编者按：尽管经历了持续几年的新冠，但中国的医生们依然克服困难取得了成就。MRI-PlaqueView持续为中国学者提供先进的斑块分析技术，贡献科研推动力。现对2023上半年已发表成果简要整理，以飨读者。

01/

中国北京

首都医科大学宣武医院(放射学与核医学科，神经外科)

北京市磁共振成像与脑信息学重点实验室

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/

中国北京

北京中医药大学，东直门医院

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/

中国浙江省杭州市

浙江大学医学院附属杭州市西溪医院

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/

中国福建省泉州市

福建医科大学附属第二医院（神经内科，CT/MRI科）

安溪县医院神经内科

上海第六人民医院福建分院神经内科

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.

兰州大学第二医院磁共振科

兰州大学数学与统计学院

甘肃省功能与分子影像临床研究中心

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.