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◇ 统计源期刊
◇ 北大核心
文章类型：
单位：
[1]华中科技大学同济医学院附属同济医院放射科
华中科技大学同济医学院附属同济医院
放射科
出处：
ISSN：
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
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。
基金：
国家自然科学基金(81730049,81801666,81873890)
第一作者：
第一作者单位：
[1]华中科技大学同济医学院附属同济医院放射科
通讯作者：
推荐引用方式(GB/T 7714)：
郝永红,翟林寒,叶海琪,等.RSNA2019头颈部影像学[J].放射学实践.2020,35(04):405-409.
