人工智能辅助CT诊断淋巴结转移:融合模型、多癌种应用与可解释性挑战
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国家自然科学基金(81871352,82171915,82171930,82271972,82371955,82202125),上海市科学技术创新行动计划自然科学基金(21ZR1478500,21Y11910300),上海申康医院发展中心临床研究计划(SHDC2022CRD028),上海市卫生健康委员会基金(2024ZZ1015),人工智能促进科研范式变革专项计划(2024RGZD001).


Artificial intelligence-assisted CT diagnosis of lymph node metastasis: integrated models,multi-cancer applications,and interpretability challenges
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    摘要:

    淋巴结转移的准确诊断对癌症分期、治疗选择和预后评估至关重要。CT作为常规影像学检查手段,在淋巴结转移诊断中有重要作用,但其在识别短径<1 cm的小淋巴结及微转移灶方面仍存在明显局限。近年来,人工智能(AI)技术在医学影像分析中快速发展,为提升CT诊断淋巴结转移的精确度提供了新的技术路径。本文系统综述了AI辅助CT诊断淋巴结转移的研究进展,重点分析了影像组学、深度学习及其融合模型在不同癌种淋巴结转移诊断中的技术特点、诊断效能及临床应用现状,并对其未来发展方向与面临的挑战进行展望。

    Abstract:

    Accurate diagnosis of lymph node metastasis is critical for cancer staging, treatment selection, and prognostic evaluation. Computed tomography(CT), as a conventional imaging modality, plays a significant role in diagnosing lymph node metastasis. However, it remains limited in the identification of nodes with short-axis diameter <1 cm and micrometastases. In recent years, artificial intelligence(AI) technology has advanced rapidly in the field of medical image analysis, offering novel technical pathways to improve the accuracy of CT-based diagnosis of lymph node metastasis. This article reviews the research progress in AI-assisted CT diagnosis of lymph node metastasis, with a focus on the technical characteristics, diagnostic performance, and clinical applications of radiomics, deep learning, and their integrated models across various cancer types. Future directions and existing challenges are also discussed.

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  • 收稿日期:2025-07-07
  • 最后修改日期:2025-11-10
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  • 在线发布日期: 2025-12-24
  • 出版日期: 2025-12-20
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