1、“.....结果显示使用普通和高级序列的机器学习方案学模型在非侵入性个体化脑膜瘤分级预测中其量化能力十分突出。其实验组使用深度学习的影像组学分析方法也实现了脑膜瘤病理级别的判断。同年月，等基于数据扩增和改良卷积神经网络自动预测脑膜瘤病理级别。同年月，等使用了种机器学习方法，进步提高了脑膜瘤结果表明机器学习算法是功能强大的计算工具，可以非常准确地预测脑膜瘤分级。到年，类似的研究明显增加，所用的研究方法和图像也不断更新。年月，等回顾病理数据库，纳入例脑膜瘤患者的张术前图用于纹理分析，通过机器学习分类器可实现与经验丰富的神经放射科医脑膜瘤影像人工智能应用进展影像学论文效率和效果，减少专业人员的失误，增加客观性脑膜瘤影像人工智能应用进展影像学论文。摘要人工智能在医学影像中的应用飞速发展，目前已用于脑膜瘤影像瘤周水肿的准确分割预判脑膜瘤的病理级别及鉴别诊断等......”。

2、“.....不同研究者采用的方法不尽相同。早在年，等设计实验，由名放射科医生和两名神经外科医生使用先进的计算机算法分析例脑膜瘤切除术前磁共振图像并区分术前脑膜肿瘤的组织学类型，结果表明高级数学算法在区分脑膜瘤病描述和解释复杂的数据。而深度学习的加入，强化了计算能力，加速了的发展。当前影像诊断专业的特点是大量的图像和报告以数字形式存在，这些特点在推动医学进入数字化时代的过程中起到了引领作用，同时为发展提供了契机。在影像医学应用的最初目的是在临床工作中提高图像，与等的研究相致。鉴于脑膜瘤的瘤周水肿程度影响患者的临床结果，亦有研究者使用半自动方法对该区域进行了精准分割，等使用商业软件在例颅内脑膜瘤患者的磁共振图像上采用半自动计算方法计算瘤周水肿量。结果表相同......”。

3、“.....同年月，等采用视觉追踪技术对脑膜瘤图像进行分割，结果表明，该方法可用于深度学习的语义分割，将来进步优化，便可以通过更快更自然的方式用于临床。年月，等对位脑膜瘤患者的影像无论图像信号如何变化，都可以精确计算水肿量且具有很高的可重复性。且经过较短的训练后，便可简单快速的在临床实践中实施。应用方面，这些图像分割机器学习等智能手段在脑膜瘤的应用目前主要集中在以下几个方面脑膜瘤病理级别的判断脑膜瘤的鉴别诊断和瘤周水肿的识别与分割等。在脑膜瘤影像的应用现状脑膜瘤应用的伦理问题由等进行了研究，结果表明几乎所有参与者都认为，售卖医疗数据应该被禁止，但为了改进健康状况，也有小部分人认为暴露少量隐私是可以接受的。技术方面，脑膜瘤图像分割智能识别的方法学研究不断进步，自动作者郑飞陈绪珠单位首都医科大学附属北京天坛医院放射科。近年来......”。

4、“.....从而在肿瘤影像学领域帮助临床决策，如明确诊断不同癌症的危险分层等。目前广泛使用的方法分为种第种是手工裁切特征，如肿瘤纹理特为。本文就人工智能在脑膜瘤的影像应用进展及发展前景进行综述。在脑膜瘤影像研究中存在的问题及应用前景目前国内外对脑膜瘤影像的分割及的研究虽起步晚，但发展快，初步展现出良好的应用前景。目前的趋势主要有个方面，是方法学的不断更新和进步，是影像学数据的来级别中具有高度的特异性灵敏度和可重复性，但当时并未引起重视。年月，等研究团队使用种新型的支持向量机方法，实现了对脑膜瘤病理级别的判断。与此同时，等通过机器学习对年间级和级脑膜瘤的岁患者的影像数据进行分析，无论图像信号如何变化，都可以精确计算水肿量且具有很高的可重复性。且经过较短的训练后，便可简单快速的在临床实践中实施。应用方面......”。

5、“.....效率和效果，减少专业人员的失误，增加客观性脑膜瘤影像人工智能应用进展影像学论文。摘要人工智能在医学影像中的应用飞速发展，目前已用于脑膜瘤影像瘤周水肿的准确分割预判脑膜瘤的病理级别及鉴别诊断等。笔者就人工智能技术在脑膜瘤影像的应用现状和未来发展进行综述脑膜体视学方法进行了这方面的探索脑膜瘤影像人工智能应用进展影像学论文。在影像诊断领域的应用背景是计算机科学的分支，用机器执行通常由人的智力活动完成的认知任务脑膜瘤影像人工智能应用进展影像学论文。近来在感知能力方面取得了巨大进步，已能让机器更好脑膜瘤影像人工智能应用进展影像学论文，再使用计算机程序进行量化第种方法是深度学习，深度学习算法能自动从数据中提取特征，不需人工预定义特征。在肿瘤影像的应用主要是发现异常肿瘤识别特征提取监测变化这个方面......”。

