中國女醫(yī)師協(xié)會醫(yī)學(xué)影像專委會 中國腦動脈瘤智能影像診治評估協(xié)作組

顱內(nèi)動脈瘤是成人常見的腦血管疾病，未破裂動脈瘤占3%～5%[1]，且好發(fā)于50～60 歲的中壯年人。成人自發(fā)性蛛網(wǎng)膜下腔出血約有85%為顱內(nèi)動脈瘤破裂導(dǎo)致，一旦發(fā)生蛛網(wǎng)膜下腔出血則致死率可達(dá)35%，且大多數(shù)存活者都會遺留身體殘疾或認(rèn)知障礙，嚴(yán)重影響其生活質(zhì)量[2-4]。

隨著影像檢查手段的不斷豐富，顱內(nèi)動脈瘤的檢出率逐年增加。數(shù)字減影血管造影（DSA）是目前動脈瘤診斷的金標(biāo)準(zhǔn)，但其操作具有一定創(chuàng)傷性，且輻射問題不可避免，因而不建議作為普通人群的篩查手段。CT 檢查速度快，是顱內(nèi)動脈瘤篩查和隨訪的主要手段，但需考慮輻射和對比劑過敏的風(fēng)險。而MRI 不僅可多平面顯示病灶，且無輻射，其中廣泛應(yīng)用的磁共振血管成像（magnetic resonance angiography，MRA）對顱內(nèi)動脈瘤診斷的敏感度可達(dá)95%，特異度可達(dá)89%[5]。目前最新的高分辨磁共振血管壁成像（high resolution magnetic vascular wall imaging，HR-VWI）可以觀察到動脈瘤壁的變化。因此，MRI 適合作為風(fēng)險人群的篩查及隨訪手段來推廣，有利于臨床更加精準(zhǔn)地評估病灶。隨著高場強MRI 技術(shù)的普及和應(yīng)用，時間飛躍MRA（time of flight-MRA，TOF-MRA）已被推薦作為未治療的顱內(nèi)動脈瘤病人的篩查及定期影像隨訪方式[6]。

顱內(nèi)動脈瘤的形態(tài)學(xué)變化可以反映動脈瘤發(fā)生、增長、破裂的過程。顱內(nèi)動脈瘤多為無癥狀偶然發(fā)現(xiàn)，可長期保持靜默，也可短時間內(nèi)迅速增大、破裂，一旦病灶增長或出現(xiàn)形態(tài)不規(guī)則就意味著破裂風(fēng)險顯著增加[7-8]。采用包括病灶大小、部位、形態(tài)的預(yù)測模型對顱內(nèi)動脈瘤進(jìn)行破裂風(fēng)險評估，其1 年的破裂風(fēng)險為2.1%～10.6%[9]。由此可見，準(zhǔn)確評估動脈瘤形態(tài)、精準(zhǔn)分析影像數(shù)據(jù)是實現(xiàn)臨床及時診治的關(guān)鍵，而影像學(xué)指標(biāo)獲取的可操作性和可重復(fù)性對影像醫(yī)生提出了更高的要求。

當(dāng)前，顱內(nèi)動脈瘤MRI 存在成像模式多樣化、影像質(zhì)量有差異、分析方法不規(guī)范且評價體系分散等問題，降低了人機結(jié)合分析的優(yōu)勢，導(dǎo)致影像大數(shù)據(jù)利用度的嚴(yán)重滯后。因此，標(biāo)準(zhǔn)化掃描及規(guī)范化標(biāo)注路徑的推行勢在必行，不僅有利于大數(shù)據(jù)背景下的疾病分析和評估，還有利于減輕疾病造成的社會及家庭負(fù)擔(dān)。經(jīng)中國女醫(yī)師協(xié)會醫(yī)學(xué)影像專委會、中國腦動脈瘤智能影像診治評估協(xié)作組聯(lián)合AI產(chǎn)學(xué)研領(lǐng)域的專家多次商討及修正，此次提出了顱內(nèi)囊狀未破裂動脈瘤MRI 影像標(biāo)注共識，以供交流參考。

