典型文献
人工智能在前列腺多参数磁共振成像中的应用及展望
文献摘要：
前列腺癌(PCa)是世界上最常见的肿瘤之一.多参数磁共振成像(mpMRI)作为一种非侵入性工具,可以改善前列腺病变的检测、分类和体积量化.机器学习是人工智能(AI)的一个分支,能够快速、准确地分析mpMRI图像,在识别前列腺病变方面有较好的一致性,能够加强PCa的标准化管理,已经成为提高放射科医师诊断效率和准确度的工具.本文总结了AI在前列腺mpMRI中的应用,主要包括前列腺分割,病变检测、分割,以及病变分类表征等,并对未来发展进行了展望.
文献关键词：
前列腺肿瘤;多参数磁共振成像;机器学习;人工智能;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
邢朋毅;孟英豪;阳青松;陈炜
作者机构：
海军军医大学(第二军医大学)第一附属医院影像医学科,上海 200433
文献出处：
引用格式：
[1]邢朋毅;孟英豪;阳青松;陈炜-.人工智能在前列腺多参数磁共振成像中的应用及展望)[J].海军军医大学学报,2022(07):808-815
A类：
体积量化,前列腺分割
B类：
多参数磁共振成像,前列腺癌,PCa,mpMRI,非侵入性,前列腺病变,标准化管理,放射科医师,诊断效率,分类表,前列腺肿瘤
AB值：
0.199455
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