阿尔茨海默氏病(AD)是痴呆症的主要原因,由于人口老龄化而构成了日益严重的全球健康挑战。早期和准确的诊断对于优化治疗和管理至关重要,但是传统的诊断方法通常在解决AD病理学的复杂性方面通常不足。放射组学和人工智能(AI)的最新进步通过整合定量成像功能和机器学习算法来增强诊断和预后精度,从而提供了新的解决方案。本综述探讨了放射线学和AI在AD中的应用,重点介绍了PET和MRI等关键成像方式,以及结合结构和功能数据的多模式方法。我们讨论了这些技术鉴定疾病特异性生物标志物,预测疾病进展并指导个性化干预措施的潜力。此外,该评论还解决了关键挑战,包括数据标准化,模型解释性以及将AI集成到临床工作流程中。通过强调当前的成就并确定未来的方向,本文强调了AI驱动的放射线学在重塑AD诊断和护理方面的变革潜力。
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