1 顱內(nèi)囊狀動脈瘤定義

顱內(nèi)動脈瘤是顱內(nèi)動脈管壁由于先天異常或后天損傷等因素而出現(xiàn)中膜受損或彈力層缺乏，造成局部血管壁損害，在血流動力學(xué)負(fù)荷及其他因素作用下管壁逐漸擴張形成局限性、病理性的膨出[10]。顱內(nèi)動脈瘤依據(jù)形狀分為囊狀、梭形及夾層3 種類型。非囊狀動脈瘤有其獨特的發(fā)病機制，治療方式與囊狀動脈瘤不同[7]。本共識主要是針對囊狀動脈瘤的MRI 影像標(biāo)注的規(guī)范化。

2 顱內(nèi)動脈瘤的MR 成像方法及質(zhì)量評估

2.1 成像方法 目前，顱內(nèi)動脈瘤常用的MR 成像方式包括MRA 和HR-VWI。

2.1.1 MRA 側(cè)重于顯示血管腔內(nèi)情況，分為對比增強與非對比增強MRA。前者包括相位對比MRA（phase contrast-MRA，PC-MRA）及增強MRA（contrast enhanced-MRA，CE-MRA），但這 2 種成像方法由于參數(shù)復(fù)雜、需使用對比劑且成像時間較長等使其應(yīng)用受限。目前臨床中應(yīng)用最為普遍的是非對比增強的TOF-MRA，即常規(guī)TOF-MRA。

本共識基于常規(guī)TOF-MRA 影像進(jìn)行闡述。針對顱內(nèi)動脈瘤進(jìn)行的MRI 檢查，建議采用1.5 T 及以上場強的設(shè)備，但對于大腦中動脈以及顱底的動脈瘤，推薦采用3.0 T 及以上場強的設(shè)備，有助于提高動脈瘤診斷的準(zhǔn)確度[5]。常規(guī)采用3D 掃描，推薦分辨率為0.4 mm×0.4 mm×0.4 mm。

2.1.2 HR-VWI 也稱為黑血成像，側(cè)重于顯示管壁情況。平掃僅能顯示動脈管壁形態(tài)，而增強掃描可反映血管壁炎性改變等情況，且信號強度（signal intensity，SI）與動脈瘤破裂風(fēng)險相關(guān)，可為臨床制定治療決策提供參考[11-12]。建議采用3.0 T 及以上場強的 MR 設(shè)備，可選擇二維（2D）和三維（3D）2 種方式掃描。建議2D 掃描的分辨率至少達(dá)到2.0 mm×0.4 mm×0.4 mm 水平，3D 掃描的分辨率為 0.4～0.7 mm[13]。在開展多中心研究時同一型號的設(shè)備采集參數(shù)應(yīng)保持一致。

2.2 數(shù)據(jù)保存 數(shù)據(jù)采集前均需通過倫理委員會批準(zhǔn)，數(shù)據(jù)采集后需進(jìn)行數(shù)據(jù)脫敏操作，從而保護(hù)病人隱私。建議以標(biāo)準(zhǔn)DICOM 格式的原始數(shù)據(jù)保存圖像并無損傳輸，以滿足放大縮小、窗寬窗位調(diào)整后圖像不失真，圖像瀏覽無缺層或錯層等。針對原始圖像的數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，可根據(jù)研究需要在數(shù)據(jù)標(biāo)注前或標(biāo)注后進(jìn)行，具體預(yù)處理方法及過程在此不做詳細(xì)描述。

2.3 質(zhì)量評估 影像質(zhì)量關(guān)系到對顱內(nèi)動脈瘤形態(tài)的準(zhǔn)確評估。《顱內(nèi)動脈瘤影像學(xué)判讀專家共識》中提出：影像質(zhì)量等級包括優(yōu)、良、差三級[6]。用于動脈瘤形態(tài)學(xué)評估的影像質(zhì)量應(yīng)達(dá)到優(yōu)或良等級，以確保影像評價的準(zhǔn)確性及可重復(fù)性。

