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編者按：盡管經歷了持續幾年的新冠，但中國的醫生們依然克服困難取得了成就。MRI-PlaqueView持續為中國學者提供先進的斑塊分析技術，貢獻科研推動力。現對2023上半年已發表成果簡要整理，以饗讀者。

01/

中國北京

首都醫科大學宣武醫院(放射學與核醫學科，神經外科)

北京市磁共振成像與腦信息學重點實驗室

Zhang Y, Cui B, Yang H, et al. (2023). Morphological feature and mapping inflammation in classified carotid plaques in symptomatic and asymptomatic patients: A hybrid 18F-FDG PET/MR study . Front Neurosci.

02/

中國北京

北京中醫藥大學，東直門醫院

Fan, Q., Tan, Z., Su, W., Li, Q., Jin, D., Du, Y., ... & Wu, S. (2023). Efficacy, safety and mechanism of Simiaoyongan decoction in the treatment of carotid atherosclerotic plaque: a randomized, double-blind, placebo-controlled clinical trial protocol.

03/

中國浙江省杭州市

浙江大學醫學院附屬杭州市西溪醫院

Chen, X. X., Kong, Z. X., Wei, S. F., Liang, F., Feng, T., Wang, S. S., & Gao, J. S. (2023). Ultrasound lmaging-vulnerable plaque diagnostics: Automatic carotid plaque segmentation based on deep learning. Journal of Radiation Research and Applied Sciences.

04/

中國福建省泉州市

福建醫科大學附屬第二醫院（神經內科，CT/MRI科）

安溪縣醫院神經內科

上海第六人民醫院福建分院神經內科

Chen YF, Chen ZJ, Lin YY, et al. (2023). Stroke risk study based on deep learning-based magnetic resonance imaging carotid plaque automatic segmentation algorithm. Front Cardiovasc Med.

蘭州大學第二醫院磁共振科

蘭州大學數學與統計學院

甘肅省功能與分子影像臨床研究中心

Han N, Ma Y, Li Y, et al. (2023). Imaging and Hemodynamic Characteristics of Vulnerable Carotid Plaques and Artificial Intelligence Applications in Plaque Classification and Segmentation. Brain Sci.