放射影像有不同增强期，模型输入怎样统一并报告？

增强期不是可互换的图片

同一患者的一次CT检查可能包含平扫、动脉期和其他增强期。不同期反映造影剂在组织中的不同分布，直接影响病灶对比和模型能看见的特征。论文若只写“使用增强CT训练”，读者无法知道每位患者进模型的是哪套序列。先说明研究问题需要哪个期、为什么选它；如果模型同时接收多个期，也要讲清各通道如何排列和配准。CLAIM 2024要求描述影像采集和输入预处理，期别是这里不可跳过的一项。

先把每次检查属于哪一期标清

在数据表中记录患者、检查日期、序列标识、期别判定依据及缺失情况。可参考扫描协议和DICOM中的造影相关信息，但文件标签未必都准确；人工复核或算法识别期别的规则也应说明。若某中心称“延迟期”、另一中心称“静脉期”，不能只凭名称合并，应核对实际采集时间与协议差异。训练、内部测试和外部测试各有多少完整多期检查，应分别列出，避免只给总图像数。

缺期样本怎样进入模型

如果模型要求三期输入，却有患者只完成两期，处理方式可能是排除、缺失填补或另建能接受两期输入的模型。每种做法都会改变目标人群和性能解释。方法中应先说规则，再给被排除人数与原因；不要先筛到只剩高质量完整病例，再把结果写成适用于全部就诊患者。若用填补或合成图像，需要标注其产生方法以及是否仅用训练集拟合参数，并在外部测试中单独评估缺期病例。

预处理保留物理意义

不同期图像的层厚、像素间距、重建核和扫描范围可能不同。配准、重采样、窗口设置或强度归一化的顺序与参数要写明，尤其注明哪一套期别作为空间参考。把所有图像简单缩到相同矩阵尺寸，可能改变病灶实际大小；若模型依赖尺寸，需说明像素与毫米的对应关系。展示图的窗宽窗位与输入模型的数值处理也要区分，不能让读者误以为排版图片就是训练张量。

分层看模型是否依赖某一期

结果可按期别完整性、中心或扫描协议列出表现，并给出各层样本数。若多期模型只在完整三期样本中优于单期模型，结论应限定到这一人群。必要时比较缺少某一期后的性能变化，解释哪一期提供了额外信息；但这类事后消融分析不能替代预先锁定的外部测试。提交前从一个外部病例向回查期别标签、原始序列、预处理输出和预测结果，确认模型输入与文章所写一致。

参考信息：CLAIM 2024医学影像AI清单与DICOM造影及CT协议标准资料。