《中国肿瘤临床》文章推荐：影像组学与深度学习在结直肠癌肝转移早期预测及疗效评估中的研究进展

基于影像组学的结直肠癌肝转移（CCLM）早期预测及疗效评估，对于CCLM 患者的个体化管理与治疗方式选择具有重要意义。以卷积神经网络为基础的深度学习（DL）具有人工智能（AI）参与度高、可重复性强、性能可靠等优势，提高了模型的预测效能，应用前景值得期待。随着多模态融合模型、多中心大样本数据库的逐步构建，影像组学和DL 将在CCLM 管理中发挥更为重要的作用。为此，2024 年第51 卷第1 期《中国肿瘤临床》国家基金研究进展综述栏目刊发了由天津医科大学肿瘤医院放射科叶兆祥教授撰写的《影像组学与深度学习在结直肠癌肝转移早期预测及疗效评估中的研究进展》一文,该文介绍了影像组学及DL 的主要步骤，总结归纳其在CCLM 早期状态预测及不同治疗方式疗效评估的应用价值，并展望了其在CCLM 临床管理中的深入应用潜能。

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