目前，口腔黏膜病的筛查和诊断主要依靠临床医生的目视观察和触诊，组织病理学仍然是口腔癌诊断的金标准。目视观察、触诊和组织病理学方法都存在不同的局限性。近年来，随着影像学技术的不断发展，X射线计算层析、核磁共振、超声、荧光、光声、光学相干层析等技术逐渐被应用于口腔黏膜病的成像研究。不同影像学技术的成像原理、成像能力及性能各不相同，在口腔癌的筛查与诊断中可以发挥不同的优势，具有极大的临床应用潜力。本文主要总结了现有影像学技术在辅助口腔癌筛查和诊断中的研究进展，分析了它们的临床适用性，并预测了口腔癌筛查与诊断影像学技术未来的发展趋势。

利用多模态影像技术筛选头颈鳞癌患者的颈部微小淋巴结，结合病理结果优化放疗方案，提高患者生存质量。对36例头颈鳞癌患者放疗前行CT或磁共振成像（MRI）检查，选择颈部最长径≤1 cm的微小淋巴结51枚，超声检测相关指标后，在超声引导下行穿刺活检明确病理，根据多模态评价结果勾画靶区并制定放疗计划，评价靶区优化前后的危及器官受照剂量，将检测结果进行差异性比较并观察感兴趣淋巴结区域3 a局控率。腮腺（左、右）的D_mean及V₃₀，颌下腺（左、右）的D_mean及V₃₀，颌骨的V₅₀，在颈部微小淋巴结靶区优化前后变化较大，p＜0.05，差异具有显著性意义。治疗结束后随访3 a，共有4例受试者出现高剂量野内颈淋巴结复发，复发率为11.11%，微小淋巴结感兴趣区域未见局部复发。采用多模态影像技术判断头颈鳞癌颈部微小淋巴结良恶性后，进一步优化放疗靶区计划的方法安全可靠。

回顾性分析中晚期胸部恶性肿瘤（食管癌、肺癌）患者放疗前后淋巴细胞与单核细胞比值（Lymphocyte/monocyte ratio，LMR）的预后意义。收集2017年01月至2021年12月在江苏盛泽医院进行放射治疗的中晚期肺癌、食管癌患者的临床资料进行回顾性分析，共74例。采集患者外周放疗前、后1周内血常规，并记录LMR，建立受试者工作特征曲线（ROC）以获得总生存期（OS）最佳截断值，分析患者放疗前后LMR与预后的相关性。用Kaplan-Meier法制作总OS生存曲线，用Cox比例风险回归模型进行单因素、多因素分析。结果显示：全组中位随访时间15个月，中位年龄70岁，根据ROC曲线得到放疗前LMR最佳临界值为2.46，曲线下面积（AUC）=0.719；放疗后LMR最佳临界值为1.07，AUC=0.682。Kaplan-Meier曲线显示，放疗前后高LMR组预后均较好（p<0.05）；Cox风险比例模型单因素分析显示临床分期、诊断、联合治疗与否，放疗前后LMR均与预后有关；多因素分析结果表明，临床分期、联合治疗、放疗前后LMR是中晚期肺癌、食管癌患者接受放疗后的独立预后因素（p<0.05）。提示放疗前后LMR均与中晚期胸部肿瘤患者的预后有关，高LMR组的中晚期肺癌、食管癌放疗患者的预后较好。

探讨PARP抑制剂（PARPi）对XRCC1的表达以及对食管鳞癌（ESCC）放射治疗敏感性的影响。收集接受直线加速器辐照治疗的ESCC患者组织标本，免疫组化法检测其中XRCC1、PARP-1表达，观察其表达对ESCC患者放疗近期疗效的影响。ECA109细胞经AZD2281（PARP抑制剂）处理后接受加速器辐照，检测PARPi的放疗增敏比（SER）。利用RT-PCR实验检测AZD2281联合辐照后XRCC1mRNA转录情况，探讨PARPi对辐照后ECA109细胞XRCC1mRNA转录的影响。结果发现，XRCC1阳性者放疗的客观有效率（ORR）低于阴性者（38.1% vs. 88.9%，p=0.017）；PARP-1阳性者放疗的ORR低于阴性者（36.8% vs. 81.8%，p=0.026）。AZD2281的浓度为3 μmol/L时，联合组的SER=1.744。AZD2281可增强ECA109细胞的辐射损伤作用。辐射后48 h XRCC1mRNA相对表达量明显上升；联合PARPi可抑制辐射诱导的XRCC1mRNA表达上调。本组结果显示，XRCC1、PARP-1高表达者放疗近期疗效较差，放疗可诱导XRCC1基因转录，AZD2281能有效抑制辐射诱导的XRCC1 mRNA表达上调，其可能的机制是PARPi抑制DNA-PKcs进而下调XRCC1表达。该结果提示PARPi可能通过抑制XRCC1表达、减少DNA损伤修复，从而增加ESCC放疗敏感性。

