1、的治疗效果做预测，符合精准医学与个性化治疗的理念。目前已经有相关研究将前列腺癌影像组学与基因组学相结合，形成了影像基因组学，。影像基因组学有望成为对前列腺癌基因类型无创检测的方法，将成为辅助前列腺癌的诊断与治疗的工具。随着人工智能技术的进步发展与影像组学技术的完善，影像组学将会在前列腺癌的更多领域越来越好地发挥作用，具有良好的应前列腺癌影像组学临床应用研究进展前列腺癌腺非临床显著癌的鉴别能力，预测模型均取得了良好的区分效果，初步验证了基于的影像组学特征对于前列腺临床显著癌与前列腺非临床显著癌的鉴别能力。相较于前人研究中提取的相对局限的影像组学特征，等的研究中提取了大量的影像组学特征，对影像组学区分前列腺临床显。

2、前列腺癌影像组学临床应用研究进展前列腺癌取了灰度共生矩阵影像组学特征，在接下来的研究中应当运用更大样本量的数据提取更多影像组学特征做进步研究。相较于等和等采用多中心研究，提取治疗前患者的序列内的更多的影像组学特征，实验结果表明术前的影像组学特征可以用来辅助预测治疗后的生化复发，筛选出更适合进行辅助化疗的患者，有利于对患者进行个性化治疗。在该研究中，发生生化复发与未发生生化复发的患者的随访时间不同，预测生化复发发生的时间或许比预测是否发生生化复发更合适，因此在接下来的研究中应当应用大量的在不同时间发灰度区的患者进行穿刺前筛查可以有效抑制过度医疗，使患者免于遭受不必要的痛苦。在等首次通过提取影像组学特征并结合年龄。

3、应用研究进展磁共振成像，基金山东省自然科学基金编号山东省重点研发计划编号。摘要影像组学通过计算机算法从医学图像中提取数字化影像组学特征，并通过与机器学习相结合，对特征进行分析，建立预测模型，从而辅助诊断治疗。影像组学已经在前列腺癌的诊断治疗等领域得到广泛应用。笔者对磁共振影像组学在前列腺癌的临床应用进行综述。影像组学在前列腺癌诊断中的应用基于影像组学特征或影像组学特征结合其他独立危险因素构建的预测模型，已经被广泛应用于前列腺癌诊断的研究。组学在前列腺癌的应用几乎延伸到了各个领取，从前列腺癌的诊断到分级，从辅助前列腺癌的治疗到前列腺患者预后的预测。影像组学通过与机器学习方法，对前列腺癌进行相对客观地诊断，并对患。

4、共振成像，李鹏，黄云海，张进，等在前列腺中央腺体癌诊断中的应用价值磁共振成像，吴佩琪，刘再毅，何兰，等影像组学与大数序列。目前针对前列腺的自动分割算法还不够完善，感兴趣区的勾画主要通过手动分割。由于前列腺癌好发于老年男性，前列腺增生前列腺炎症会导致周围带变扁信号不均，而前列腺癌好发于周围带，这为前列腺癌感兴趣区勾画带来了挑战。大多数前列腺病变的恶性程度极低，因此不会采取前列腺切除治疗方案。目前对前列腺内可疑病变的确诊主要依赖病理检查，因此病理检查结果主要依赖于穿刺活检，穿刺活检存在漏诊或误诊的风险。影像组学模型的建立通常以病理结果为参考标准，不准确的病理结果会对影像组学模型的诊断效能产生直接影响。总结与展望影。

5、的检出率。作为单中心研究，研究结果的可靠性需要在未来的来自多中心的数据做进步验证。前列腺癌影像组学的临床应用影像组学这概念经提出后受到了学者的广泛关注，目前已经被应用于前列腺癌的诊断治疗方案以及预后的预测等诸多领域。等和等运用基于的影像组学特征对于前列腺临床显著癌与前列，水平是否高血压纳入了被筛选变量中。然而该研究未将基于影像组学的诊断模型与前列腺影像报告和数据系统，的区分前列腺良恶性病变的效能做对比，在今后的研究中应就影像组学模型与的诊断效能做对比从而更好地体现影像组学在前列腺癌诊断中的价值。等首次通过回顾性研究中将基于以及联合的影像组学特征的模型与放射科医生通过的区分清张涵，黄程，王滨前列腺癌影像组学临床。

6、著癌与前列腺非临床显著癌的效能进行更深入的探究。前列腺癌影像组学临床应用研究进展前列腺癌。前列腺癌影像组学的临床应用影像组学这概念经提出后受到了学者的广泛关注，目前已经被应用于前列腺癌的诊断治疗方案以及预后的预测等诸多领模型可以提高诊断前列腺临床显著癌的准确率，基于影像组学的机器学习模型的诊断效能与平均模型无统计学意义。该研究未建立基于平均值的机器学习模型并将其与放射科医生的诊断效能进行对比，在今后的研究中将进步对诊断模型进行优化并做进步对比。血清浓度正常值低于，当血清浓度值为介于时被称为灰度区，此时患者进行穿刺活检的阳性率仅为约，因此对处于灰度区的患者进行穿刺前筛查可以有效抑制过度医疗，使患者免于遭受不必要。

