基于人工智能的影像组学在甲状腺结节临床应用的研究进展.pdfVIP

智能医学与数字诊疗

IntelligentMedicineandDigitalDiagnosisandTreatment

基于人工智能的影像组学在甲状腺结节临床

应用的研究进展

张亚莹单广震朱来敏周哲

【摘要】对于甲状腺结节，传统影像学诊断通常基于医生肉眼观察影像图像，结果判读受观察者主观影响，且

无法识别图像中隐藏的深层信息。影像组学是一种新兴的无创技术，通过高通量的特征提取算法将普通影像图

像转变为定量数据特征，从而反映病变潜在的生理及病理学特征。人工智能（AI）的加入，使影像组学成为临

床应用研究的热点，在甲状腺结节良恶性鉴别、颈部淋巴结转移预测等方面取得了一定成果，可为甲状腺结节

术前决策提供重要信息。该文综述了超声、CT、MRI以及PET/CT多领域影像组学结合AI技术在甲状腺结节

临床应用中的研究进展。

【关键词】影像组学；人工智能；甲状腺结节；电子计算机断层扫描；磁共振成像

Doi:10.3969/j.issn.1673-7571.2024.07.014

【中图分类号】R197.32；R319

ResearchprogressofclinicalapplicationofAI-basedradiomicsinthyroidnodule

ZHANGYaying,SHANGuangzhen,ZHULaimin,ZHOUZhe.DepartmentofImaging,AffiliatedHospitalofJining

MedicalUniversity,Jining272029,ShandongProvince,China

Correspondingauthor:ZHOUZhe,Email:zhouzh163.com

Forthyroidnodules,traditionalimagingdiagnosisisusuallybasedontheimageobservedbythe

【Abstract】

doctorsnakedeyes,andtheresultinterpretationissubjecttothesubjectiveinfluenceoftheobserver,andthedeep

informationhiddenintheimagecannotberecognized.Radiomicsisanewnon-invasivetechnology,whichtransforms

ordinaryimageintoquantitativedatafeaturesthroughhigh-throughputfeatureextractionalgorithms,soastoreflect

theunderlyingphysiologicalandpathologicalfeaturesoflesions.Withtheapplicationofartificialintelligence(AI)

technology,radiomicshasbecomeahotspotofclinicalapplicationresearch,andcertainachievementshavebeenmade

intheidentificationofbenignandmalignantthyroidnodulesandthepredictionofcervicallymphnodemetastasis,

whichcanprovideimportantinformationforthepreoperativedecision-makingofthyroidnodules.Thispaperreviews

基金项目：济宁市重点研发计划项目（2022YXNS076）

作者单位：272029山东济宁，济宁医学院附属医院医学影像科

通信作者：周哲，Email:z