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作者：张益铭;张小燕;乔苗苗;王苗苗;郭顺林;
单位：兰州大学第一临床医学院;兰州大学第一医院放射科;
摘要：肝脏体积（liver volume, LV）的测量在疾病诊断、手术规划和预后评估中具有重要临床价值。随着医学影像技术的不断进步，肝脏体积测量方法经历了从传统手动测量到现代自动化分割的显著演变。然而，现有技术仍面临诸多挑战，如传统手动测量耗时并存在主观差异，半自动或早期自动化方法测量误差高等。研究发现，基于深度学习（deep learning, DL）等人工智能（artificial intelligence, AI）技术能够提高肝脏体积测量的精度和效率，尤其在异质性病变和边界模糊区域中表现突出。近年来，尚未有系统性的文章对其进行综述。本文深入回顾了肝脏体积测量技术的演进历程，对比分析了不同技术的优劣，重点探讨了AI在该领域的突破性进展，但其仍存在对某些复杂病例的泛化能力不足、依赖高质量标注数据等局限性。因此，未来研究应聚焦于影像技术优化、高效自动化算法开发、多模态融合及鲁棒性AI模型构建等方向，推动肝脏体积测量的精准化和临床应用，以期为临床实践和技术创新提供系统性参考。
关键词：肝脏疾病;;肝切除术;;肝脏体积测量;;磁共振成像;;计算机断层扫描;;人工智能
