医学影像人工智能在甲状腺癌诊疗中的应用：现状与展望

摘要

甲状腺癌是内分泌系统最常见的恶性肿瘤，近年来，其发病率正逐年攀升。甲状腺乳头状癌（PTC）和甲状腺滤泡状癌（FTC）统称为分化型甲状腺癌（DTC），约占甲状腺癌95%。在DTC的诊断、分期、危险度分层以及治疗过程中，影像检查例如超声、电子计算机断层成像（CT）、磁共振成像（MRI）、单光子发射计算机断层显像（SPECT/CT）及正电子发射计算机断层显像（PET/CT）发挥了重要作用。然而，影像检查图像的分析高度依赖于医师的能力与经验，医师对图像的判读易受图像的数量、复杂程度以及医师自身主观性的影响，尤其是在工作量大的情况下，错误难以避免。另外，仪器分辨率及肉眼判别能力等客观因素亦影响医师读图的准确性。人工智能（AI）是一门模拟、延伸和扩展人类智能的技术科学，已逐步应用于医学领域。在DTC诊疗中涉及的AI技术包括机器学习与深度学习，此外还涉及影像组学技术，主要应用于DTC的诊断与鉴别诊断、DTC的分期评估、DTC基因突变的预测以及DTC的碘-131治疗。AI技术及影像组学技术的应用有望提高DTC的诊断准确性，实现对DTC的准确分期及对DTC基因突变的准确预测，优化DTC的治疗过程，从而实现对DTC的精准诊断与个体化治疗，使患者最大程度获益。

关键词

甲状腺肿瘤 / 人工智能 / 肿瘤分期 / 综述