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机器学习在膀胱癌影像学诊断中的研究进展

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膀胱癌早期诊断和准确分期是提高患者生存率的关键.传统的影像学诊断方法存在一定的局限性,且受诊断医师主观因素影响.近年来,机器学习技术在医学影像领域取得了快速发展,在膀胱癌影像学诊断中也显示出良好的应用前景.现就机器学习应用于膀胱癌分期分级、预后、治疗反应性等方面的研究进展、局限及展望作一综述.

李娜、刘洋、韩增泰、仇度旺、王锡明

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滨州医学院医学影像学院,山东 烟台 264003

山东中医药大学附属医院放射科,山东 济南 250014

山东省济南市章丘区人民医院影像科,山东 济南 250200

山东第一医科大学附属省立医院影像科,山东 济南 250021

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膀胱癌 人工智能 机器学习 深度学习 诊断显像

国家自然科学基金

82271993

2024

10.3969/j.issn.1672-0512.2024.01.022

中国中西医结合影像学杂志
中国中西医结合学会,山东中医药大学附属医院

中国中西医结合影像学杂志

CSTPCD
影响因子：0.857
ISSN：1672-0512
年,卷(期)：2024.22(1)
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