RSNA2019头颈部影像学

摘要：

2019年RSNA年会科学报告中头颈部影像学的研究进展主要集中于以下方面:①各种常规及先进成像技术在临床急诊及规范应用方面的探索;②头颈部钆对比剂应用安全性及有效性的评估;③新技术结合大数据分析(放射组学、机器学习、深度学习等)及头颈部成像报告和数据系统(RADS)在头颈部肿瘤定性诊断、疗效预测方面的研究;④人工智能在头颈部的图像分割、图像合成、定性诊断、分子病理及临床疗效预测等方面的应用,以及不同神经网络算法在头颈部成像分析的可靠性及有效性.

关键词：头颈肿瘤、放射组学、纹理分析、人工智能、PET-CT、PET-MRI、钆对比剂

所属期刊栏目：35

分类号：R816.1;R445.2;R814.42;R817(放射医学)

资助基金：国家自然科学基金81730049,81801666,81873890

在线出版日期：2020-06-30（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：405-409