换一批摘要胎盘植入性疾病(placenta accreta spectrum,PAS)是孕产妇围产期严重并发症,可引发产后大出血、子宫切除等不良结局.精准产前诊断可使PAS相关不良结局发生率显著降低.超声(ultrasonography,US)作为PAS首选筛查工具,诊断准确性受检查者经验、胎龄及胎盘位置等因素影响.传统定性磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)依赖主观征象,诊断一致性受影像医师经验影响较大,易导致漏诊或误诊.近年来,MRI量化技术通过提取临床影像融合指标、纹理特征、扩散系数与灌注分数等客观可重复参数,实现了 PAS评估从"主观描述"向"客观量化"的转变.可有效提升PAS诊断精准度、优化病变分型与不良结局预测,但各类量化方法尚未形成共识,需系统综述予以梳理.本文系统综述MRI量化评分系统、人工智能技术(影像组学与深度学习量化模型)及功能MRI量化技术[扩散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)/体素内不相干运动(intravoxel incoherent motion,IVIM)、血氧水平依赖成像(blood oxygen level dependent,BOLD)、Ferumoxytol 增强 MRI]在 PAS中的量化研究现状,分析了现有研究局限性并展望未来发展方向,以期为完善PAS精准诊疗体系、改善母婴预后提供参考.
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关键词
胎盘植入性疾病磁共振成像量化评分系统影像组学深度学习扩散加权成像体素内不相干运动placenta accreta spectrummagnetic resonance imagingquantitative scoring systemradiomicsdeep learningdiffusion-weighted imagingintravoxel incoherent motion
栏目名称
DOI
10.12015/issn.1674-8034.2026.04.029
发布时间
2026-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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