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胰腺癌是侵袭性强、晚期诊断率高的恶性肿瘤，传统影像（CT、MRI）评估肿瘤特征及血管侵犯存在局限。本文探讨扩散磁共振成像（dMRI）潜力，其技术（DWI、DTI、IVIM、DKI）结合 AI 分析可助力早期检测、评估细胞密度、预后及疗效监测，虽存标准化等挑战，仍具应用前景。
胰腺癌是一种侵袭性极强的恶性肿瘤，其发病率和死亡率呈上升趋势，且多数患者确诊时已处于晚期。精准评估肿瘤特征及血管侵犯情况对治疗方案的制定至关重要，但传统成像方法如计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）在这些方面存在一定局限性。
扩散磁共振成像（diffusion magnetic resonance imaging, dMRI）为胰腺癌的诊疗带来了新的思路。基于扩散的技术，包括扩散加权成像（diffusion-weighted imaging, DWI）、扩散张量成像（diffusion tensor imaging, DTI）、体素内不相干运动（intravoxel incoherent motion, IVIM）和扩散峰度成像（diffusion kurtosis imaging, DKI），能够提供组织微观结构的信息。这些技术与新兴的人工智能（AI）分析相结合，有助于更早地检测到胰腺癌，并提高对肿瘤细胞密度的评估能力。
通过追踪扩散和灌注指标，dMRI 相关方法还可能在评估预后和监测治疗反应方面发挥作用。例如，肿瘤细胞密度的变化、组织微环境的改变等，都可以通过这些技术的参数变化得以反映，为临床判断治疗效果和调整治疗方案提供依据。
然而，目前 dMRI 在胰腺癌诊疗中的应用仍面临一些挑战。标准化的成像协议和稳健的数据分析流程尚未完全建立，这可能导致不同研究和临床应用中的结果差异较大，影响其可靠性和可重复性。
尽管存在挑战，相关研究仍在不断推进，特别是深度学习等 AI 技术的应用，旨在进一步提高 dMRI 的可靠性和准确性。从现有的研究成果来看，dMRI 在提供功能学见解和改善患者预后方面展现出了一定的潜力。
为了充分发挥 dMRI 的优势，还需要更多的临床验证。通过大规模的多中心研究，进一步明确其在胰腺癌诊断、分期、疗效评估等各个环节的价值，优化检查流程和分析方法，才能使其更好地应用于临床实践，为胰腺癌患者带来更多的益处。
