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[背景]经导管动脉化疗栓塞术(TACE)是治疗肝细胞癌的主要手段之一.患者的个体差异使得医生需要在规范化治疗的基础上重视个体化策略.高精度的TACE术后预后和疗效预测模型可以辅助医生制定肝细胞癌患者的临床治疗方案,但目前预测TACE转归的生物指标仍未达成共识.[进展]随着人工智能技术的进步,越来越多研究利用机器学习模型挖掘患者个体差异与TACE术后预后和疗效之间的关系,以达到辅助医疗决策、个性化诊疗的目的.本文总结了当前人工智能技术应用于TACE术后预后和疗效预测的研究进展,着重关注人工智能技术的应用范式.[展望]目前的深度学习算法无法完全利用所有医学特征,随着深度学习技术的继续发展,基于深度学习的自动分割技术将提供更准确的分割结果.更深的网络结构可帮助医生更好地预测患者的TACE预后,为医师提供更精确的决策支持.  相似文献   
2.
陈虎  程红伟  任恩  毛景松  刘刚 《科学通报》2020,65(24):2538-2540
<正>近年来,相比于化疗、放疗和肝脏移植等治疗方法,直接手术切除依旧是最为常用和有效的肝癌治疗手段[1].晚期肝癌患者因为肿瘤体积较大,肝硬化并发症以及具有术中潜在大出血风险而不适宜直接肿瘤切除治疗[2].为了提高晚期肝癌患者的可切除性,经导管动脉栓塞术(transcatheter arterial embolization, TAE)降期后手术切除应运而生,其原理是将栓塞制剂直接注射进入病灶部位促使患者肿瘤变小再进行切除[3].作为常用临床用栓塞剂,碘油在注射进入肝脏之后,可以稳定沉积在肝脏肿瘤组织中而引起明显的局部肿瘤坏死,并在正常肝脏组织中可以快  相似文献   
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