-
题名人工智能在脑胶质瘤MRI诊断中的研究进展
被引量：6
- 1
-
-
作者
赵维维
孙静
诸静其
-
机构
同济大学附属普陀人民医院放射科
同济大学附属第十人民医院放射科
-
出处
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第8期88-90,共3页
-
文摘
脑胶质瘤是最常见的颅内原发性肿瘤,多呈浸润性生长,手术难以彻底切除,远处转移和对放化疗不敏感者治愈率极低,复发率高。患者长期生存率仅为20%。核磁共振是脑胶质瘤的首选检查方法,基于MRI的多模态影像学技术在脑胶质瘤的诊断和鉴别诊断、治疗前评估、手术导航及治疗后随访方面起到了关键的作用。高年资放射科医师通过MRI能较准确地识别肿瘤,但对于低年资放射科医师及未接受过脑肿瘤MRI诊断系统训练的放射科医生,误诊和漏诊的发生率明显升高。另外,放射科医师面对大量的MRI影像时常会出现身心疲劳,降低诊断准确性,因此,如何将放射科医师从传统阅片中解放出来,成为一个关注的问题。利用人工智能模拟人类思维,高效进行数据挖掘整合,从而实现精确诊断、鉴别诊断的数字医学出现迅猛发展。从影像大数据中提取肉眼难以有效识别的图像信息,通过分析这些信息来诊断疾病和建立预测模型,已成为具有广阔应用前景的技术手段。笔者就人工智能在脑胶质瘤MRI诊断中的研究进展做一综述,以提高对人工智能技术在脑胶质瘤鉴别诊断中的认识。
-
关键词
人工智能
脑胶质瘤
磁共振成像
-
Keywords
artificial intelligence
glioma
magnetic resonance imaging
-
分类号
R445.2
[医药卫生—影像医学与核医学]
R739.41
[医药卫生—肿瘤]
-
