【摘 要】
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＜正＞在腹部疾病的诊疗工作中，影像检查的临床需求量巨大，但放射科医师数量的增长和临床经验的积累远不及影像数据的增长速度，谋求人工智能（AI）与影像数据交叉融合，可减轻放射科医师处理海量影像数据的压力。目前，针对腹部疾病，基于CT和MRI数据以深度学习或深度神经网络技术为核心，已研发了多个人工智能辅助影像的定量分析算法，可实现疾病的早期诊断、精准诊断、疗效评估和预测，可显著提高放射科医生处理影像信息
【机 构】
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华中科技大学同济医学院附属同济医院放射科
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＜正＞在腹部疾病的诊疗工作中，影像检查的临床需求量巨大，但放射科医师数量的增长和临床经验的积累远不及影像数据的增长速度，谋求人工智能（AI）与影像数据交叉融合，可减轻放射科医师处理海量影像数据的压力。目前，针对腹部疾病，基于CT和MRI数据以深度学习或深度神经网络技术为核心，已研发了多个人工智能辅助影像的定量分析算法，可实现疾病的早期诊断、精准诊断、疗效评估和预测，可显著提高放射科医生处理影像信息的效率和准确性，可为临床诊疗提供定量依据。
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