亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Advances in the clinical diagnosis of lung cancer using contrast-enhanced ultrasound

超声造影 医学 模式 肺癌 恶性肿瘤 放射科 医学物理学 工作流程 模态(人机交互) 超声波 计算机科学 病理 人工智能 社会科学 数据库 社会学
作者
Jian-wei Huang,Hai Zeng,Quan Zhang,Xiaoyu Liu,Chong Feng
出处
期刊:Frontiers in Medicine [Frontiers Media]
卷期号:12
标识
DOI:10.3389/fmed.2025.1543033
摘要

Lung cancer (LC) remains one of the leading causes of cancer-related mortality worldwide, emphasizing the urgent need for innovative diagnostic tools to improve early detection and patient outcomes. Contrast-enhanced ultrasound (CEUS) has emerged as a promising complement to conventional imaging modalities, offering distinct advantages such as real-time dynamic imaging, cost-effectiveness, and the absence of ionizing radiation. By enhancing the visualization of tumor vascularization, CEUS enables differentiation between benign and malignant pulmonary nodules while providing valuable insights into tumor angiogenesis, a hallmark of malignancy, and therapeutic response. Additionally, CEUS demonstrates utility in assessing regional lymph nodes, detecting distant metastases, and analyzing blood flow dynamics through quantitative methods such as time-intensity curve analysis. Despite these benefits, certain limitations persist, including reduced efficacy in imaging deep-seated lesions, variability due to patient-specific physiological factors, and dependency on operator expertise. However, advancements in targeted contrast agents, integration with multimodal imaging techniques, and the application of artificial intelligence hold significant potential to address these challenges. This review systematically evaluates the clinical applications, advantages, and limitations of CEUS in LC diagnosis, providing a comprehensive understanding of its role in modern precision oncology. Furthermore, it highlights future research directions aimed at enhancing diagnostic accuracy, improving clinical workflows, and expanding the adoption of CEUS in routine practice.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
彭于晏应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
ffff完成签到 ,获得积分10
20秒前
31秒前
35秒前
Tales完成签到 ,获得积分10
36秒前
wujiwuhui完成签到 ,获得积分10
42秒前
睿睿斌斌完成签到,获得积分10
45秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
53秒前
1分钟前
从容栾发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
从容栾完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
ceeray23发布了新的文献求助20
2分钟前
2分钟前
2分钟前
JamesPei应助科研通管家采纳,获得30
2分钟前
我是老大应助无误采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
馆长举报可爱虔纹求助涉嫌违规
2分钟前
2分钟前
2分钟前
无误发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
ceeray23发布了新的文献求助20
2分钟前
zhangsenbing发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
彭于晏应助ceeray23采纳,获得20
2分钟前
Santas发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
研友_VZG7GZ应助Santas采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
Minetta完成签到 ,获得积分20
3分钟前
Alisha完成签到,获得积分10
3分钟前
FashionBoy应助无误采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
无误发布了新的文献求助10
3分钟前
Xiaojiu完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
zhangsenbing完成签到,获得积分10
3分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
An overview of orchard cover crop management 1000
二维材料在应力作用下的力学行为和层间耦合特性研究 600
Schifanoia : notizie dell'istituto di studi rinascimentali di Ferrara : 66/67, 1/2, 2024 470
Laboratory Animal Technician TRAINING MANUAL WORKBOOK 2012 edtion 400
Efficacy and safety of ciprofol versus propofol in hysteroscopy: a systematic review and meta-analysis 400
Progress and Regression 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4834480
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4138311
关于积分的说明 12808254
捐赠科研通 3882071
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2134998
邀请新用户注册赠送积分活动 1155033
关于科研通互助平台的介绍 1054277