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基于深度学习的人工智能技术在结直肠癌医学影像诊断中的应用进展

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结直肠癌(CRC)是我国常见的消化系统恶性肿瘤之一，近年来其发病率和死亡率逐年上升。目前，CRC的诊断主要依靠内镜下活检定位和定性诊断，内镜下准确定位和临床分期判断可指导临床医生选择最佳治疗方案，从而改善患者预后。但结肠镜检查的准确率很大程度上取决于内镜医师的技术水平，主观性较强，存在误诊或漏诊情况。近年来，随着机器学习、深度学习和深度神经网络技术在计算机视觉领域的快速发展，基于人工智能的计算机辅助系统在结肠镜检查方面取得了显著进展，不仅能显著提高结直肠息肉的检出效率，还能早期识别T1期CRC，从而避免部分患者接受不必要的手术切除，已成为内镜医生不可或缺的辅助诊断工具。医学影像AI技术在提高CRC的诊断效率方面虽然具有很好的应用前景，但在临床实施中仍面临一些困难与挑战，在临床应用之前必须进行大样本、多中心的模型训练。

张凯璇、丁康

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南京中医药大学附属南京中医院肛肠中心,南京 210000

结直肠癌 人工智能 医学影像学

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2024

10.3969/j.issn.1002-266X.2024.04.026

山东医药
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影响因子：1.225
ISSN：1002-266X
年,卷(期)：2024.64(4)
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