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前列腺癌(PCa)目前是全球男性第2大常见癌症,也是导致男性癌症死亡的第5大原因.MRI在检测PCa方面具有很高的灵敏度和特异性,是目前用于肿瘤定位和癌症分期最广泛的成像技术.MRI在新发肿瘤患者的风险分层、低风险患者的主动监测以及治疗后的复发监测方面发挥着关键作用.影像组学是一种新兴的、前景广阔的工具,通过将数字图像转换为可挖掘的高维数据,可对图像中的肿瘤进行定量评估.影像组学的目的是增加可用于检测PCa的特征、避免不必要的活检、确定肿瘤的侵袭性以及监测治疗后的复发.利用人工智能(AI)整合影像组学数据,包括不同的成像模式(如PET-CT)以及其他临床和组织病理学数据,可提高对肿瘤侵袭性的预测并指导临床决策和患者管理.本综述旨在介绍目前AI辅助下的影像组学在PCa MRI图像上的研究应用.
作者：梁梓淳；孙超；陈明
来源：中华男科学杂志 2024 年 30卷 1期
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