《中國腫瘤臨床》文章推薦：影像組學與深度學習在結直腸癌肝轉移早期預測及療效評估中的研究進展

基于影像組學的結直腸癌肝轉移（CCLM）早期預測及療效評估，對于CCLM 患者的個體化管理與治療方式選擇具有重要意義。以卷積神經網絡為基礎的深度學習（DL）具有人工智能（AI）參與度高、可重復性強、性能可靠等優勢，提高了模型的預測效能，應用前景值得期待。隨著多模態融合模型、多中心大樣本數據庫的逐步構建，影像組學和DL 將在CCLM 管理中發揮更為重要的作用。為此，2024 年第51 卷第1 期《中國腫瘤臨床》國家基金研究進展綜述欄目刊發了由天津醫科大學腫瘤醫院放射科葉兆祥教授撰寫的《影像組學與深度學習在結直腸癌肝轉移早期預測及療效評估中的研究進展》一文,該文介紹了影像組學及DL 的主要步驟，總結歸納其在CCLM 早期狀態預測及不同治療方式療效評估的應用價值，并展望了其在CCLM 臨床管理中的深入應用潛能。

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