基于CT影像的人工智能在预测非小细胞肺癌EGFR突变中的研究进展.pdf

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综述

516

REVIEW

基于CT影像的人工智能在预测非小细胞肺癌

EGFR突变中的研究进展

吴婷12吴林玉1.2

朱燕倩12陈羽凡1.2

靶向治疗在非小细胞肺癌治疗中取得了里程碑式的进展，而表皮生长因子受体（EGFR）突变的精准

【摘要】

鉴别对于指导临床用药有重要意义。明确患者分子表型是靶向治疗的前提，传统的分子检测方法主要依赖组

织活检或手术切除的方式进行。但由于这些方法具有有创侵入的缺点，并且易受肿瘤异质性等限制，目前需

要一种更为简便且可用于精确预测基因突变状态的方法来取代传统分子检测方法。随着计算机科学与技术的

飞速发展，医学影像人工智能技术在辅助临床诊疗及决策方面得到了广泛应用。目前有关基于CT图像的人

工智能对非小细胞肺癌基因突变的鉴别已在多方面展开深入研究。因此，本文将对基于CT影像的人工智能

技术在预测非小细胞肺癌EGFR突变方面的应用展开综述。

【关键词】人工智能；计算机体层成像；非小细胞肺癌；表皮生长因子受体

中图分类号：R734.2；R445.3文献标志码：B文章编号：1006-5741(2024)04-0516-05

AdvancesofCT-BasedArtificialIntelligencetoIdentifyEGFRMutationin

Non-SmallCellLungCancer

，2

ZHUYanqian2,WUTing2,CHENYufan2,WULinyu.

[Abstract]Sincetargetedtherapyhasachievedamilestoneinthetreatmentofnon-smallcelllungcancer,

predictingepidermalgrowthfactorreceptor(EGFR)mutationstatusandsubtypesaccuratelybecomesignificantto

clinicalmedicationguidance.Theidentificationofmolecularphenotypes,whichtraditionallycarriedoutbytissue

biopsyorsurgicalresection,isthepremiseoftargetedtherapy.However,duetothedisadvantagesincludinginvasion

andthelimitationoftumorheterogeneity,amoresimpleandaccuratemethodforpredictinggenemutationstatusis

requiredtoreplacethetraditionalmoleculardetectionmethod.Astheinformationtechnologydevelopsrapidly,

artificialintelligencehasbeenwidel

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