换一批多参数磁共振成像在预测前列腺癌包膜外侵犯中的应用及进展
Application and progress of multi-parametric magnetic resonance imaging in predicting extracapsular extension of prostate cancer
摘要前列腺癌(prostate cancer,PCa)是全球男性最常见的癌症之一,准确评估包膜外侵犯(extracapsular extension,ECE)对优化治疗方案至关重要.传统临床诊断参数存在准确性低、异质性大等不足.多参数磁共振成像(multi-parametric magnetic resonance imaging,mpMRI)是评估PCa术前分期的首选方法.然而基于mpMRI的传统ECE风险评估分级系统预测ECE的诊断效能仍受限于放射科医师的经验.随着新兴技术发展,影像组学和深度学习(deep learning,DL)在评估ECE方面表现出潜力,但目前仍面临外部验证不足、模型泛化能力弱等挑战.本文就基于mpMRI的传统风险评估分级系统、影像组学和DL在PCa ECE中的研究现状、进展以及局限性进行综述,以期为临床决策提供更全面的参考,加速精准医疗的蓬勃进程.
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关键词
前列腺癌包膜外侵犯磁共振成像风险评估分级系统影像组学机器学习深度学习prostate cancerextracapsular extensionmagnetic resonance imagingrisk assessment grading systemradiomicsmachine learningdeep learning
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10.12015/issn.1674-8034.2025.04.032
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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