朱娅奇

(川北医学院附属医院放射科 四川 南充 637000）

引言

L a m b i n等人在2012年提出了影像组学的概念，将影像学分析与人工智能进行了有效联合，通过对检测对象的影像学分析可促进对其的诊断、治疗、预后活动。肝脏肿瘤等疾病检测中运用影像组学融合人工智能优势明显，传统的肿瘤检测方式为组织活检技术，难以有效检测出患者肿瘤组织全貌[1]，运用影像组学可促进对患者解肿瘤特征的分析，挖掘出主观判断发现不了的特征。

1 优化肝脏良性疾病诊断

在肝脏良好疾病的诊断上运用影像组学融合人工智能的运用优势明显，影像组学的运用实现了对疾病病理发展情况的整体性分析，可展现患者一些细微的病理变化，且对疾病病理肝纤维化严重程度、肝脂肪变等肝脏弥漫性病变的分析上可进行全面预测，优势明显[2]。

临床肝硬化、肝纤维化、肝癌发生的重要因素之一为非酒精性脂肪性肝炎，属于非酒精性脂肪性肝病发展阶段之一。金标准为肝活检是当前对患者运用的主要检测方式之一[3]。Daniel Smutek，Akinobu Shimizu等人对naSH建立了CT图像诊断分析方式，结果由于患者受到肝纤维化的影响仅得到42%预测准确率。与C T检测方式相比，核磁共振成像在对检测对象软组织分辨率的分析上具有显著运用优势，由此在对肝脏良性疾病的诊断上可以运用核磁共振成像的诊断方式，对检测对象进行影像组学分析，可显著提升对患者的预测准确度[4]。

2 优化肝癌诊断

在肝脏疾病诊断中基于影像学诊断可有效诊断，但是对于一些以明确病变性质的肝脏诊断难度较大，例如临床误诊为肝癌的良性占位，若仅仅通过肉眼观测，可能出现漏诊、误诊现象，不利于对患者疾病的及时发现与有效治疗。……