深度学习在肺癌18F-FDG PET/CT诊疗中的应用研究进展

摘要：

肺癌是中国常见的恶性肿瘤,其发病率及死亡率均居癌症首位.由于早期症状不典型且缺乏有效的筛查手段,大多数肺癌患者发现时已处于晚期,预后较差.改善预后的关键在于早发现、早诊断、早治疗.随着人工智能和医疗大数据分析等前沿技术的不断进步,深度学习作为目前人工智能发展迅猛的一大分支,被认为是医学图像分析领域的宝贵工具,现已在早期肺癌的筛查、诊疗和预后评估以及晚期肺癌的随访中广泛应用,并取得诸多成果.本文阐述了近年来深度学习在肺癌18F-FDG 正电子发射体层成像(positron emission tomography,PET)/计算机体层成像(computed tomography,CT)诊疗中的应用现状及研究进展,主要介绍图像采集与重建、病灶检测与分割、诊断与鉴别诊断、基因突变状态与免疫治疗靶点及治疗反应与结局预测等,并对其发展前景及面临的挑战予以梳理.

关键词：深度学习、肺癌、18F-FDG、正电子发射体层成像/计算机体层成像

所属期刊栏目：32

分类号：R734.2;R445.6(肿瘤学)

资助基金：国家自然科学基金81971655

在线出版日期：2023-11-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：461-465