6、“.....包括开发通用术语以及在不同成像平台和患者人群中制定程序使用的验证标效率和效果，减少专业人员的失误，增加客观性脑膜瘤影像人工智能应用进展影像学论文。摘要人工智能在医学影像中的应用飞速发展，目前已用于脑膜瘤影像瘤周水肿的准确分割预判脑膜瘤的病理级别及鉴别诊断等。笔者就人工智能技术在脑膜瘤影像的应用现状和未来发展进行综述脑膜深层次的科学问题上展开研究，解决脑膜瘤的瓶颈性科学问题，从而推动脑膜瘤科学研究的进展和临床能力提高。总之，随着技术的不断进步和影像学检查模式的发展，在脑膜瘤影像方面的应用会向更深层次发展，未来对脑膜瘤的病理机制探索和临床治疗策略的制定会有更大的帮助。血管周细胞瘤更大，肿瘤周围水肿程度更小，并且纹状血管更多。表明机器学习在鉴别恶性血管周细胞瘤和血管瘤性脑膜瘤的诊断中具有重要价值。年，等使用残差网络的深度学习方法，对脑膜瘤胶质瘤和垂体瘤进行了识别......”。

7、“.....国内文献也对脑膜瘤源由常规影像向高级成像数据转变。但目前的研究内容较单，大部分限于脑膜瘤病理级别的判断，其次是鉴别诊断。因此，造成目前的研究成果水平有待提高高质量学术论文缺乏。在大数据时代，影像诊断是不可阻挡的未来趋势。在脑膜瘤的研究方面，尚需借助这先进的技术手段，在无论图像信号如何变化，都可以精确计算水肿量且具有很高的可重复性。且经过较短的训练后，便可简单快速的在临床实践中实施。应用方面，这些图像分割机器学习等智能手段在脑膜瘤的应用目前主要集中在以下几个方面脑膜瘤病理级别的判断脑膜瘤的鉴别诊断和瘤周水肿的识别与分割等。影像人工智能应用进展影像学论文。关键词脑膜瘤人工智能机器学习影像组学人工智能，是年在大学举办的会议期间首次出现的名称。作为个通用术语，它是指以最低限度的人为干预，让计算机自行模拟智能描述和解释复杂的数据。而深度学习的加入，强化了计算能力......”。

8、“.....当前影像诊断专业的特点是大量的图像和报告以数字形式存在，这些特点在推动医学进入数字化时代的过程中起到了引领作用，同时为发展提供了契机。在影像医学应用的最初目的是在临床工作中提高动化程度越来越高，从而使得影像结果输出更方便快捷及精准。年月，等采用深度学习模型对例脑膜瘤患者病理组织类型级级的增强图像和图像进行识别分割，输入模型后结果显示检测到脑膜瘤例，与人工分割效果相当。这表明尽管扫描器数据各分割和机器学习有所研究，但与英文文献相比有明显的差别是研究的论文数量较少，是所涉及的内容不及英文文献广泛，是研究时间晚于国外。目前国内文献在这方面的研究绝大多数局限于应用方面，如脑膜瘤的分级病变的识别及鉴别诊断。关于方法学的改进方面中文文献较少，唐青青等应用脑膜瘤影像人工智能应用进展影像学论文效率和效果，减少专业人员的失误，增加客观性脑膜瘤影像人工智能应用进展影像学论文......”。

9、“.....目前已用于脑膜瘤影像瘤周水肿的准确分割预判脑膜瘤的病理级别及鉴别诊断等。笔者就人工智能技术在脑膜瘤影像的应用现状和未来发展进行综述脑膜具有高性能的自动肿瘤分类算法，可应用于临床决策中优化肿瘤分类。同年月，等通过回顾性分析，在例患者的序列，扩散加权成像和增强的中提取个组学特征个临床特征和个纹理特征，将纹理分析应用于机器学习模型中。结果显示，与血管瘤性脑膜瘤相比，恶描述和解释复杂的数据。而深度学习的加入，强化了计算能力，加速了的发展。当前影像诊断专业的特点是大量的图像和报告以数字形式存在，这些特点在推动医学进入数字化时代的过程中起到了引领作用，同时为发展提供了契机。在影像医学应用的最初目的是在临床工作中提高病理级别的分级并具有很好的敏感度和特异度。同年月，等通过形态学检查序列扩散序列进行病变的形态学参数纹理特征分析，实现了脑膜瘤的病理分级......”。