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An Update in Imaging Evaluation of Histopathological Grade of Soft Tissue Sarcomas Using Structural and Quantitative Imaging and Radiomics

磁共振成像 软组织 磁共振弥散成像 医学影像学 无线电技术 计算机科学 放射科 医学 医学物理学
作者
Shaobo Fang,Yanyu Yang,Nan Xu,Yun Tu,Zhenzhen Yin,Yu Zhang,Yajie Liu,Zhiqing Duan,Wenyu Liu,Shaowu Wang
出处
期刊:Journal of Magnetic Resonance Imaging [Wiley]
卷期号:55 (5): 1357-1375 被引量:6
标识
DOI:10.1002/jmri.27954
摘要

Over the past two decades, considerable efforts have been made to develop non-invasive methods for determining tumor grade or surrogates for predicting the biological behavior, aiding early treatment decisions, and providing prognostic information. The development of new imaging tools, such as diffusion-weighted imaging, diffusion kurtosis imaging, perfusion imaging, and magnetic resonance spectroscopy have provided leverage in the diagnosis of soft tissue sarcomas. Artificial intelligence is a new technology used to study and simulate human thinking and abilities, which can extract and analyze advanced and quantitative image features from medical images with high throughput for an in-depth characterization of the spatial heterogeneity of tumor tissues. This article reviews the current imaging modalities used to predict the histopathological grade of soft tissue sarcomas and highlights the advantages and limitations of each modality. LEVEL OF EVIDENCE: 5 TECHNICAL EFFICACY: Stage 2.
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