基于超声影像的人工智能在卵巢肿瘤中的应用进展

作     者：王颖 吴曼丽 邝小红 张新玲 Wang Ying;Wu Manli;Kuang Xiaohong;Zhang Xinling

作者机构：中山大学附属第三医院超声科广州510630 

出 版 物：《中华超声影像学杂志》 (Chinese Journal of Ultrasonography)

年 卷 期：2024年第33卷第7期

页      面：629-635页

核心收录：

学科分类：1002[医学-临床医学] 100214[医学-肿瘤学] 10[医学] 

基　　金：广东省自然科学基金(2022A1515012027) 广州市科技计划项目(SL2022A03J00358) 中山大学高校基本科研业务费青年教师培育项目(23qnpy142) 

主　　题：人工智能 卵巢癌 影像医学 

摘      要：卵巢癌是妇科常见的恶性肿瘤之一, 具有高发病率、高死亡率、低5年生存率的特点, 严重威胁女性生命健康。早期发现及诊断卵巢癌对患者治疗方案制定及改善预后具有重要价值。经阴道超声是目前诊断卵巢肿物良恶性的一线影像学检查方法, 但依赖于临床经验且存在较大的观察者间差异。近年来, 随着人工智能技术的不断进步, 基于超声图像构建的机器学习和深度学习模型, 为卵巢肿物良恶性诊断、分型及预后提供了更高的准确性, 具备临床应用前景。笔者就人工智能在卵巢肿物的良恶性诊断、分型及预后方面辅助超声技术的应用进行综述。