3 標(biāo)注方法

所有影像標(biāo)注均采用脫敏后的DICOM 數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)的標(biāo)注過程和評估指標(biāo)須達(dá)到各地方食品藥品監(jiān)督管理局文件的規(guī)范要求。標(biāo)注結(jié)果以統(tǒng)一格式命名保存，應(yīng)及時記錄標(biāo)注數(shù)據(jù)及其標(biāo)注人員，并建立可溯源標(biāo)簽。

3.1 標(biāo)注工具 工具選擇需確保標(biāo)注質(zhì)量的一致性并兼顧效率，建議具備：①兼容多模態(tài)影像數(shù)據(jù)，可針對不同格式的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取、解析、存儲、管理與脫敏加密，并能提供可溯源的操作日志；②可實現(xiàn)完善的圖像顯示、交互、多平面重建及標(biāo)注操作，同時支持半自動輔助標(biāo)注。推薦使用3D Slicer、MITK、ITK-SNAP 等免費影像分析軟件進(jìn)行操作，可將 MIMICS、DadiAnt、MUSIC Pair 等商用及付費醫(yī)學(xué)圖像標(biāo)注工具作為備選。標(biāo)注結(jié)果應(yīng)以公開、可讀取的格式保存，如Nifit、DICOM 等格式。

3.2 標(biāo)注人員資質(zhì) 所有參與標(biāo)注的人員均需接受統(tǒng)一培訓(xùn)，且通過培訓(xùn)考核后方具備資質(zhì)。推薦建立相對穩(wěn)定的標(biāo)注團(tuán)隊，以保證標(biāo)注影像的質(zhì)量。建議由至少2 名且具有≥3 年神經(jīng)影像或神經(jīng)介入經(jīng)驗的醫(yī)師對原始圖像進(jìn)行逐層標(biāo)注，再由≥10 年神經(jīng)影像或神經(jīng)介入經(jīng)驗的專家進(jìn)行復(fù)核及校驗，若有疑問則需經(jīng)另外1 名具有≥15 年經(jīng)驗的資深專家進(jìn)行評判。

3.3 標(biāo)注審核 數(shù)據(jù)標(biāo)注完成后，需由1 名具有≥10 年神經(jīng)影像或神經(jīng)介入經(jīng)驗的專家進(jìn)行審核及確認(rèn)。

3.4 標(biāo)注評估 以DSA 的結(jié)果作為動脈瘤診斷的金標(biāo)準(zhǔn)。若無DSA 檢查，參考2 位具有≥10 年神經(jīng)影像或神經(jīng)介入經(jīng)驗的專家一致性意見。同一批圖像建議由2 組醫(yī)生團(tuán)隊的人員共同完成，然后進(jìn)行一致性評估。

4 標(biāo)注內(nèi)容

4.1 動脈瘤瘤腔 基于TOF-MRA 標(biāo)注動脈瘤瘤腔，并行 3D 容積重建（volume reconstruction，VR）。重建影像經(jīng)3D 旋轉(zhuǎn)后可立體多角度觀察，首先確認(rèn)動脈瘤位置及載瘤動脈，在橫斷面、冠狀面和矢狀面上選擇最佳顯示角度和切面，選取最佳顯示方位后在該2D 平面上進(jìn)行逐層標(biāo)注，覆蓋全部瘤腔，同時在另外2 個2D 平面中進(jìn)行確認(rèn)及校正，盡量避開周圍結(jié)構(gòu)（圖1）。

圖1 TOF-MRA 的VR 影像上動脈瘤瘤腔的標(biāo)注。前交通動脈瘤，經(jīng)多角度觀察后確認(rèn)橫斷面（A）顯示最佳，逐層勾畫病灶（紅色），同時在冠狀面（B）和矢狀面（C）中進(jìn)行確認(rèn)及校正，避開周圍組織。

