深度学习在预测结直肠癌淋巴结状态中的现状与挑战
Current status and challenges of deep learning in predicting lymph node status in colorectal cancer作者机构：延安大学医学院延安716000 空军军医大学西京医院放射诊断科西安710032
出 版 物：《磁共振成像》 (Chinese Journal of Magnetic Resonance Imaging)
年 卷 期：2025年第16卷第1期
页 面：222-227页
核心收录：
学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 100207[医学-影像医学与核医学] 1002[医学-临床医学] 08[工学] 1010[医学-医学技术（可授医学、理学学位）] 100214[医学-肿瘤学] 10[医学]
基 金：国家自然科学基金项目(编号:82371918) 西京医院临床新技术项目(编号:2024XJSY43)
摘 要：结直肠癌是最常见的胃肠道恶性肿瘤之一。明确结直肠癌淋巴结状态,对制订个性化治疗方案和评估预后具有重要意义。相比于专科医师视觉评估及影像组学方法,以神经网络为基础的深度学习方法由于具有自动化、高灵活性和可扩展性等优势,在结直肠癌淋巴结状态评估中具有广阔的应用前景。因此,本文将对采用深度学习方法基于CT、MRI及数字病理图片预测结直肠癌淋巴结状态的研究进展进行综述,并探讨这一领域的研究前景,以期为结直肠癌患者精准预测淋巴结状态提供新的方法和参考。
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