7、血清密度，以及评分构建模型预测血清浓度为患者的前列腺癌，并取得了良好的诊断效能，诊断效能优于传统的临床影像学模型，并且提高了前列腺癌的检出率。作为单中心研究，研究结果的可靠性需要在未来的来自多中心的数据做进步验证。前列腺癌影像组学临床应用研究进展前列腺癌。摘要影像组学通过计算机算法从医学图像中提取数字化影像等首次通过回顾性研究中将基于以及联合的影像组学特征的模型与放射科医生通过的区分前列腺良恶性病变的诊断效能进行比较，结果表明基于影像组学的预测模型区分前列腺良恶性病变的准确性优于放射科医师通过区分前列腺病变良恶性的诊断效能。研究中作为参考金标准的病理结果来源于前列腺穿刺活检，并没有后续的前列腺切除的病理结果，。

8、异性抗原，浓度以及年龄，还将癌胚抗原用前景。参考文献章绪辉，梁文，李欣明，等定量参数对早期前列腺癌的应用研究磁共振成像，王滨前列腺的影像学检查应进步重视医学影像学杂志，王倩，房俊芳，王滨磁共振扩散张量成像诊断前列腺癌的理论基础磁共振成像，彭峰河，沈秀芝，蔡建新，等基于多参数对移行带前列腺癌的诊断价值磁共振成像，李鹏，黄云海，张进，等在前列腺中央腺体癌诊断中的应用价值磁共振成像，吴佩琪，刘再毅，何兰，等影像组学与大数据结合的研究现状中华放射学杂志，黄乐生，黎晋宇，李深福，等扩散加权成像与超声对分割。由于前列腺癌好发于老年男性，前列腺增生前列腺炎症会导致周围带变扁信号不均，而前列腺癌好发于周围带，这为前列腺癌感兴。

9、在未来的研究中需要前列腺切除后的病理结果对前列腺病变病理类型做进步确认。等首次对比了基于影像组学的影像组学在前列腺癌诊断中的应用基于影像组学特征或影像组学特征结合其他独立危险因素构建的预测模型，已经被广泛应用于前列腺癌诊断的研究。等通过分析患者的加权图像，扩散加权成像，影像组学特征区分前列腺病变的良恶性，结果表明基于影像组学的预测模型在诊断前列腺癌方面具有较好的表现，诊断效能优于基于临床因素的诊断模型。该研究共包含例患者，研究样本量相对较大。同时在构建预测模型过程中除了常规的影像组学标签，以及评分构建模型预测血清浓度为患者的前列腺癌，并取得了良好的诊断效能，诊断效能优于传统的临床影像学模型，并且提高了前列腺癌。

10、放射科医师通过区分前列腺病变良恶性的诊断效能。研究中作为参考金标准的病理结果来源于前列腺穿刺活检，并没有后续的前列腺切除的病理结果，在未来的研究中需要前列腺切除后的病理结果对前列腺病变病理类型做进步确认。等首次对比了基于影像组学的机器学习模型平均值模型及放射科医生通过诊断前列腺临床显著癌的价值，结果表明相较于放射科医师常规诊断流程，基于平均等通过分析患者的加权图像，扩散加权成像，影像组学特征区分前列腺病变的良恶性，结果表明基于影像组学的预测模型在诊断前列腺癌方面具有较好的表现，诊断效能优于基于临床因素的诊断模型。该研究共包含例患者，研究样本量相对较大。同时在构建预测模型过程中除了常规的影像组学标签血清前列腺特。

11、趣区勾画带来了挑战。大多数前列腺病变的恶性程度极低，因此不会采取前列腺切除治疗方案。目前对前列腺内可疑病变的确诊主要依赖病理检查，因此病理检查结果主要依赖于穿刺活检，穿刺活检存在漏诊或误诊的风险。影像组学模型的建立通常以病理结果为参考标准，不准确的病理结果会对影像组学模型的诊断效能产生直接影响。总结与展望影像组学将人工智能技术与传统医学影像相结合，顺应了大数据时代的发展潮流。目前影像前列腺癌影像组学临床应用研究进展前列腺癌影像组学特征做进步研究。相较于等和等采用多中心研究，提取治疗前患者的序列内的更多的影像组学特征，实验结果表明术前的影像组学特征可以用来辅助预测治疗后的生化复发，筛选出更适合进行辅助化疗的患者。

12、的痛苦。在等首次通过提取影像组学特征并结合年龄血清密度影像组学体现了其广阔的临床应用价值，然而其作为种新兴技术，在未来的研究与应用中仍存在诸多挑战目前应用于前列腺癌的影像组学研究大多数为单中心回顾性研究，且样本数量较少，对研究结果的准确性造成定影响，因此在未来需要更大样本量的多中心前瞻性研究对研究结果做进步验证。目前前列腺癌的影像组学研究大多不包含序列，而临床工作中进行的前列腺扫描通常包含序列，为了提高影像资料的利用效率，在未来的研究中应当包含序列。目前针对前列腺的自动分割算法还不够完善，感兴趣区的勾画主要通过手前列腺良恶性病变的诊断效能进行比较，结果表明基于影像组学的预测模型区分前列腺良恶性病变的准确性优于。

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