| 郝永红，翟林寒，叶海琪，陈骞蓝，陈雪霞，张菁，潘初，朱文珍.RSNA2019头颈部影像学[J].放射学实践,2020,(04):405-409 |
| RSNA2019头颈部影像学 |
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| DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2020.04.001 |
| 中文关键词: 头颈肿瘤 放射组学 纹理分析 人工智能 PET-CT PET-MRI 钆对比剂 |
| 基金项目:国家自然科学基金（81730049, 81801666, 81873890） |
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| 中文摘要: |
| 【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。 |
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