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前列腺癌(prostate cancer,Pca)是男性泌尿生殖系统最常见的恶性肿瘤之一,其发病率逐年上升,因此Pca早期诊断、病理分级、风险分层和预后评估对患者诊疗计划的制订至关重要.近年来影像组学和深度学习(deep learning,DL)在Pca的研究中取得了显著进展,为精准医疗的实现提供了重要工具.本文系统综述了这两项技术在Pca图像分割、诊断、格里森分级、包膜外侵犯及转移预测、预后评估以及治疗决策中的应用和潜力,并对现有研究的成果、局限性以及未来的改进措施和发展方向进行总结,以期为Pca患者提供更加精准、个性化的诊疗方案,提高治疗效果和生活质量.

作者:刘嘉睿;吴慧;刘娜;高凯华;杨姣

来源:磁共振成像 2024 年 15卷 5期

知识库介绍

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作者:
刘嘉睿;吴慧;刘娜;高凯华;杨姣
来源:
磁共振成像 2024 年 15卷 5期
标签:
前列腺癌 影像组学 深度学习 磁共振成像 诊断 预后评估 prostate cancer radiomics deep learning magnetic resonance imaging diagnosis prognostic evaluation
前列腺癌(prostate cancer,Pca)是男性泌尿生殖系统最常见的恶性肿瘤之一,其发病率逐年上升,因此Pca早期诊断、病理分级、风险分层和预后评估对患者诊疗计划的制订至关重要.近年来影像组学和深度学习(deep learning,DL)在Pca的研究中取得了显著进展,为精准医疗的实现提供了重要工具.本文系统综述了这两项技术在Pca图像分割、诊断、格里森分级、包膜外侵犯及转移预测、预后评估以及治疗决策中的应用和潜力,并对现有研究的成果、局限性以及未来的改进措施和发展方向进行总结,以期为Pca患者提供更加精准、个性化的诊疗方案,提高治疗效果和生活质量.