基于双参数MRI人工智能在前列腺癌诊疗中的研究进展  

Research progress of biparametric magnetic resonance imaging artificial intelligence in diagnosis and treatment of prostate cancer

作　　者：丁振伟 王可武 孙浩然(审校)[2] DING Zhen-wei;WANG Ke-wu(Wuhu Hospital,East China Normal University,The Second People’s Hospital,Wuhu 241000,Anhui,China)

机构地区：[1]华东师范大学附属芜湖医院(芜湖市第二人民医院),安徽芜湖241000 [2]天津医科大学总医院,天津300050

出　　处：《生物医学工程与临床》2025年第2期278-283,共6页Biomedical Engineering and Clinical Medicine

基　　金：安徽省“十四五”临床重点建设专科(2023年度);芜湖市公立医院高质量发展示范项目资助。

摘　　要：前列腺癌(PCa)是世界上老年男性最常见的肿瘤之一。随着社会老龄化进程加快,中国PCa的发病率和死亡率逐年升高。前列腺成像报告和数据系统(PI-RADS)提出多参数MRI是评估前列腺疾病的最佳成像方法,但为了便于数据的采集和分析,以及造影剂可能产生的不良影响,通常省略动态对比增强成像,从而形成双参数MRI扫描方案。人工智能(AI)通过对MRI图像的系统分析与评估,能够快速准确地识别前列腺病灶,辅助放射科医师提高诊断效能。因此,笔者旨在分析双参数MRI结合AI在前列腺分区和体积评估、PCa的诊断和分级、PCa分期的预测和预后的评价中的研究价值,初步展望AI在PCa研究中的发展方向。尽管在PCa的AI研究中,存在许多需要进一步解决的问题,但目前研究展现出许多有希望的结果,相信AI的合理应用将会给PCa患者带来重大意义的改变。

关 键 词：前列腺癌 MRI 影像组学 深度学习 

分 类 号：R445.2[医药卫生—影像医学与核医学] R737.25[医药卫生—诊断学] TP18[医药卫生—临床医学]