人工智能技术在肝纤维化定量评价中的研究进展

• 作者: 曾凤霞 秦耿耿 陈卫国
• 来源期刊: 国际医学放射学杂志
• 关键词: 肝纤维化 纹理分析 影像组学 深度学习 人工智能
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 腹部放射学
• 页码范围: 578-581
• 页数: 4页
• 分类号: R575.2|R445
• 语种: 中文
• DOI: 10.19300/j.2020.Z17974

摘要

各类肝实质损害均是经过肝纤维化这一基本环节而转向肝硬化及肝癌的,因此早期诊断肝纤维化具有重要临床意义.以影像组学和深度学习为代表的人工智能技术能够深入挖掘多模态影像中大量不可见的信息,进一步提高早期病变的检出率.目前人工智能技术在早期无创性诊断肝纤维化方面取得了一定的进展.简要介绍常用的肝纤维化定量评价影像学技术如CT灌注成像、超声弹性成像、磁共振功能成像等,并进一步对基于深度学习和影像组学的人工智能技术在肝纤维化定量评价中的最新进展予以综述.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈卫国		156	802	12.0	16.0
2	秦耿耿		35	166	7.0	11.0
3	曾凤霞		3	0	0.0	0.0