相较于传统非偏振光学表征方法，Mueller矩阵成像偏振（MMIP）法可以表征丰富的生物组织微观结构，在癌症病理诊断方面有着巨大的应用潜力。研究了机械拉伸下不同生物组织结构的MMIP表征，在MMIP系统的基础上增加机械拉伸模块，通过机械拉伸改变生物组织的光学特性。采用Mueller矩阵极化分解方法提取了可以表征介质基本偏振特性的2个表征参数，即二向色性（D）和散射退偏（Δ）。以乳腺导管内癌组织及正常乳腺组织为研究对象，分析了不同组织结构之间表征参数的平均值差值的变化趋势及其变化率在机械拉伸作用下的变化规律。结果表明：在机械拉伸作用下，不同组织结构之间的D参数平均值差值呈减小趋势，差值变化率最大可达7.9%，Δ参数平均值差值亦呈现减小趋势，差值变化率最大可达12.7%。研究结果为基于偏振成像的癌症病理诊断提供了参考。

建立了小鼠原位肝癌模型，利用活体荧光成像系统激发的荧光信号对肿瘤进行了定位，通过光声显微成像系统观察了正常肝小叶、肿瘤中心和癌旁的微血管结构特征和血氧功能。结果表明，正常的血管分布均匀、分化良好，而肿瘤的血管分布不均匀且混乱，分支直径增加，更适合低氧环境。光声技术在研究肝细胞癌方面展现出巨大的潜力，可以为肿瘤抗血管生成治疗和诸多肝脏相关疾病的诊断提供更深入的见解。

治疗室与其机器人是重离子治疗装置（HIMM）精准治疗系统的重要组成部分，为了提升重离子放疗过程中患者摆位的精度和效率，研究一种使用激光跟踪仪和其配套软件SA将运载治疗床的机器人基座坐标系与治疗室坐标系统一的方法，通过图形拟合的方法确定了标定点在法兰盘坐标系中的坐标；通过数学模型的搭建完成了机器人法兰盘坐标系和基座标系之间的坐标变换；利用SA软件中最佳拟合算法求出了治疗室坐标系与机器人坐标系之间的变换矩阵，完成了坐标系的统一。在HIMM中的实际应用表明，坐标系的统一方法的使用不但简化了标定点在法兰盘中心坐标系中坐标的标定，简化了法兰盘中心坐标系和基座标系转换的计算过程，而且标定精度良好、效率更高，更加符合重离子精准治疗系统及其他工业应用。

食管鳞癌（ESCC）是我国常见的消化道恶性肿瘤之一。临床上，窄带成像联合放大内镜（NBI-ME）能够显示出食管粘膜层的微血管形态变化，是诊断ESCC的重要手段。针对ESCC识别模型难以兼顾识别准确率和推理效率的问题，提出一种融合注意力机制的轻量化残差网络（CALite-ResNet）对食管NBI-ME图像进行分类。从多家医院采集到206例患者共11468张NBI-ME图像作为本研究数据集。实验结果表明，ESCC识别的准确率和敏感度分别在图像级别达到96.39%和95.70%，在病人级别达到95.70%和94.62%，单张食管图像的平均预测时间为16.42 ms。因此，CALite-ResNet模型对ESCC具有较高的识别准确率和较快的推理效率，能够为ESCC的临床辅助诊断提供有效帮助，具备一定的临床意义与应用价值。

拉曼光谱能够反映生物组织的分子结构变化，可用于舌鳞癌组织检测。然而，现有方法仅能够鉴别舌鳞癌组织属性，判断组织是否发生癌变，无法定位舌鳞癌组织拉曼光谱的重要谱带区域。因此，提出一种基于深度学习的舌鳞癌组织拉曼光谱重要谱带区域分割方法。首先，利用光纤拉曼光谱采集设备采集22位病人44块肿瘤组织的拉曼光谱数据，对数据进行预处理、标注，并分为训练集和测试集；然后，建立谱带区域深度卷积神经网络模型，该模型包括三个基本模块，即拉曼光谱特征提取网络、重要谱带推荐网络以及重要谱带回归网络。其中拉曼光谱特征提取网络用于提取舌鳞癌组织光谱特征，重要谱带推荐网络和重要谱带回归网络用于分割舌鳞癌组织光谱的重要谱带区域。实验结果显示，在交并比为0.7的判断标准下，所提方法对舌鳞癌组织重要谱带分割的平均精度为99%。