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Los avances en nuestra comprensión del papel de la imagen por resonancia magnética (IRM) para la detección del cáncer de próstata han permitido su integración en las rutinas clínicas en las últimas dos décadas. El Sistema de Informe y Datos de Imágenes de Próstata (PI-RADS) es un sistema de puntuación basado en imágenes establecido que evalúa la probabilidad de cáncer de próstata clínicamente significativo en la IRM para guiar el manejo. La tecnología de fusión de imágenes permite combinar la superior resolución de contraste de tejidos blandos de la IRM con la representación anatómica en tiempo real utilizando ultrasonido o tomografía computarizada. Esto permite la mapeo preciso del cáncer de próstata para biopsia y tratamiento dirigidos. El aprendizaje automático ofrece vastas oportunidades para la representación automatizada de órganos y lesiones que podrían aumentar la reproducibilidad de la categorización PI-RADS y mejorar la co-registro entre modalidades de imagen para mejorar los métodos de diagnóstico y tratamiento que luego pueden ser individualizados en función del riesgo clínico de malignidad. En este artículo, proporcionamos una revisión integral y contemporánea de los avances, y compartimos ideas sobre nuevas oportunidades en este campo.
Li et al. (Mon,) estudió esta cuestión.