来源：期刊VIP网 时间：
作者：陈莉军;王冰;王琳;
单位：甘肃中医药大学第一临床医学院;甘肃省人民医院放射科;白银市第一人民医院骨科;甘肃中医药大学附属医院放射科;
摘要：转移性颈部淋巴结（metastatic cervical lymph nodes, MCLN）在众多头颈部肿瘤的诊断分期和临床决策制订中至关重要。传统的CT、MRI、PET-CT等影像学检查虽普遍应用于临床中，但在精准区分MCLN的敏感性和特异性较差。人工智能（artificial intelligence, AI）近两年迅速发展，尤其是深度学习（deep learning, DL）在医学影像分析方面取得了突破性成就。本文对不同模态影像技术联合AI(CT增强配以自动分割、MRI高软组织对比结合自动分割、PET-CT代谢图像融合AI模型、超声结合DL的实时自动辅助诊断等)在头颈部MCLN的最新研究进行概括性综述，阐述了AI在MCLN诊断和疗效和预后评估中的应用，总结目前研究中存在的不足及技术困境，并提出未来的发展方向。本综述旨在为未来研究协同、模型优化及临床应用提供参考。
关键词：头颈部肿瘤;;淋巴结转移;;人工智能;;深度学习;;影像技术;;磁共振成像
基金资助：甘肃省科技计划项目（编号：25JRRD002）;; 甘肃省人民医院院内项目（编号：20GSSY3-9）~~
