| 尤雅惠，唐婷，肖彤，曾雪丹，张佳璇，覃媛媛，朱文珍.RSNA2025头颈部影像学[J].放射学实践,2026,41(02):127-129 |
| RSNA2025头颈部影像学 |
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| DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2026.02.002 |
| 中文关键词: 头颈部影像学 人工智能 深度学习 多模态成像 放射组学 肿瘤预后 |
| 基金项目:国家自然科学基金联合基金项目（U22A20354） |
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| 中文摘要: |
| 【摘要】2025年RSNA年会头颈部影像学研究涵盖了人工智能在咽后水肿检测、眼眶测量、甲状腺超声、影像去标识化、鼻窦解剖识别等方面的应用；前沿影像技术在迷走神经成像、嗅觉功能障碍中枢机制、喉返神经超声特征及身体成分分析中的创新；以及头颈部肿瘤多模态影像预测模型、放射组学与功能MRI生境分析等研究方向。这些研究展示了人工智能与多模态影像技术在提升诊断效能、优化治疗方案、实现精准预后评估方面的重要价值。本文将对以上研究进展进行综述。 |
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