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人工智能(artificial intelligence,AI)近年来在医疗领域得到了快速发展,本文回顾了AI技术在前列腺磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)领域的发展情况.本文介绍AI相关研究方法,包括机器学习及其常见分类,分析其在前列腺MRI研究中的应用方向.然后综合介绍目前AI技术在前列腺方向的检测、分类、分级以及诊疗、监控等方面的应用现状.虽然目前的研究已经取得了很多令人满意的结果,但是在更加广泛的临床应用之前,还需要进行更多的可靠性验证.未来AI的算法、软件可能在前列腺肿瘤的诊疗领域辅助临床医生进行决策.

作者:黄兴鸿;王伟;曹学香;丁偕;王培军

来源:同济大学学报(医学版) 2021 年 42卷 4期

知识库介绍

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作者:
黄兴鸿;王伟;曹学香;丁偕;王培军
来源:
同济大学学报(医学版) 2021 年 42卷 4期
标签:
自动分类 前列腺癌 磁共振成像 多参数 神经网络
人工智能(artificial intelligence,AI)近年来在医疗领域得到了快速发展,本文回顾了AI技术在前列腺磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)领域的发展情况.本文介绍AI相关研究方法,包括机器学习及其常见分类,分析其在前列腺MRI研究中的应用方向.然后综合介绍目前AI技术在前列腺方向的检测、分类、分级以及诊疗、监控等方面的应用现状.虽然目前的研究已经取得了很多令人满意的结果,但是在更加广泛的临床应用之前,还需要进行更多的可靠性验证.未来AI的算法、软件可能在前列腺肿瘤的诊疗领域辅助临床医生进行决策.