今天分享一项今年3月发表于Frontiers in Oncology的AI综述，关于人工智能在骨肿瘤影像诊断中的研究进展。 骨肿瘤的影像诊断两个核心挑战：一是肿瘤罕见，放射科医生经验积累慢；二是影像表现多样，同一肿瘤在不同患者、不同病程阶段可以呈现完全不同的影像特征，误诊率居高不下。目前AI在三个层面发挥作用： 第一，肿瘤区域自动识别与分割。 深度学习算法可以在CT和MRI影像中自动勾勒肿瘤边界，
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今天分享一项今年3月发表于Frontiers in Oncology的AI综述，关于人工智能在骨肿瘤影像诊断中的研究进展。 骨肿瘤的影像诊断两个核心挑战：一是肿瘤罕见，放射科医生经验积累慢；二是影像表现多样，同一肿瘤在不同患者、不同病程阶段可以呈现完全不同的影像特征，误诊率居高不下。目前AI在三个层面发挥作用： 第一，肿瘤区域自动识别与分割。 深度学习算法可以在CT和MRI影像中自动勾勒肿瘤边界，
4 个月之前
douyin.com方斌教授
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