深度学习技术在前列腺癌影像学诊断中的应用

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中文摘要：影像学检查在前列腺癌的诊断中发挥了重要作用.以卷积神经网络为代表的深度学习技术能够有效提取图像特征并将其用于图像的分割或分类任务.在前列腺磁共振影像上,深度学习可以检测图像上肿瘤的位置并预测Gleason评分,也能够对前列腺腺体进行较为准确的分割.在前列腺病理学检查上,深度学习可以预测病理学图片上是否存在恶性结节.在超声图像上,深度学习技术可以实现对前列腺腺体的实时分割.深度学习技术在前列腺癌影像学诊断中展现出广泛的应用前景,但还需要进行更多研究才可能应用于临床.

外文标题：Application of Deep Learning Technology in Imaging Diagnosis of Prostate Cancer

作者：

杨瑞、郑庆源、倪鑫淼、杨松、陈志远、刘修恒

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作者单位：

武汉大学人民医院泌尿外科,武汉430060

关键词：

前列腺癌深度学习磁共振检查病理学检查超声检查卷积神经网络

基金：

国家自然科学基金湖北省重点研发计划

项目编号：

819724082020BCB051

出版年：

2022

DOI：

10.3969/j.issn.1006-2084.2022.05.028

医学综述

中国医疗保健国际交流促进会

医学综述

影响因子：1.144

ISSN：1006-2084

年,卷(期)：2022.28(5)

被引量1
参考文献量1