换一批摘要垂体腺瘤(又称为垂体神经内分泌瘤)是较为常见的原发性脑肿瘤之一,其早期诊断和合适的治疗方案对患者的预后至关重要.影像组学在垂体腺瘤中的应用,包括垂体腺瘤一致性预测、侵袭性预测、组织病理学特征预测、手术治疗反应预测和非手术治疗反应预测等多个方面.在一致性预测中,诸多研究基于不同的磁共振成像序列,如运用机器学习算法[如支持向量机(support vector machine,SVM)、随机森林(random forest,RF)等]可取得良好的诊断性能.在侵袭性预测方面,影像组学特征可用于评估侵袭性和组织病理学标志物.组织病理学特征的预测可借助影像组学信息进行垂体腺瘤与其他垂体疾病的鉴别诊断,可区分不同的病理亚型.在治疗反应预测上,影像组学可用于预测手术后肿瘤复发及并发症,评估药物治疗反应等.在精准医疗时代,基于机器学习的影像组学将会越来越成熟,也会更有效地应用于垂体腺瘤及其他肿瘤的精确诊断及个体化治疗.
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关键词
影像组学机器学习垂体腺瘤分子分型人工智能radiomicsmachine learningpituitary adenomamolecular typingartificial intelligence
栏目名称
DOI
10.11817/j.issn.2095-6959.2025.250044
发布时间
2025-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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