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作 者:汪群 侯唯姝(审校)[1] 李小虎[1] 余永强[1] WANG Qun;HOU Weishu;LI Xiaohu;YU Yongqiang(Department of Radiology,The First Affiliated Hospital of Anhui Medical University,Hefei 230000,China)
机构地区:[1]安徽医科大学第一附属医院影像科,合肥230000
出 处:《国际医学放射学杂志》2025年第1期96-101,共6页International Journal of Medical Radiology
基 金:安徽医科大学校科研基金(2021xkj134)。
摘 要:多模态乳腺MRI是无创性评估乳腺癌的重要工具,基于乳腺MRI的影像组学能够提取乳腺癌组织的高通量、深层次特征,发掘其与乳腺癌分子标志物表达水平的关系。从MRI模态基础、影像组学研究进展、机器学习和深度学习的算法及其临床应用、多组学联合研究等多个方面综述人工智能预测乳腺癌分子分型的研究现状,以及不同方法的优势和不足。为基于MRI人工智能的后续研究及临床无创性预测乳腺癌分子分型提供参考标准。Multimodal breast MRI is a vital non-invasive tool for evaluating breast cancer.MRI-based radiomics can extract high-throughput and in-depth features of breast cancer tissues,uncovering relationships with the expression levels of breast cancer molecular markers.This review summarizes the current research status of artificial intelligence in predicting breast cancer molecular subtypes from multiple perspectives,including the basics of MRI modalities,advances in radiomics research,machine learning and deep learning algorithms and their clinical applications,and multi-omics combined studies.It highlights the advantages and limitations of different methods,providing a reference for future MRI-based artificial intelligence research and the non-invasive clinical prediction of breast cancer molecular subtypes.
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