基于CT和MRI影像组学的机器学习模型预测肝癌早期复发的研究进展

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肝细胞癌(hepatocellular carcinoma, HCC)早期复发患者往往较晚期复发患者有更差的预后,且该疾病的早期症状大多是非特异性的。随着人工智能(artificial intelligence, AI)日益发展,影像组学与其核心分支机器学习结合,打破了人眼识别的局限性,深度挖掘医学影像图像中隐藏着的纹理、形态等反映细胞一定生物学特征的信息,处理并筛选高维特征进行定量数据分析,构建HCC早期复发预测模型,可以使更多的患者尽早受益于临床诊疗,从而提高生存率,在疾病诊断及预后方面显示出巨大潜力。本文对比分析文献中基于CT及MRI预测HCC早期复发的影像组学模型,并综述其研究进展。
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