2024RSNA AI在影像学中的应用.pdfVIP

放射学实践年月第卷第期,,,

２０２５１４０１RadiolPracticeJan２０２５Vol４０No．１３５

RSNA２０２４聚焦

２０２４RSNAAI在影像学中的应用

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周凯伦高萌萌何康文姜宇晨廖洲艳刘远康罗舒鑫吕晨晰宋福龙汪子雄王雨梵熊子曼苑冠杰邹显

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伦胡瑶胡道予李震

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摘要２０２４年北美放射学年会RSNA上人工智能AI相关研究毫无疑问地成为了全场瞩目

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的焦点这一趋势不仅预示着医学影像学未来的发展方向也深刻体现了技术在医疗领域中的巨大

AI

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潜力和广泛应用在这次盛会上AI在诊断和治疗方面的提升作用得到了充分展示涵盖全身多个部

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位的诊断和治疗以及在影像学多个领域的广泛应用通过先进的图像识别和分析技术AI能够显著提

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高诊断的准确性和工作效率为医生提供更加可靠和及时的诊断信息也为临床决策提供了有力支持

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关键词人工智能深度学习影像组学磁共振成像体层摄影术线计算机脑肿瘤乳腺癌

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【中图分类号】;;【文献标志码】【文章编号】()

TP１８R４４５．２R８１４．４２A１０００Ｇ０３１３２０２５０１Ｇ００３５Ｇ０７

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DOI１０．１３６０９．cnki．１０００Ｇ０３１３．２０２５．０１．００７开放科学资源服务标识码OSID

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近年来人工智能在放射学领域的应用取得了显创地预测脑转移瘤患者对立体定向放射术的反应从

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著进展本文将分别从脑部胸部腹部骨肌全身介而帮助神经肿瘤科医生为患者制定更加精细化个体

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入放射学及成像信息学等多个影像学研究热点和进展化的初次治疗方案一项探索人工智能增强功能连接

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进行阐述.组学方法在脑肿瘤中的应用以评估