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近年来,膀胱癌(bladder cancer,BCa)的发病率逐年上升,已经成为威胁中老年人健康的重要因素之一,BCa的早期发现和预后监测日益成为研究的热点.影像组学是一种高通量的定量特征提取方法,可以挖掘多模态医学图像中包含的信息,然后对这些海量图像进行综合分析以提取表型特征,并探索患者预后与这些提取的特征之间的关系.深度学习是一种表示学习方法,其中复杂的多层神经网络架构通过将输入信息转换为多层次抽象自动学习数据表示.本文从泌尿外科临床医生的角度,综述了影像组学和深度学习在BCa病理分级和分期预测、淋巴结转移预测和疗效评估等精准诊疗的研究进展,并对未来研究方向进行了展望.
作者：王东；周川；王超；张云峰；郭盛；周逢海
来源：磁共振成像 2023 年 14卷 9期
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