人工智能在乳腺癌影像诊断中的研究及应用进展-临床诊疗知识库

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作者：

王贇霞；谭红娜

来源：

磁共振成像 2023 年 14卷 11期

标签：

乳腺癌人工智能辅助诊断深度学习影像组学磁共振成像卷积神经网络预测效能 breast cancer artificial intelligence aided diagnosis deep learning radiomics magnetic resonance imaging convolutional neural networks predictive performance

在全球范围内,乳腺癌发病率居于前列,严重威胁妇女身心健康,早期诊断可显著提高乳腺癌患者的生存率.近年来随着大数据及计算机算法的发展,影像组学和深度学习等人工智能(artificial intelligence,AI)技术在医学影像领域中的研究及应用日益广泛,使得精准、高效的影像学评估成为可能.本文就近年来基于影像图像的AI技术在乳腺病变术前良恶性评估、乳腺癌分类及分级、生物标记物及分子亚型预测、淋巴结病理状态及易感基因诊断等方面的研究现状及进展做一综述,旨在介绍该领域AI发展现状并试图分析当前面临的问题,以期推进乳腺癌AI诊断技术的临床转化,为临床精准无创诊疗提供最佳影像辅助.

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