黑质多模态 MRI 与视网膜 OCT 的结合，打破了 PD 诊断依赖 “症状出现” 的被动局面，实现了从 “晚期诊断” 向 “早期预警”、从 “单一脑成像” 向 “脑眼联动” 的转变。随着技术标准化与 AI 辅助诊断的发展，这一 “双窗口” 策略有望成为 PD 临床筛查、疗效监测的常规工具，为神经保护治疗赢得宝贵时间。未来，我们需要更多跨学科合作（放射科、神经科、眼科），推动成像标志物从 “科研”

硬件持续优化：高场强（7.0T+）提升空间分辨率和定量敏感性，低场强（0.55T）扩大普及范围，宽孔径线圈进一步改善患者体验；AI 深度整合：DL 不仅用于重建加速，还将结合自动化分割（如软骨厚度测量）、预后预测（如骨关节炎进展），推动 “非 interpretative 工具”（如重建算法）快速落地；定量技术标准化：建立跨中心、跨设备的 phantom 校准和协议规范，解决定量 MRI 的一致性

ANNCEST 技术的问世，不仅解决了 PCr 非侵入性成像的长期技术瓶颈，更开创了 “人工智能 + 代谢成像” 的新范式。其在常规 MRI 设备上的高兼容性、快速成像能力和精准定量性能，为临床代谢疾病的早期诊断、疗效评估提供了全新工具。随着技术的进一步优化，我们有望在不久的将来，看到 ANNCEST 成为神经肌肉疾病、心血管疾病等领域的常规检查项目，为个体化医疗和精准医学的发展注入强劲动力。参考

基于 AI 的自动 GLS 测量在 > 99% 的患者中可行；GLS 是 MACE 的强独立预测因子；除心血管风险因素外，GLS 值改善了鉴别能力；在所有分析的亚人群中，即男性和女性、有无缺血的患者以及有无 LGE 的患者，GLS 值与 MACE 的发生独立相关。

ADNI4 MRI 协议通过 “技术创新与临床需求的平衡”，为阿尔茨海默病研究提供了新一代影像工具。引入压缩感知、多 PLD ASL 等技术，在缩短扫描时间的同时拓展生物标志物维度；保持与前期数据的兼容性，支持长达 20 年的纵向研究；强调标准化与可及性，推动技术从科研向临床转化。未来，随着 AI 重建技术的成熟，ADNI4 将进一步整合超快成像方案，为 AD 的精准诊疗和药物研发持续赋能。参考文