文献类型：期刊文章

作　　者：中华医学会放射学分会医学影像大数据与人工智能工作委员会[1] 中华医学会放射学分会腹部学组[1] 中华医学会放射学分会磁共振学组[1] 金征宇[2] 张惠茅[3] 刘再毅[4] 孙应实[5] 赵心明[6] 严福华[7]

Image Big Data Artificial Intelligence Working Committee of Chinese Society of Radiology Chinese Medical Association;Abdominal Group of Chinese Society of Radiology Chinese Medical Association;Magnetic Resonance Imaging Group of Chinese Society of Radiology Chinese Medical Association;Jin Zhengyu(不详;Department of Radiology,Peking Union Medical College Hospital,Chinese Academy of Medical Science and Peking Union Medical College,Beijing 100730,China)

机构地区：[1]不详 [2]中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院放射科,100730 [3]吉林大学第一医院放射科 [4]广东省人民医院放射科 [5]北京大学肿瘤医院北京市肿瘤防治研究所医学影像科恶性肿瘤发病机制及转化研究教育部重点实验室 [6]国家癌症中心国家肿瘤临床医学研究中心中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院影像诊断科 [7]上海交通大学医学院附属瑞金医院放射科

出　　处：《中华放射学杂志》

年　　份：2021

卷　　号：55

期　　号：2

起止页码：111-116

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2021_2022、EMBASE、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：结直肠癌是临床最常见的恶性肿瘤之一。将人工智能应用于结直肠癌,有助于辅助检出和诊断病变、评估疗效和预后并进行随访等,从而使患者受益。为了规范结直肠癌数据标注,促进人工智能更好地落地临床,中华医学会放射学分会大数据与人工智能工作委员会、中华医学会放射学分会腹部学组和磁共振学组联合编写结直肠癌CT和MRI标注专家共识,从结直肠癌的定义和影像表现、标注类别和方法、注意事项、标注原则、标注要求、标注人员要求及流程等各个方面达成的共识,有助于提高数据标注的一致性,进而建立鲁棒性好、泛化能力强的人工智能算法模型,提升结直肠癌诊疗水平。

关 键 词：结直肠肿瘤 体层摄影术,X线计算机  磁共振成像 人工智能 标注  

分 类 号：R735.34] R445.2[临床医学类] R730.44