人工智能在肝纤维化影像学中的研究进展OA北大核心CSTPCD

肝纤维化是各种慢性肝病(chronic liver disease,CLD)进展为肝硬化甚至肝癌的必经之路。有效的临床干预可以实现肝纤维化的逆转,故及时准确地评估肝纤维化严重程度对肝纤维化患者的治疗及预后意义重大。肝组织病理学检查是明确诊断、衡量肝纤维化程度的重要依据,但其有创且结果受穿刺部位影响而不够精准和全面。探寻无创、全面、准确的评估模式至关重要。人工智能(artificial intelligence,AI)通过分析海量的影像数据和不断地自我学习,构建疾病评估和预测模型,对疾病的发生发展的影像学变化规律进行分析研究。随着影像学技术和计算机科学的快速发展,基于影像图像的AI技术在肝纤维化的无创诊断及分期中显示出其突出的临床价值及应用潜力。本文就近年来国内外AI技术在肝纤维化影像学[超声(ultrasound,US)、电子计算机断层扫描(computed tomography,CT)、MRI]等方面进行综述,旨在介绍该领域AI发展现状并试图分析当前面临的问题,以期实现肝纤维化无创、精准评估,为临床个体化精准医疗提供影像支持。