影像组学在肝细胞癌精准诊疗及预后评估中的研究进展OA北大核心
影像组学(radiomics)技术能够从多模态医学图像中高通量地提取人眼难以识别的图像特征,通过复杂的统计学分析,建立疾病的诊断、预后预测模型。肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)是常见的消化系统恶性肿瘤,在全球和我国的发病率和死亡率均较高。近年来,随着人工智能技术在医学领域的不断探索,影像组学研究焕发出新的活力,研究者从不同模态、不同维度信息中深度解析HCC的时间与空间异质性,优异的模型性能为临床的精准医疗提供了决策支持。尽管如此,影像组学的研究成果仍需要大量前瞻性高质量数据的验证与优化,并在实践中建立流程规范,逐渐形成整合影像组学的多组学研究模式。本文聚焦影像组学在HCC的早期诊断与鉴别、组织病理学信息的预测、疗效和预后评估中的最新研究进展予以综述,对每一部分的研究现状及局限性深入分析总结,旨在为该领域研究提供新的循证医学支持,并为研究者提出可参考的未来研究方向。
刘璐豪;周舟
河南中医药大学第三临床医学院,郑州450046河南中医药大学第一附属医院放射科,郑州450003
临床医学
肝细胞癌影像组学计算机体层成像磁共振成像人工智能机器学习深度学习精准诊疗预后评估
《磁共振成像》 2025 (1)
P.216-221,227,7
评论