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非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)在影像学上可见肿大淋巴结,但其良恶性难以直接判断,为肿瘤分期及设计放疗靶区带来了困难.临床上常依据淋巴结短径≥1 cm或最大标准摄取值≥2.5诊断淋巴结为恶性,但这些诊断标准敏感性和特异性均较低,难以满足临床需要.近年来,基于其他影像学参数诊断淋巴结良恶性取得了众多进展,同时随着影像组学、深度学习等技术的发展,通过挖掘肿大淋巴结区域的影像信息建立模型进而提升淋巴结良恶性诊断准确性展现出巨大的应用前景.本文旨在综述近年来基于影像学诊断NSCLC肿大淋巴结良恶性的研究进展,以便临床工作中更准确且无创地评估淋巴结状态.

作者:覃凯;傅小龙

来源:中国肺癌杂志 2023 年 26卷 1期

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作者:
覃凯;傅小龙
来源:
中国肺癌杂志 2023 年 26卷 1期
标签:
肺肿瘤 影像学 淋巴结 影像组学 深度学习
非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)在影像学上可见肿大淋巴结,但其良恶性难以直接判断,为肿瘤分期及设计放疗靶区带来了困难.临床上常依据淋巴结短径≥1 cm或最大标准摄取值≥2.5诊断淋巴结为恶性,但这些诊断标准敏感性和特异性均较低,难以满足临床需要.近年来,基于其他影像学参数诊断淋巴结良恶性取得了众多进展,同时随着影像组学、深度学习等技术的发展,通过挖掘肿大淋巴结区域的影像信息建立模型进而提升淋巴结良恶性诊断准确性展现出巨大的应用前景.本文旨在综述近年来基于影像学诊断NSCLC肿大淋巴结良恶性的研究进展,以便临床工作中更准确且无创地评估淋巴结状态.