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摘要 人工智能特别是深度学习，因其庞大的数据分析整合能力及学习能力而在各项医疗诊治活动中得到了广泛的应用。特别是在面临前列腺癌围手术期所产生的各项影像数据时，深度神经网络（DNN)的发展极大地促进了数据间的整合分析，从而辅助医师进行更加精准的诊疗活动。本文归纳总结了人工智能特别是深度学习在前列腺癌诊断成像中的各项研究模型，并对模型算法与训练结果的准确性及临床应用价值进行分析，具体包括：人工智能在前列腺磁共振成像（MRI）、前列腺CT成像、经直肠前列腺超声成像及电子发射计算机断层显像（PET-CT）等方面的应用。此外，还探讨了人工智能在前列腺癌诊断成像中应用的不足之处，并对其在未来中的应用与挑战进行了深入分析与展望。
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前列腺肿瘤,
人工智能,
磁共振成像,
体层摄影术, 螺旋计算机
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| 基金资助:国家自然科学基金（82072849） |
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