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A工在肝癌领域的应用

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目录03

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A工辅助影像学诊断

病理切片的A工分析

A1辅助治疗决策

A工在预后预测中的应用

AI辅助影像学诊断

医学影像的二维属性

医学影像的数字化趋势

由于高分辨率和快速CT扫描仪的广泛应

用,大量的图像数据可以直接用于深层

神经网络。

深度学习技术在医学影像中的应用AI模型判别恶性疾病的能力

深度学习中的卷积神经网络技术和医学影目前，在处理医学x线片、电子计算机断层

像有着更高的契合度，可以更高效的从医扫描、磁共振成像、超声、数字病理等医

学图像中提取特征。学图像中，CNN模型判别恶性疾病的能力

甚至超过了资深的影像学专家和病理专家

深度学习技术的优势

识别能力预测判断自动化处理

深度学习模型，如卷积神经网络(CNN),利用深度学习技术,A1模型可以对HCC进行深度学习技术能够自动、快速地处理大量

能够从医学图像中高效提取特征，判别分期分级，对肝癌微血管侵犯(MVI)进行数据，帮助医生选择最相关的影像片子数

恶性疾病的能力甚至超过了资深的影像学术前术后的预测判断，有助于选择治疗方案据，提高诊断和治疗决策的效率。

专家和病理专家。及预测术后生存率等。

A1模型判别恶性疾病

病理切片的AI分析

HCC的分级

HCC的分级的重要性

HCC的分级对于肝癌的临床诊断、治疗和预后具有极其重要的意义。

EdmondsonandSteiner系统的应用

EdmondsonandSteiner系统是最流行的肝癌分级系统，根据组织学分化

将HCC分成4个级别（I~IV级）。

深度学习在HCC分级中的应用

利用多光子显微镜和深度学习算法的融合理念,研究出一种新的计算机辅助诊

MV工的诊断及预后

原发性肝癌规范化病理诊断指南（

2015年版）首次提出MV1的诊断标准

，明确了MV1是病理学概念，具体是

内皮细胞衬覆的血管腔内有癌细胞巢

AI在MVI预测中的应用MVI的预后意义

利用深度学习技术，根据增强MR图像MVI的面积被作为肝细胞癌病人已知

、未增强MR图像和临床数据对肝脏月中独立危险因素的额外预后因素，根据

瘤进行分类，可以判断出恶性肿瘤的MV1面积大小将其分为两组，更准确

类型，帮助医生实现对肝癌病人的快地预测了具有MV工的HCC病人的术后

速诊断和完成治疗决策。