針對特殊情況，本共識做如下初步說明：①對于小動脈瘤（＜3 mm）和邊界灰度難以界定的動脈瘤，需結(jié)合最大強度投影（maximal intensity projection，MIP）及VR，仔細(xì)觀察，并做好備注，便于后續(xù)高年資醫(yī)師復(fù)核與審核。②多發(fā)動脈瘤，按照上述流程對每個動脈瘤逐一進(jìn)行標(biāo)注。③對于瘤頸的標(biāo)注和瘤體大小的測量，本共識未做相應(yīng)的討論，推薦參考已發(fā)表的共識[6]。④對于梭形動脈瘤上伴發(fā)囊狀動脈瘤生長的情況，并非本共識定義的顱內(nèi)動脈瘤，待后續(xù)討論完善。

4.2 動脈瘤瘤壁 基于黑血成像進(jìn)行動脈瘤瘤壁標(biāo)注。首先結(jié)合TOF-MRA 的VR 影像確認(rèn)動脈瘤部位及最佳觀察角度，于黑血成像原始圖像上確認(rèn)病灶位置，并在橫斷面、矢狀面或冠狀面上確認(rèn)顯示動脈瘤壁形態(tài)的最佳切面，最后在最佳2D 平面上逐層勾畫，同時在另外2 個2D 平面上進(jìn)行核對及校正，以完整覆蓋病灶，并盡可能避開周圍組織。以上操作均在增強檢查的影像上進(jìn)行。如遇薄壁無強化（瘤壁厚度＜1 mm）的動脈瘤，對瘤壁可視部分進(jìn)行線樣勾畫；若為環(huán)周厚壁強化的動脈瘤，則對瘤壁進(jìn)行完整標(biāo)注；當(dāng)動脈瘤瘤壁表現(xiàn)為局灶性強化時，對明確強化的部分進(jìn)行標(biāo)注，其余瘤壁采用線樣勾畫即可（圖2）。

圖2 TOF-MRA 的VR 影像上動脈瘤瘤壁的標(biāo)注。A-C 圖為薄壁無強化動脈瘤，冠狀面顯示病灶最佳，對瘤壁可視部分進(jìn)行線樣勾畫（紅色）。D-F 圖為環(huán)周厚壁強化動脈瘤，矢狀面顯示最佳，對瘤壁進(jìn)行完整標(biāo)注（紅色）。G-I 圖為動脈瘤瘤壁局灶性強化，矢狀面顯示最佳，明顯強化部分進(jìn)行全層標(biāo)注，薄壁無強化部分采用線樣勾畫（紅色）。

針對特殊情況的處理方法如下：①動脈瘤腔內(nèi)含附壁血栓時，需仔細(xì)甄別，建議以兩側(cè)無血栓貼附的瘤壁邊緣作為參考，結(jié)合信號灰度變化趨勢，沿均勻連續(xù)變化的邊界區(qū)域延伸勾畫。②瘤腔內(nèi)出現(xiàn)渦流等混雜信號時，可放大緊鄰瘤壁部分的影像，觀察其灰階分布后再行勾畫，混雜信號位于瘤腔中央者無需特別處理。

4.3 動脈瘤壁強化判讀 動脈瘤瘤壁強化程度基于黑血成像進(jìn)行分析。

4.3.1 增強前后自身對照 在T1WI 增強前后的影像上，基于手動勾畫的ROI 分別提取瘤壁信號強度。推薦將增強前后影像進(jìn)行配準(zhǔn)，機器可自動提取相關(guān)后影像信息。以壁強化率表示強化程度，壁強化率=（SI增強后-SI增強前）/SI增強前×100%[14]。

4.3.2 納入標(biāo)化值后判斷強化程度 目前多采用垂體柄和胼胝體進(jìn)行動脈瘤壁的信號強度標(biāo)準(zhǔn)化的方法[15]，本共識推薦采用垂體柄作為標(biāo)準(zhǔn)化參考。以強化指數(shù)表示強化程度，強化指數(shù)=（SI動脈瘤壁增強后/SI垂體柄增強后-SI動脈瘤壁增強前/SI垂體柄增強前）/（SI動脈瘤壁增強前/SI垂體柄增強前）×100%。

