肝移植(liver transplantation,LT)是终末期肝病的主要治疗方式,终末期肝病主要包括肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)及晚期肝硬化等.影像组学和深度学习(deep learning,DL)从常规使用的医学影像图像中识别出肉眼不可见的精细的影像特征,越来越多地被应用于LT后肿瘤复发的预测.以往的研究主要集中于基于影像组学及DL的各种影像图像对肿瘤复发的术前预测,希望以后能有更多的研究对LT后各种并发症进行预测.本文主要从超声、CT、MRI及正电子发射计算机断层显像(positron emission computed tomography,PET)四个方面来分析影像组学与DL在LT预后中的研究进展,主要包括以往研究的共同点与不同点、四种成像方法对LT后并发症评估的优势及不足,最后结合以往研究,总结影像组学与DL的局限性与未来的发展方向.本文旨在提高广大读者对LT的认识,增强影像科ManBetX万博官网地址下载
与临床ManBetX万博官网地址下载
对LT患者并发症的预防、早期诊断、早期治疗的意识,帮助LT患者的精准个体化治疗,提高LT患者的存活率,改善患者的预后.
作者：王菜琼；杨斌
来源：磁共振成像 2023 年 14卷 9期
