RSNA2018腹部影像学  

作　　者：罗彦 孟晓岩[1] 李佳丽 陈晓 胡瑶 竺笛 梁萍 杨阳 周紫玲 李安琴 邹显伦 吕银章 王梓 范婵媛 谢金珂 可赞 游慧娟 李震[1] 王良 胡道予[1] 

机构地区：[1]华中科技大学同济医学院附属同济医院放射科,武汉430030

出　　处：《放射学实践》2019年第4期357-361,共5页Radiologic Practice

摘　　要：2018年RSNA年会上腹部影像学方面的研究热点主要包括人工智能、影像组学/纹理分析和能谱CT的基础研究和临床应用,为今后的临床和科研工作开拓了新的思路。

关 键 词：腹部疾病 机器学习 深度学习 影像组学 纹理分析 能谱CT 多参数磁共振成像 

分 类 号：R445.2[医药卫生—影像医学与核医学] R814.42[医药卫生—诊断学]