人工智能在肿瘤影像中的研究进展

• 作者: 张红梅 彭文静
• 来源期刊: 癌症进展
• 学科: 医学
• 关键词: 人工智能 机器学习 深度学习 肿瘤影像
• 年，卷（期）: 2020,（21）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 2173-2177
• 页数: 5页
• 分类号: R73
• 语种: 中文
• DOI: 10.11877/j.issn.1672-1535.2020.18.21.04

摘要

恶性肿瘤的发病率逐年上升,已经成为全球性的健康问题.同时,多模态影像技术飞跃发展,医学影像图像数量呈指数级增长,肿瘤诊疗面临着前所未有的挑战.深度学习具有高敏感检出、高维信息挖掘和高通量计算的能力有重要意义,其中,以深度学习为代表的人工智能技术在多种肿瘤的病灶检出、病理分型、临床分期、疗效评价及生存预测等方面显示出了巨大的潜能,成为近年肿瘤影像研究的热点.本文旨在将人工智能在肺癌、脑胶质瘤、乳腺肿瘤、肝脏肿瘤等多种肿瘤影像的研究现状与进展作简要介绍,并讨论未来其在临床应用中存在的问题.