4.4 載瘤動脈標(biāo)注 基于TOF-MRA，由計算機對顱內(nèi)動脈進(jìn)行自動提取。結(jié)合動脈瘤好發(fā)部位，在對應(yīng)載瘤動脈上分段提取。血管分段主要包括：雙側(cè)頸內(nèi)動脈C2-C7段（C2-C5段均位于硬膜外可合并標(biāo)注，或根據(jù)需要C4-C5段合并標(biāo)注），雙側(cè)大腦前動脈 A1及 A2段，前交通動脈（anterior communicating artery，AcoA），雙側(cè)大腦中動脈 M1 段（分叉前、后段，分別標(biāo)注），雙側(cè)大腦后動脈P1 及P2 段，后交通動脈（posterior communicating artery，PcoA），雙側(cè)椎動脈 V4 段和基底動脈（basilar artery，BA）[16]。變異動脈單獨標(biāo)記，并做好備注（圖3）。

圖3 TOF-MRA 影像上載瘤動脈的標(biāo)注。不同方位顯示顱內(nèi)動脈瘤好發(fā)部位及對應(yīng)的血管分段。

5 人機結(jié)合

人工智能（artificial intelligence，AI）作為醫(yī)生強有力的輔助工具，在中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病中的應(yīng)用也日趨成熟。為了更精準(zhǔn)地實現(xiàn)病灶檢出、風(fēng)險評估及預(yù)后判斷，影像分析也逐漸從人工評價發(fā)展為人機結(jié)合的模式，以求最大程度地提取圖像信息，挖掘核心指標(biāo)，為疾病的診療方案提供有力的證據(jù)。在臨床工作中，推薦基于主動學(xué)習(xí)的半自動標(biāo)注。

5.1 半自動標(biāo)注 相比手工標(biāo)注，半自動標(biāo)注可以減輕醫(yī)生標(biāo)注工作的負(fù)擔(dān)。半自動標(biāo)注時，首先由算法模型對影像中的樣本進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測得到的標(biāo)簽會與影像一同顯示在標(biāo)注軟件的界面上。接著由醫(yī)生對模型預(yù)測的標(biāo)簽進(jìn)行審核，對于不夠準(zhǔn)確的預(yù)測標(biāo)簽需要醫(yī)生手動修改。修改后的標(biāo)簽將會進(jìn)入算法模型中，重新訓(xùn)練模型以提升預(yù)測精度。

5.2 主動學(xué)習(xí) 由于影像數(shù)據(jù)量龐大且數(shù)據(jù)標(biāo)注成本較高，即使運用了半自動標(biāo)注，醫(yī)生對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行一一審核仍工作量巨大。為此，引入主動學(xué)習(xí)來解決這一問題。主動學(xué)習(xí)可通過選取數(shù)據(jù)中“最不確定”或者“攜帶最大信息”的樣本進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測后再由醫(yī)生審核。如果該部分樣本的審核通過率未達(dá)到閾值（根據(jù)臨床實際由醫(yī)生進(jìn)行調(diào)整），則說明該算法模型精度未達(dá)到要求，需要重新訓(xùn)練后再繼續(xù)預(yù)測。如果連續(xù)2 輪算法預(yù)測的結(jié)果高于閾值，則認(rèn)為該算法模型的精度已達(dá)到預(yù)測的要求，可以預(yù)測其余影像數(shù)據(jù)（圖4）。

圖4 人機結(jié)合主動學(xué)習(xí)流程圖

6 標(biāo)注參考流程

結(jié)合臨床實際需求及研究目的，參照中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤[17]、肝臟局灶性病變[18]及結(jié)直腸癌[19]標(biāo)注的專家共識，顱內(nèi)動脈瘤MRI 影像標(biāo)注參考流程如圖5 所示。

圖5 顱內(nèi)未破裂動脈瘤MRI 影像標(biāo)注的簡要流程示意圖

7 小結(jié)

動脈瘤是顱內(nèi)好發(fā)的血管性病變，具有較高的破裂風(fēng)險。基于影像學(xué)手段和AI 技術(shù)可以及時準(zhǔn)確地檢出動脈瘤，并評估其形態(tài)特征和變化程度。本共識提出的針對顱內(nèi)動脈瘤的MRI 標(biāo)注流程和標(biāo)準(zhǔn)，為建設(shè)該病的影像數(shù)據(jù)庫提供有力保障，從而推動AI 在臨床應(yīng)用的開展，最終使病人獲益。

