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术前MRI预测肝细胞癌微血管侵犯研究进展
被引量：
3
1
作者
胡光超
张倩倩
+1 位作者
毛宁
李乃选
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期159-162,共4页
肝细胞癌是全球常见的恶性肿瘤,最主要的治疗方法是手术切除肿瘤,但经常复发,很大一部分原因与微血管侵犯相关。因此,寻找一种无创的术前预测微血管侵犯的方法对于指导手术治疗、改善患者预后、提高患者生存率等具有重要意义。磁共振成...
肝细胞癌是全球常见的恶性肿瘤,最主要的治疗方法是手术切除肿瘤,但经常复发,很大一部分原因与微血管侵犯相关。因此,寻找一种无创的术前预测微血管侵犯的方法对于指导手术治疗、改善患者预后、提高患者生存率等具有重要意义。磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)技术的多序列、多模态成像以及基于MRI的影像组学、深度学习技术的快速发展使得术前无创性地预测肝细胞癌的微血管侵犯成为可能并极具发展前景,本文将主要就此方面展开综述。
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关键词
肝细胞癌
微血管侵犯
磁共振成像
影像组学
深度学习
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职称材料
影像组学与深度学习在预测肝细胞癌微血管侵犯中的研究进展
被引量：
2
2
作者
李捷
胡光超
+3 位作者
姜兴岳
邹林轩
王北忠
李乃选
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期184-188,共5页
微血管侵犯(microvascular invasion,MVI)被认为是引起肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)肝内转移和术后复发的原因。影像组学和深度学习(deep learning,DL)从常规使用的医学影像图像中识别出肉眼不可见的精细的成像特征,越来越...
微血管侵犯(microvascular invasion,MVI)被认为是引起肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)肝内转移和术后复发的原因。影像组学和深度学习(deep learning,DL)从常规使用的医学影像图像中识别出肉眼不可见的精细的成像特征,越来越多地被应用于HCC MVI的预测。过去,很少有研究对HCC的大小进行限制,随着研究的不断深入,有学者开始研究直径2.0~5.0 cm的小HCC,未来应该有更多的研究对肿瘤直径进行分层。本文主要从电子计算机断层扫描(computed tomography,CT)、MRI及正电子发射计算机断层显像(positron emission computed tomography,PET)三个方面来分析影像组学与DL在HCC MVI中的研究进展,主要包括既往研究的相同点与不同点、三种成像方式的特点及优缺点,最后针对共性问题,总结影像组学与DL存在的局限性、改进措施与未来的发展方向。本文旨在引起广大读者对HCC(尤其是早期HCC)的重视,增强影像医师与临床医师早期诊断、早期治疗HCC的意识,为研究学者提供一个较全面的比较,使更多的患者尽早受益于临床诊疗,改善患者的生活质量,增加患者的幸福指数。
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关键词
肝细胞癌
微血管侵犯
影像组学
深度学习
磁共振成像
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职称材料
题名
术前MRI预测肝细胞癌微血管侵犯研究进展
被引量：
3
1
作者
胡光超
张倩倩
毛宁
李乃选
机构
滨州医学院
医学
影像
学院
青岛大学
附属
烟台
毓璜顶
医院
影像科
滨州医学院烟台附属医院介入血管外科
出处
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期159-162,共4页
基金
山东省中医药科技发展计划项目(编号:2019-0501)。
文摘
肝细胞癌是全球常见的恶性肿瘤,最主要的治疗方法是手术切除肿瘤,但经常复发,很大一部分原因与微血管侵犯相关。因此,寻找一种无创的术前预测微血管侵犯的方法对于指导手术治疗、改善患者预后、提高患者生存率等具有重要意义。磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)技术的多序列、多模态成像以及基于MRI的影像组学、深度学习技术的快速发展使得术前无创性地预测肝细胞癌的微血管侵犯成为可能并极具发展前景,本文将主要就此方面展开综述。
关键词
肝细胞癌
微血管侵犯
磁共振成像
影像组学
深度学习
Keywords
hepatocellular carcinoma
microvascular invasion
magnetic resonance imaging
radiomic
deep learning
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
R735.7 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
影像组学与深度学习在预测肝细胞癌微血管侵犯中的研究进展
被引量：
2
2
作者
李捷
胡光超
姜兴岳
邹林轩
王北忠
李乃选
机构
滨州医学院
附属
医院
放射科
滨州医学院
医学
影像
学院
滨州医学院烟台附属医院介入血管外科
出处
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期184-188,共5页
文摘
微血管侵犯(microvascular invasion,MVI)被认为是引起肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)肝内转移和术后复发的原因。影像组学和深度学习(deep learning,DL)从常规使用的医学影像图像中识别出肉眼不可见的精细的成像特征,越来越多地被应用于HCC MVI的预测。过去,很少有研究对HCC的大小进行限制,随着研究的不断深入,有学者开始研究直径2.0~5.0 cm的小HCC,未来应该有更多的研究对肿瘤直径进行分层。本文主要从电子计算机断层扫描(computed tomography,CT)、MRI及正电子发射计算机断层显像(positron emission computed tomography,PET)三个方面来分析影像组学与DL在HCC MVI中的研究进展,主要包括既往研究的相同点与不同点、三种成像方式的特点及优缺点,最后针对共性问题,总结影像组学与DL存在的局限性、改进措施与未来的发展方向。本文旨在引起广大读者对HCC(尤其是早期HCC)的重视,增强影像医师与临床医师早期诊断、早期治疗HCC的意识,为研究学者提供一个较全面的比较,使更多的患者尽早受益于临床诊疗,改善患者的生活质量,增加患者的幸福指数。
关键词
肝细胞癌
微血管侵犯
影像组学
深度学习
磁共振成像
Keywords
hepatocellular carcinoma
microvascular invasion
radiomics
deep learning
magnetic resonance imaging
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
R735.7 [医药卫生—肿瘤]
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作者
出处
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被引量
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1
术前MRI预测肝细胞癌微血管侵犯研究进展
胡光超
张倩倩
毛宁
李乃选
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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职称材料
2
影像组学与深度学习在预测肝细胞癌微血管侵犯中的研究进展
李捷
胡光超
姜兴岳
邹林轩
王北忠
李乃选
《磁共振成像》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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