兰大二院放射影像科牵头发布多项医学影像专家共识

近日，由兰大二院放射影像科主任周俊林教授牵头，其团队主笔撰写的三项专家共识——《脑膜瘤MRI数据库构建与数据标注专家共识》《进展期胃癌CT多中心数据库构建及标注专家共识》《结直肠癌CT影像数据库构建及质量控制专家共识》在国内权威期刊发布。上述共识由北京大学人民医院、北京医院、吉林大学第一医院、海军军医大学第二附属医院、中华医学会放射学分会及中放医学影像人工智能工作组等国内顶级医疗机构与团队联合起草，涵盖中枢神经系统肿瘤、消化系统肿瘤等多个领域，对临床影像数据库的构建与应用标准进行了系统规范。

《脑膜瘤MRI数据库构建与数据标注专家共识》聚焦于成人最常见的原发性中枢神经系统肿瘤——脑膜瘤，提出了MRI数据库的采集、标注、质量控制与安全管理标准。强调高质量原始影像获取、精细化病灶标注（含肿瘤、强化区、非强化区、水肿区等）、临床病理信息关联及多中心数据一致性保障。目标是为脑膜瘤AI模型的自动分割、分级、预后预测提供标准化大样本数据支撑，促进其在个体化诊疗中的应用。

《进展期胃癌CT多中心数据库构建及标注专家共识》面向进展期胃癌的多中心影像大数据建设，制定了伦理审批、多中心协作、数据采集与脱敏、结构化标注和质量控制等统一规范。明确了病例纳排标准、全周期多期相CT采集要求、临床病理数据和随访信息的整合方式。通过覆盖全国多地区的多中心数据体系，旨在提高AI模型的泛化能力与鲁棒性，推动胃癌影像AI在分期及预后评估中的临床转化。

《结直肠癌CT影像数据库构建及质量控制专家共识》针对结直肠癌这一高发消化系统恶性肿瘤，提出了从数据库软硬件建设、数据采集与储存、病灶标注、质量评估到运行维护的全流程标准。明确了临床诊疗数据、病理基因数据、原始CT影像及标注数据的采集规范，并强调图像质量控制、数据脱敏与标准化存储。目标是建立高质量、可挖掘、可共享的CRC CT影像数据库，为AI模型的研发与验证提供可靠数据基础。

在人工智能技术与医学影像深度融合背景下，三项专家共识的发布意义重大，其聚焦构建高质量、大规模、可标注、可共享的临床影像数据库体系，为影像AI模型的研发、验证与临床转化提供坚实的数据支撑。近年来，周俊林教授团队深耕医学影像人工智能领域，围绕影像数据库构建、影像组学及临床转化应用等方向持续开展系统性研究。团队主持多项国家自然科学基金项目，在国内外高水平学术期刊上发表了多篇具有影响力的论文，成果丰硕。这些系统性工作既推动了医学影像人工智能技术的进步，也为该领域的发展做出了重要贡献。

文：放射影像科

编辑：党委宣传部 朱 帆

审核：党委宣传部 韩大书