综述：ESR要点：放射科医师分割操作指南——欧洲医学影像信息学会实践建议

这篇综述由欧洲医学影像信息学会（EuSoMII）专家团队撰写，系统阐述了医学影像分割（Segmentation）在AI驱动放射学研究与临床实践中的关键作用。文章提供了标准化协议制定、DICOM SEG格式应用、AI辅助分割质量控制（如DSC系数）等实操建议，强调多学科协作对提升分割精度的重要性，为放射科医师优化肿瘤体积测量（Volumetry）和放射组学（Radiomics）分析提供权威指导。

　　

医学影像分割技术正随着人工智能（AI）的进步迎来革命性发展。这篇由欧洲医学影像信息学会（EuSoMII）主导的指南，为放射科医师提供了从理论到实践的全面操作框架，揭示了精准分割如何重塑现代医疗的诊疗路径。

分割协议开发：标准化是基石
制定分割协议需融合临床与工程双重视角。放疗领域的研究显示，明确协议可使临床靶区体积缩小7.3%，同时降低46%的读者间差异。推荐采用3D Slicer或ITK-Snap等工具，配合RIDEGE、CLAIM等标准化清单，确保从患者筛选到数据管理的全流程可控。值得注意的是，补充视觉图谱可使靶区勾画准确度提升22%，接近专家级水平。

图像质量：分割精度的隐形守护者
软组织结构分割需采用CT软组织重建算法，锐利重建带来的噪声会掩盖30%的细微病灶特征。客观指标中，信噪比（SNR）>5和对比噪声比（CNR）>3被视为质量门槛。对于运动伪影，建议采用Likert量表分级记录而非简单排除——毕竟临床中68%的肺部CT都存在呼吸伪影。AI模型必须经受住这种"不完美现实"的考验，在保持DSC>0.85的前提下处理各类图像异常。

切片厚度：寻找平衡点的艺术
脑转移瘤MRI分割需要≤2mm薄层，而身体成分分析可放宽至5mm。放射组学研究揭示，1.5mm到3mm的层厚变化会导致42%的纹理特征发生统计学差异。但需警惕：上采样会引入15%的虚假信息，而下采样虽安全却使单病灶分割耗时从20分钟激增至150分钟。折衷方案是采用MPR临床报告常用层厚，这在肝脏肿瘤测量中可实现95%的体积稳定性。

序列与窗宽：被忽视的关键变量
直肠癌T2WI分割时，辅以DWI/ADC序列参考可使边界判定准确率提升33%。对比剂时相选择更为微妙：胰腺SBRT靶区在动脉期的体积较门静脉期平均增大19%。窗宽设置的影响同样惊人——肺窗与软组织窗的结节测量差异可达28%，部分磨玻璃结节在后者中完全"消失"。建议将肝脏窗宽（WW200/WL100）等参数写入DICOM标签固化流程。

AI协同：警惕自动化偏见陷阱
当AI分割的DSC系数持续上升而医师修正时间从15分钟降至2分钟时，可能已陷入认知惰性。解决方案是建立双轨评估体系：既要跟踪DSC、Hausdorff距离等算法指标，也要监控临床工作流效率。值得注意的是，TotalSegmentator工具在104个解剖结构中实现了平均DSC 0.92，但肾脏囊肿等特殊病变仍需人工复核。

DICOM SEG：临床落地的最后拼图
尽管研究常用NIfTI格式，临床环境必须采用DICOM SEG对象。与放疗RT STRUCT相比，其体素级标签保留特性可避免12%的影像配准错误。荷兰癌症研究所的实践表明，该标准使多中心研究的标注一致性提升至κ=0.89。

这份指南犹如医学影像分析的"操作圣经"，将分割技术从实验室推向临床前线。通过17个关键建议的阶梯式实施，医疗机构可逐步构建起支持精准医疗的智能分割生态系统，最终实现从二维测量到三维定量的范式转换。