乳腺MRI非肿块强化(NME)病变缺乏特征点击此处性表现, 无论从现有的乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)描述的形态特征、其他表示形态特点的半抑制浓度定性或者定量www.selleck.cn/products/beta-nicotinamide-mononucleotide.html特征(包括纹理特征), 还是定量的经典数学模型中提取的动力学参数, 临床工作中单一特征类型的应用对这类病变的检出、描述和诊断都极具挑战性, 因此需要结合形态学和动力学特征, 并寻找可靠性、可重复性更高以及定量评估的新工具(如机器学习等)来改善这一现状。鉴于此, 本文就乳腺MRI非肿块病灶分布及内部特征、功能成像特征以及人工智能应用这几方面, 主要对这类病变良性与恶性鉴别的研究进展进行了总结。
JAK Signal
探索生物的奥秘
