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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刘爱连[1] Liu Ailian(Department of Radiology,the First Affiliated Hospital of Dalian Medical University,Dalian 116011,China)
机构地区:[1]大连医科大学附属第一医院放射科,大连116011
出 处:《中华放射学杂志》2024年第11期1264-1272,共9页Chinese Journal of Radiology
摘 要:子宫内膜癌(EC)严重影响女性健康, 肿瘤的定性、分期是临床治疗决策的重要依据。随着保育手术需求的增加以及靶向治疗的推广, 对EC初诊时的精准分期和病理危险因素、分子分型预测等提出了更高的要求。MRI常规序列能提供清晰的解剖及形态学信息, 已经成为评估EC的重要方法, 但受限于主观经验, 准确性欠佳。随着MRI功能成像及定量成像等新技术进展, 为肿瘤评估提供了血流动力学、肿瘤微环境、细胞增殖和代谢等多维度的精准定量信息。同时, 借助人工智能技术挖掘影像大数据, 推动MRI新技术临床应用, 提升诊疗水平。本文针对EC诊疗的临床需求, 以MRI技术发展为轴线, 重点概述近10年国内外首发及原创MRI新技术在EC的应用及进展, 彰显我国放射学专家在本领域的突出贡献以及《中华放射学杂志》的学术引领作用。
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