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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.

作者:王贇霞;谭红娜

来源:磁共振成像 2023 年 14卷 11期

知识库介绍

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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.