乳腺癌肿瘤浸润淋巴细胞的影像学评估及人工智能应用的研究进展OA

肿瘤浸润淋巴细胞(TIL)是乳腺癌肿瘤免疫微环境中的关键组成部分,其水平与病人预后、新辅助化疗疗效及免疫治疗疗效密切相关。传统病理学方法评估TIL存在主观性强、有创、耗时久等局限;数字病理结合人工智能可提高TIL评估的客观性和可重复性,并为影像学模型提供较为可靠的病理参照。相比之下,影像学方法能够较为全面地反映TIL在肿瘤组织中分布的时空异质性。影像组学、生境成像、深度学习及多任务学习等新兴方法能够一定程度上突破传统方法的局限,为乳腺癌精准诊疗提供新的思路和依据。本文就医学影像及人工智能在乳腺癌TIL评估中的研究进展进行综述。