换一批摘要乳腺疾病对女性健康构成严重威胁,其中乳腺非肿块强化(non-mass enhancement,NME)病变因其病理类型繁杂且影像征象不典型,在诊断及鉴别方面一直存在困难.近年来,以体素内不相干运动(intravoxel incoherent motion,IVIM)、扩散峰度成像(diffusion kurtosis Imaging,DKI)为代表的功能成像技术及人工智能(artificial intelligence,AI)算法,显著提升了磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)对NME病变的诊断效能.基于此,本文系统梳理了MRI技术在NME病变中的研究进展,重点探讨功能成像、多模态融合及AI模型在其诊断及鉴别方面的临床应用价值,并针对技术瓶颈提出未来优化方向,旨在为NME病变的临床及科研提供参考.
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关键词
乳腺非肿块强化病变诊断及鉴别磁共振成像人工智能影像组学多参数及多模态成像non-mass enhancement lesions of the breastdiagnosis and differentiationmagnetic resonance imagingartificial intelligenceradiomicsmulti-parameter and multimodal imaging
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DOI
10.12015/issn.1674-8034.2025.04.030
发布时间
2025-05-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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