專家組成員（按姓氏筆畫排序）

于澤寬（復(fù)旦大學(xué)工程與應(yīng)用技術(shù)研究院），于薇（首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京安貞醫(yī)院），尹波（復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院），王東東（復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院），馮逢（中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)院），馮瑞（復(fù)旦大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院），盧潔（首都醫(yī)科大學(xué)宣武醫(yī)院），石峰（上海聯(lián)影智能醫(yī)療科技有限公司），劉先平（復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院），劉軍（上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬同仁醫(yī)院），劉青（天津市北辰醫(yī)院），劉重生（上海市醫(yī)療器械檢驗研究院），劉筠（天津市第四中心醫(yī)院），師毅冰（徐州市中心醫(yī)院），有慧（中國醫(yī)學(xué)科學(xué)院北京協(xié)和醫(yī)院），朱莉（上海市胸科醫(yī)院），何玲（重慶醫(yī)科大學(xué)附屬兒童醫(yī)院），余琛林（上海深睿博聯(lián)科技有限責(zé)任公司），吳世勇（湖州市第一人民醫(yī)院），宋琦（上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院），張月浪（西安交通大學(xué)第一附屬醫(yī)院），張軍（復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院），張曉龍（復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院），張海燕（徐州醫(yī)科大學(xué)第二附屬醫(yī)院），張惠英（華北理工大學(xué)附屬醫(yī)院），張番棟（北京深睿博聯(lián)科技有限責(zé)任公司），張蓓（上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬瑞金醫(yī)院），李堅（福建醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院），李詠梅（重慶醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院），李郁欣（復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院），李海慶（復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院），李躍華（上海市第六人民醫(yī)院），李璇璇（復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院），楊麗琴（復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院），汪禾青（復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院廈門醫(yī)院），沈文（天津市第一中心醫(yī)院），邢嫵（中南大學(xué)湘雅醫(yī)院），鄔穎華（成都中醫(yī)藥大學(xué)附屬醫(yī)院），周書怡（復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院），周滟（上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬仁濟醫(yī)院），金銀華（廈門大學(xué)附屬第一醫(yī)院翔安院區(qū)），陸建平（海軍軍醫(yī)大學(xué)第一附屬醫(yī)院），陳美娟（上海辰光醫(yī)療科技股份有限公司），陳峰（海南省人民醫(yī)院），陳增愛（上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬仁濟醫(yī)院），胡良波（重慶醫(yī)科大學(xué)附屬永川醫(yī)院），胡喜紅（復(fù)旦大學(xué)附屬兒科醫(yī)院），趙小虎（復(fù)旦大學(xué)附屬上海市第五人民醫(yī)院），趙倩茹（上海環(huán)予醫(yī)療科技有限公司），趙凌霄（中國科學(xué)院蘇州生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)研究所），趙鑫（鄭州大學(xué)第三附屬醫(yī)院），項睿（復(fù)旦大學(xué)工程與應(yīng)用技術(shù)研究院），徐凱（徐州醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院），黃丙倉（上海市浦東新區(qū)公利醫(yī)院），耿辰（中國科學(xué)院蘇州生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)研究所），耿道穎（復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院），袁慧書（北京大學(xué)第三醫(yī)院），顧宇翔（復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院），曹愛紅（徐州醫(yī)科大學(xué)第二附屬醫(yī)院），曹鑫（復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院），曾延瑋（復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院），程美英（鄭州大學(xué)第三附屬醫(yī)院），隋濱濱（首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京天壇醫(yī)院），魯剛（復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院），魯宇澄（復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院），路莉（徐州醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院），鮑奕仿（復(fù)旦大學(xué)附屬華山醫(yī)院），鮑海華（青海大學(xué)附屬醫(yī)院），薛忠（上海聯(lián)影智能醫(yī)療科技有限公司）。