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直肠高分辨率MRI具有极高的软组织分辨率,能够清晰显示直肠肠壁、直肠系膜筋膜、腹膜反折及邻近器官的受侵状况,是评估直肠癌(rectal cancer,RC)的首选影像学方法.然而,常规MRI的语义特征仍然不足以辅助临床医生做出诊疗决策.因此,在RC患者的诊疗随访过程中,需要新型无创影像学标志物来定量描述肿瘤特征,指导临床制订治疗策略,实现个体化诊疗.随着人工智能(artificial intelligence,AI)在医学中的发展及广泛应用,其为基于高分辨MRI的RC评估提供了客观的参考依据,能更好地辅助临床医生做出精准的诊疗决策.本文总结了近年来AI在RC病灶分割、T分期评估、淋巴结转移预测、新辅助治疗后疗效评估、预后预测中的应用,并进行了总结与展望,旨在帮助读者更好地了解基于MRI的AI在RC方面的应用进展,并为将来的研究提供一定参考方向.

作者:朱钰;欧阳治强;单海燕;杨露;褚吉祥;廖承德;柯腾飞;杨军

来源:磁共振成像 2023 年 14卷 9期

知识库介绍

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作者:
朱钰;欧阳治强;单海燕;杨露;褚吉祥;廖承德;柯腾飞;杨军
来源:
磁共振成像 2023 年 14卷 9期
标签:
直肠癌 人工智能 磁共振成像 机器学习 rectal cancer artificial intelligence magnetic resonance imaging machine learning
直肠高分辨率MRI具有极高的软组织分辨率,能够清晰显示直肠肠壁、直肠系膜筋膜、腹膜反折及邻近器官的受侵状况,是评估直肠癌(rectal cancer,RC)的首选影像学方法.然而,常规MRI的语义特征仍然不足以辅助临床医生做出诊疗决策.因此,在RC患者的诊疗随访过程中,需要新型无创影像学标志物来定量描述肿瘤特征,指导临床制订治疗策略,实现个体化诊疗.随着人工智能(artificial intelligence,AI)在医学中的发展及广泛应用,其为基于高分辨MRI的RC评估提供了客观的参考依据,能更好地辅助临床医生做出精准的诊疗决策.本文总结了近年来AI在RC病灶分割、T分期评估、淋巴结转移预测、新辅助治疗后疗效评估、预后预测中的应用,并进行了总结与展望,旨在帮助读者更好地了解基于MRI的AI在RC方面的应用进展,并为将来的研究提供一定参考方向.