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胃癌(GC)是我国常见的恶性肿瘤之一.CT检查是GC患者治疗前首选的非侵入性影像学检查方法.GC的临床分期对治疗方案选择、病情进展及预后判断具有重要的指导意义.随着影像技术的进步以及对GC影像特征的深入发掘,GC临床分期的评估已不断完善.人工智能(AI)同样为GC临床分期提供了新的研究方法,机器学习(ML)是人工智能的一个重要子领域并广泛应用于医学影像研究中.本文从MSCT在胃癌临床分期的研究着手,介绍影像特征评估和ML预测模型的研究现状,并对当前的局限性和未来的发展进行总结,以期为临床研究和诊疗提供更好的帮助.

作者:陈帅;李响

来源:放射学实践 2023 年 38卷 9期

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作者:
陈帅;李响
来源:
放射学实践 2023 年 38卷 9期
标签:
胃癌 体层摄影术,X线计算机 TNM分期 人工智能 机器学习 影像组学 深度学习
胃癌(GC)是我国常见的恶性肿瘤之一.CT检查是GC患者治疗前首选的非侵入性影像学检查方法.GC的临床分期对治疗方案选择、病情进展及预后判断具有重要的指导意义.随着影像技术的进步以及对GC影像特征的深入发掘,GC临床分期的评估已不断完善.人工智能(AI)同样为GC临床分期提供了新的研究方法,机器学习(ML)是人工智能的一个重要子领域并广泛应用于医学影像研究中.本文从MSCT在胃癌临床分期的研究着手,介绍影像特征评估和ML预测模型的研究现状,并对当前的局限性和未来的发展进行总结,以期为临床研究和诊疗提供更好的帮助.