而下降，信号因此上升。1990 年报告的这一对比机制不需要注射任何东西，用的是血液自己。
（二）功能磁共振迅速成为脑科学的主力方法，而它测的始终是血流，不是放电。2009 年前后，一条死鱼在扫描仪里被算出「激活」的演示，把多重比较问题摆上台面，统计校正随后被系统整改。本块八「定量影像标志物：灰度值开始要求跨机一致」处理的正是这类间接量的可比性问题。
经十四、螺旋扫描：一次屏气扫完整个器官Helical Scanning: A Whole Organ in One Breath-Hold
（一）早期 CT 逐层扫描：转一圈、停下、进床、再转一圈，一个器官要扫十几分钟，患者的呼吸使层与层之间对不上。Kalender 等 1990 年报告螺旋扫描——检查床匀速前进的同时球管连续旋转，采集轨迹是一条螺旋线，再由插值重建成断层。一次屏气之内就能扫完一个器官，运动伪影与层间错位一起消失。
（二）多排探测器在此后十年把范围与速度再提升一个量级，全身扫描成为常规。扫得越多，看见的与本次问诊无关的东西也越多——一次为找肾结石做的检查会带回肾上腺、肝脏与肺里的若干个结节。本块九「偶发瘤：扫描覆盖越广，未请求发现越多」正是这条能力扩张的直接后果。
经十五、过度诊断：检出的不一定会发病Overdiagnosis: What Is Detected May Never Cause Illness
（一）1990 年代初，影像技术的进步被理所当然地当作好事：查得更早、查得更细。Black 与 Welch 1993 年指出一个不那么直觉的后果——更敏感的检查会查出大量永远不会引起症状的病变，于是发病率上升、患者变多，而死亡率一动不动。他们把这称为疾病的伪流行：多出来的病例来自看的方式，不来自病。
（二）甲状腺癌、前列腺癌与肾癌随影像普及而发病率大幅上升、死亡率平稳，成为这一现象最清楚的证据。难处在于过度诊断无法在个体身上判定——你不能知道这一位患者的病灶原本会不会发作。本块九「偶发瘤」与整条筛查线索都要先回答这条命题提出的问题。
经十六、结构化报告：先统一词典再谈比较Structured Reporting: Agree on the Dictionary First
（一）1990 年代初，乳腺影像报告用「建议临床结合」「不除外恶性」这类措辞，转诊医生无从知道该做什么，同一份图像不同医生写出的处置也不同。美国放射学会 1993 年发布的报告与数据系统把结论收成有限几个分级，每一级绑定一条明确的处置建议。报告的自由度被收窄，可比性与可执行性换了回来。
（二）这套做法被推广到肝、前列腺与肺等多个器官。分类与处置一旦绑定，报告用语的选择就直接决定了随访强度与医疗支出——写高一级，成千上万人多做一次检查。本块己「PI-RADS：前列腺 MRI 获得结构化词典」是同一套做法在另一器官上的复制，连同这份被放大的责任。
经十七、DICOM：图像可以离开产生它的机器DICOM: Images Can Leave the Machine That Made Them
（一）1990 年代初，每家影像设备厂商用自己的图像格式，一台机器产出的图像在另一家的工作站上打不开，医院被锁死在单一供应商上。美国放射学会与全国电气制造商协会 1993 年发布的 DICOM 3.0 把图像与元数据封装成统一格式，并规定了传输协议。图像第一次可以离开产生它的那台机器。
（二）胶片由此被淘汰，影像归档与传输系统跨厂商互通。但互通只兑现了一半：私有标签、缺失或不一致的元数据使跨机构的数据整合至今困难，能打开不等于能对齐。本块十「联邦学习：影像不出院也能共同训练」要解决的正是这条互通性没有兑现的那一半——数据不动，让模型去动。
经十八、计算机辅助检出：批准之后被证明没用Computer-Aided Detection: Approved, Then Shown Not to Work
（一）1998 年，乳腺 X 线的计算机辅助检出系统获得美国监管批准，依据是它能标出可疑区域供阅片者复核。Freer 与 Ulissey 2001 年报告了前瞻性的临床应用：使用该系统后癌症检出率提高，同时召回率也上升。结论在当时被读作前一半——检得更多。保险随后为其付费，装机迅速铺开。
（二）Fenton 等 2007 年用覆盖数十万次检查的数据重新评估：召回率与活检率上升，而癌症检出并未改善，准确性甚至下降。一项被批准、被付费、被广泛使用的技术，在铺开之后才被证明没有兑现。本块辛「深度学习阅片：像素到分类不再手工定义特征」必须先回答这条前车之鉴留下的问题——批准与有用之间隔着什么。
经十九、诊疗一体：同一分子先显像再治疗Theranostics: Image and Treat with the Same Molecule
（一）核医学长期分成两摊：诊断用发射伽马射线的核素显像，治疗用发射β射线的核素杀伤，两者各自选靶。把它们接到同一个靶向分子上，就能先看清这个患者的靶点在哪里、够不够多，再决定要不要治、治多少。美国监管机构 2002 年批准的钇-90 标记抗 CD20 抗体是这条思路的第一个成药。
（二）它在商业上并不成功：放射性药物的制备与配送复杂，报销路径不畅，肿瘤科与核医学科之间的分工也不顺。这条路线沉寂了十余年，直到 2018 年之后凭 PSMA 与生长抑素受体这两个靶点重新兴起。本块七「PSMA 诊疗一体化：同一靶点先显像再治疗」是这条思路的当代复活，复活的原因主要在靶点，不在原理。
经二十、全身筛查：把扫描卖给没有症状的人Whole-Body Screening: Selling Scans to People Without Symptoms
（一）2000 年前后，面向无症状人群的付费全身 CT 筛查在美国迅速扩张，卖点是「查出问题就来得及」。美国放射学会 2004 年发表声明反对这一做法，理由很直接：没有任何以死亡率为终点的证据支持它，而辐射剂量与后续检查的代价是确定的——查出的绝大多数是良性发现，代价却由受检者一一承担。
（二）相关服务此后部分收缩，又随消费级健康检查重新扩张，缺乏死亡终点证据这一点始终没变。它与筛查试验的分界很清楚：后者对特定高危人群、特定器官、特定间隔做过随机检验，前者把这三样都拿掉了。本块九「偶发瘤：扫描覆盖越广，未请求发现越多」记录的正是这条做法留下的长期负担。
◎ 这一层怎么用
先按「今用」栏或碰撞行的「异名」栏找到上文对应的现代条，再把两条的对象、判据与失效条件并排读。两条若只共享名词而不共享失败情形，只登记为异名；量纲若能逐项换算，再判断现代条究竟继承、修正还是反转了这条老命题。本层二十条指向上文十五个不同位置，合起来构成一条可倒查的时间轴，而不是某一条的背景介绍。
