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肿瘤诊治策略需要整合影像学及多种临床数据.尽管医学检测技术及治疗手段有较大进步,由于胰腺肿瘤的多样性、患者间个体差异及对治疗的反应不同,对胰腺肿瘤的诊断、表征和监测仍存在巨大挑战.影像学是临床上肿瘤评估最常用手段,其主要依赖于医师对医学影像图像的视觉判断,而影像图像的解释又可以通过计算机分析来加强.未来人工智能(AI)有望在胰腺肿瘤定性解释方面取得突破,包括监测肿瘤随时间的进展,判断肿瘤病理、基因和生物学行为,预测临床预后等.AI也可以改变影像检查及分析的工作流程,提高工作效率.

作者:马超;边云;陆建平

来源:中华胰腺病杂志 2019 年 19卷 5期

知识库介绍

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作者:
马超;边云;陆建平
来源:
中华胰腺病杂志 2019 年 19卷 5期
标签:
人工智能 胰腺肿瘤 影像学 影像组学 深度学习 Artificial intelligence Pancreatic neoplasms Imaging Radiomics Deep learning
肿瘤诊治策略需要整合影像学及多种临床数据.尽管医学检测技术及治疗手段有较大进步,由于胰腺肿瘤的多样性、患者间个体差异及对治疗的反应不同,对胰腺肿瘤的诊断、表征和监测仍存在巨大挑战.影像学是临床上肿瘤评估最常用手段,其主要依赖于医师对医学影像图像的视觉判断,而影像图像的解释又可以通过计算机分析来加强.未来人工智能(AI)有望在胰腺肿瘤定性解释方面取得突破,包括监测肿瘤随时间的进展,判断肿瘤病理、基因和生物学行为,预测临床预后等.AI也可以改变影像检查及分析的工作流程,提高工作效率.