深度学习在胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤鉴别诊断中的研究进展
唐旭梅1
吴磊2
黄飚1
1.南方医科大学附属广东省人民医院(广东省医学科学院)放射科,广州 5105152.广东省医学影像智能分析与应用重点实验室
摘要：胶质母细胞瘤(GBM)和单发脑转移瘤(SBM)的常规影像表现相似,但临床治疗方案差异显著,两者的精准鉴别对于后续诊疗至关重要.深度学习是机器学习的一个分支,采用深度学习算法可以优化影像分析流程中的多个关键环节,包括提升感兴趣区分割效率、精准提取影像特征以及构建高效融合模型等,从而为GBM和SBM的鉴别提供新的解决方案.相比传统的影像组学和机器学习方法,深度学习是一种更强大有效的方法.本综述系统阐述了深度学习在GBM与SBM鉴别诊断中的应用现状、技术进展及面临挑战.
关键词：胶质母细胞瘤脑转移瘤磁共振成像深度学习影像组学
分类号：R445.2(诊断学)R739.4(神经系肿瘤)
资助基金：国家自然科学基金(82071871)
论文发表日期：2026-03-15
在线出版日期：2026-04-01（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 178-184 )
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