三条使用纪律。其一，年份边界与两幕严格不重叠，提出年份落在 1950 至 2006 年之间，更早的奠基工作（伦琴的 X 射线、Radon 变换）只在提出与流变栏里被点名。其二，经典身份不提供豁免——计算机辅助检出在获批多年后被证明只提高召回而不提高检出，全身 CT 筛查至今没有死亡终点证据，线性无阈模型在低剂量段既不能被证实也不能被证伪，这些边界正是这一层最值钱的信息。其三，两层不比高下：只读现代层判断不出新在哪里，只读经典层看不出哪一条已经被换掉。
◎ 经典层资料核验
本次补写两段正文时，按本层 1950—2006 的年份闸调整了一处源行：经三原在「提出」栏括注 Radon 1917 年的工作，该年份落在闸外，已从源行移出；这条数学前史在正文中另行交代。
- Wild, J. and Reid, J. Application of echo-ranging techniques to the determination of structure of biological tissues. Science 115 (1952): 226–230。
- Goldberg, B. and Kimmelman, B. Medical Diagnostic Ultrasound: A Retrospective on Its Technical Development. American Institute of Ultrasound in Medicine, 1988（专著）。
- Tuddenham, W. Visual search, image organization, and reader error in roentgen diagnosis. Radiology 78 (1962): 694–695。
- Kundel, H., Nodine, C. and Carmody, D. Visual scanning, pattern recognition and decision-making in pulmonary nodule detection. Investigative Radiology 13 (1978): 175–181。
- Cormack, A. Representation of a function by its line integrals. Journal of Applied Physics 34 (1963): 2722–2727。
- Kak, A. and Slaney, M. Principles of Computerized Tomographic Imaging. IEEE Press, 1988（专著）。
- Kuhl, D. and Edwards, R. Image separation radioisotope scanning. Radiology 80 (1963): 653–662。
- Stejskal, E. and Tanner, J. Spin diffusion measurements. Journal of Chemical Physics 42 (1965): 288–292。
- Le Bihan, D. et al. MR imaging of intravoxel incoherent motions. Radiology 161 (1986): 401–407。
- Jones, D. Diffusion MRI: Theory, Methods, and Applications. Oxford University Press, 2010（专著）。
- Lusted, L. Signal detectability and medical decision-making. Science 171 (1971): 1217–1219。
- Metz, C. Basic principles of ROC analysis. Seminars in Nuclear Medicine 8 (1978): 283–298。
- Swets, J. and Pickett, R. Evaluation of Diagnostic Systems: Methods from Signal Detection Theory. Academic Press, 1982（专著）。
- Hounsfield, G. Computerized transverse axial scanning (tomography). British Journal of Radiology 46 (1973): 1016–1022。
- Brenner, D. and Hall, E. Computed tomography — an increasing source of radiation exposure. NEJM 357 (2007): 2277–2284。
- Lauterbur, P. Image formation by induced local interactions. Nature 242 (1973): 190–191。
- Damadian, R. Tumor detection by nuclear magnetic resonance. Science 171 (1971): 1151–1153。
- Mansfield, P. Multi-planar image formation using NMR spin echoes. Journal of Physics C 10 (1977): L55–L58。
- Ter-Pogossian, M., Phelps, M., Hoffman, E. and Mullani, N. A positron-emission transaxial tomograph. Radiology 114 (1975): 89–98。
- Phelps, M. PET: Molecular Imaging and Its Biological Applications. Springer, 2004（专著）。
- International Commission on Radiological Protection. Recommendations of the ICRP. ICRP Publication 26. Pergamon Press, 1977（专著）。
- National Research Council. Health Risks from Exposure to Low Levels of Ionizing Radiation: BEIR VII. National Academies Press, 2006（专著）。
