iRADIOLOGY | 前列腺癌骨转移成像新突破：人工智能与影像组学联合应用

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近日，iRADIOLOGY期刊发表了一篇题为Artificial intelligence and radiomics applied to prostate cancer bone metastasis imaging: A review（人工智能与影像组学应用于前列腺癌骨转移成像）的论文，为前列腺癌骨转移的检测与管理带来了新的曙光。

前列腺癌作为男性常见的恶性肿瘤之一，其骨转移的发生往往预示着疾病已进入晚期阶段，对患者的生存质量和预期寿命构成严重威胁。传统的检测方法，如核医学扫描（骨闪烁扫描），虽然能在一定程度上识别恶性骨病变，但在敏感性、特异性和实用性方面存在局限。

在这篇综述中，来自美国南加州大学凯克医学院放射学系等机构的研究团队，深入探讨了人工智能（AI）和影像组学在前列腺癌骨转移成像中的最新应用进展。研究指出，AI和影像组学能够提取和分析成像数据中的关键信息，有助于实现前列腺癌骨转移的早期检测、精准诊断和有效管理。

文章详细回顾了近年来基于AI和影像组学的前列腺癌骨转移成像研究。这些研究主要聚焦于两大类方法：一是机器学习及深度学习技术，二是基于影像组学的方法。通过这两种方法，研究人员能够实现对前列腺癌骨转移病灶的精确分割、分类和量化分析，为临床决策提供有力支持。

其中，机器学习及深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）等，在前列腺癌骨转移的检测中展现出了较高的敏感性和特异性。而影像组学方法则通过对成像数据进行深入挖掘和分析，提取出能够反映肿瘤异质性、生长速度和侵袭性的定量特征，为个性化治疗方案的制定提供了重要依据。

值得注意的是，该综述还强调了前列腺癌骨转移成像中的异质性问题。研究表明，不同患者以及同一患者不同部位的骨转移病灶在形态学、生物学特性和治疗反应等方面均存在显著差异。因此，AI和影像组学的联合应用不仅能够实现对病灶的精确检测和分析，还能够为个体化治疗方案的制定提供有力支持。

随着AI和影像组学技术的不断发展，其在前列腺癌骨转移成像中的应用前景将更加广阔。未来，我们有望看到更加精准、高效和个性化的前列腺癌骨转移检测方法和管理策略的出现，为患者带来更好的治疗效果和生存质量。

作者及单位：

S. J. Pawan^1,2, Joseph Rich^3,4, Jonathan Le⁴, Ethan Yi⁴, Timothy Triche⁵, Amir Goldkorn⁶, Vinay Duddalwar^1,2

1. Department of Radiology, Keck School of Medicine of the University of Southern California, Los Angeles, California, USA

2. Radiomics Lab, Keck School of Medicine of the University of Southern California, Los Angeles, California, USA

3.Biology and Bioengineering, California Institute of Technology, Pasadena, California, USA

4.Keck School of Medicine, University of Southern California, Los Angeles, California, USA

5.Department of Pathology and Laboratory Medicine, Center for Personalized Medicine, Children's Hospital, Los Angeles, California, USA

6.Department of Medicine and Biochemistry & Molecular Medicine, USC Norris Comprehensive Cancer Center & Keck School of Medicine, LosAngeles, California, USA

引用格式：

Pawan SJ, Rich J, Le J, Yi E, Triche T, Goldkorn A, et al. Artificial intelligence and radiomics applied to prostate cancer bone metastasis imaging: a review. iRADIOLOGY. 2024; 2(6): 527–38.

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