·综述与观点·
深度学习在胰腺肿瘤分割及诊断中的研究进展
作者：苏 童1,3,4 姜佳宁2,3,4 杨 潇3,4 刘 童1,3,4 纪兴贵2,3,4 许万博3,4,*
所属单位：1.滨州医学院医学影像学院(山东 烟台 264003) 2.山东第二医科大学医学影像学院(山东 潍坊 261053) 3.山东大学齐鲁医院德州医院放射科(医学影像中心)(山东 德州 253000) 4.德州市智能影像重点实验室(山东 德州 253000)
PDF摘要
【摘要】胰腺肿瘤种类众多，不同类型肿瘤的临床决策不同，因此早期准确的诊断非常重要，随着计算机技术的发展，深度学习在医学影像领域的研究及应用日益广泛，为胰腺肿瘤的评估提供了客观的参考依据。本文总结了近年来深度学习在胰腺肿瘤的图像分割、辅助诊断、鉴别诊断中的应用，旨在帮助读者更好的了解深度学习在胰腺肿瘤方面的研究进展，为临床的精准诊疗提供影像支持。
【关键词】胰腺肿瘤；深度学习；图像分割
【中图分类号】R735.9
【文献标识码】A
【DOI】10.3969/j.issn.1672-5131.2026.01.055
中国CT和MRI杂志
第24卷， 第 1 期
2026年03月
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