- Sokoloff, L. et al. The 14C-deoxyglucose method for the measurement of local cerebral glucose utilization. Journal of Neurochemistry 28 (1977): 897–916。
- Phelps, M. et al. Tomographic measurement of local cerebral glucose metabolic rate with 18F-FDG. Annals of Neurology 6 (1979): 371–388。
- Tabár, L. et al. Reduction in mortality from breast cancer after mass screening with mammography. Lancet 325 (1985): 829–832。
- Shapiro, S. et al. Periodic Screening for Breast Cancer: The Health Insurance Plan Project. Johns Hopkins University Press, 1988（专著）。
- Gøtzsche, P. and Olsen, O. Is screening for breast cancer with mammography justifiable? Lancet 355 (2000): 129–134。
- 小川誠二 et al. Brain magnetic resonance imaging with contrast dependent on blood oxygenation. PNAS 87 (1990): 9868–9872。
- Bennett, C. et al. Neural correlates of interspecies perspective taking in the post-mortem Atlantic salmon. Journal of Serendipitous and Unexpected Results 1 (2010): 1–5。
- Poldrack, R. et al. Handbook of Functional MRI Data Analysis. Cambridge University Press, 2011（专著）。
- Kalender, W. et al. Spiral volumetric CT with single-breath-hold technique. Radiology 176 (1990): 181–183。
- Kalender, W. Computed Tomography. Publicis, 2000（专著）。
- Black, W. and Welch, H. G. Advances in diagnostic imaging and overestimations of disease prevalence. NEJM 328 (1993): 1237–1243。
- Welch, H. G., Schwartz, L. and Woloshin, S. Overdiagnosed: Making People Sick in the Pursuit of Health. Beacon Press, 2011（专著）。
- American College of Radiology. Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS), 1st ed. ACR, 1993（专著）。
- D'Orsi, C. et al. ACR BI-RADS Atlas, 5th ed. American College of Radiology, 2013（专著）。
- National Electrical Manufacturers Association. Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) Standard, version 3.0. NEMA, 1993（专著）。
- Bidgood, W. et al. Understanding and using DICOM. Journal of the American Medical Informatics Association 4 (1997): 199–212。
- Freer, T. and Ulissey, M. Screening mammography with computer-aided detection. Radiology 220 (2001): 781–786。
- Fenton, J. et al. Influence of computer-aided detection on performance of screening mammography. NEJM 356 (2007): 1399–1409。
- Lehman, C. et al. Diagnostic accuracy of digital screening mammography with and without computer-aided detection. JAMA Internal Medicine 175 (2015): 1828–1837。
- Witzig, T. et al. Randomized controlled trial of yttrium-90-labeled ibritumomab tiuxetan. Journal of Clinical Oncology 20 (2002): 2453–2463。
- Seidlin, S., Marinelli, L. and Oshry, E. Radioactive iodine therapy: effect on functioning metastases of adenocarcinoma of the thyroid. JAMA 132 (1946): 838–847。
- American College of Radiology. ACR statement on whole-body screening CT. ACR, 2004。
- Brant-Zawadzki, M. CT screening: is the paradigm shifting? Radiology 225 (2002): 325–326。
本表只列经典层（1950–2006）所依据的出处，不并入上文现代层的资料核验。专著、指南与机构文件按原始形态著录：这一段年代的正主本来就有相当比例不是期刊论文。2006 年之后的文献只用于说明流变，不改变经典条的入选年份。