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◇ 统计源期刊
文章类型：
机构：
[1]首都医科大学宣武医院放射与核医学科
医技科室
核医学科
首都医科大学宣武医院
[2]青岛大学附属烟台毓璜顶医院影像科
出处：
ISSN：
关键词：
乳腺癌
影像组学
深度学习
分子分型
摘要：
乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率在世界范围内均呈上升趋势。早期确定乳腺癌分子亚型，对临床治疗方案的选择及改善预后至关重要。除免疫组织化学染色和基因芯片技术外，影像组学和深度学习方法是当前人工智能发展领域的热点，其可挖掘肉眼无法识别的更深层次信息，为乳腺癌分子分型提供全新的预测手段。总结影像组学和深度学习在预测乳腺癌分子亚型方面的应用与研究进展。
基金：
中国博士后科学基金（2023M742439）;国家自然科学基金项目（82371933）；
第一作者：
第一作者机构：
[1]首都医科大学宣武医院放射与核医学科
[2]青岛大学附属烟台毓璜顶医院影像科
通讯作者：
推荐引用方式(GB/T 7714)：
毛宁,杨磊,卢洁.基于医学图像的人工智能在乳腺癌分子亚型预测中的研究进展[J].中国中西医结合影像学杂志.2025,23(01):112-117.
