阿丽米热·阿不都热依木

    摘要：评估肾脏功能及结构的准确性对肾脏疾病的诊断和预后至关重要。磁共振成像(MRI)、超声弹性成像(UE)及计算机断层扫描(CT)等先进的医学影像技术能够无创检测肾脏结构、功能和分子信息，并提示肾脏组织属性和功能的变化。目前，人工智能将传统医学影像技术转变为全自动化诊断工具的能力，并对肾脏医学影像进行定性分析外，纹理分析还与机器学习技术相结合，作为肾组织异质性的定量分析方式，为预测肾脏功能减退提供了辅助诊断依据，有望成为肾功能诊断的一种新方法。本文总结了不同的医学影像技术用于监测肾脏疾病的研究进展，并讨论了纹理分析和人工智能关联性，以期为临床肾脏疾病的诊断提供参考。

    关键词：图像处理；肾脏；人工智能

    中图分类号：S941.42+7? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文献标识码：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2024.04.036

    文章编号：11006-1959(2024)04-0183-05

    The Diagnostic Value of Medical Image Processing Technology in Kidney Disease

    Almira·Abduriyim

    (Health Management Center of Xinjiang Medical University，Urumqi 830011，Xinjiang，China)

    Abstract：Evaluating the accuracy of renal function and structure is essential for the diagnosis and prognosis of renal diseases. Advanced medical imaging techniques such as magnetic resonance imaging (MRI)， ultrasound elastography (UE)， and computed tomography (CT) can noninvasively detect renal structure， function， and molecular information， and suggest changes in renal tissue properties and functions. At present ......