人工智能在脑胶质瘤MRI诊断中的研究进展

• 作者: 赵维维 孙静 诸静其
• 来源期刊: 磁共振成像
• 关键词: 人工智能 脑胶质瘤 磁共振成像
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 综述|REVIEWS
• 页码范围: 88-90
• 页数: 3页
• 分类号: R445.2|R739.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.12015/issn.1674-8034.2021.08.019

摘要

脑胶质瘤是最常见的颅内原发性肿瘤,多呈浸润性生长,手术难以彻底切除,远处转移和对放化疗不敏感者治愈率极低,复发率高.患者长期生存率仅为20％.核磁共振是脑胶质瘤的首选检查方法,基于MRI的多模态影像学技术在脑胶质瘤的诊断和鉴别诊断、治疗前评估、手术导航及治疗后随访方面起到了关键的作用.高年资放射科医师通过MRI能较准确地识别肿瘤,但对于低年资放射科医师及未接受过脑肿瘤MRI诊断系统训练的放射科医生,误诊和漏诊的发生率明显升高.另外,放射科医师面对大量的MRI影像时常会出现身心疲劳,降低诊断准确性,因此,如何将放射科医师从传统阅片中解放出来,成为一个关注的问题.利用人工智能模拟人类思维,高效进行数据挖掘整合,从而实现精确诊断、鉴别诊断的数字医学出现迅猛发展.从影像大数据中提取肉眼难以有效识别的图像信息,通过分析这些信息来诊断疾病和建立预测模型,已成为具有广阔应用前景的技术手段.笔者就人工智能在脑胶质瘤MRI诊断中的研究进展做一综述,以提高对人工智能技术在脑胶质瘤鉴别诊断中的认识.