放射学实践2024，Vol.39Issue(3) ：308-312.DOI:10.13609/j.cnki.1000-0313.2024.03.002

RSNA2023腹部影像学

廖洲艳 周紫玲 熊子曼 屈维诺 苑冠杰 何康文 高萌萌 姜宇晨 汪子雄 王雨梵 王智博 吕晨晰 罗舒鑫 陈根 李佳丽 李震 胡道予
放射学实践2024，Vol.39Issue(3) ：308-312.DOI:10.13609/j.cnki.1000-0313.2024.03.002
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RSNA2023腹部影像学

廖洲艳 1周紫玲 1熊子曼 1屈维诺 1苑冠杰 1何康文 1高萌萌 1姜宇晨 1汪子雄 1王雨梵 1王智博 1吕晨晰 1罗舒鑫 1陈根 1李佳丽 1李震 1胡道予1
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作者信息

  • 1. 430030 武汉,华中科技大学同济医学院附属同济医院放射科
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摘要

2023年北美放射学会(RSNA)腹部影像学内容丰富,会上多模态成像新技术通过结合先进的人工智能(AI)算法,提升了影像阅读的效率和准确性,展示了对腹部疾病更精确的诊断与预测能力,同时在个性化治疗方案的制定中发挥着重要作用.本文旨在提供最新信息,为腹部影像学的临床和科研工作提供更多的思路.

关键词

腹部影像学/人工智能/多模态成像技术/精准诊断

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出版年

2024
放射学实践
华中科技大学同济医学院

放射学实践

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.08
ISSN：1000-0313
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