简介：摘要前列腺癌是老年男性最常见的泌尿生殖系统恶性肿瘤之一，精准的术前肿瘤分级有助于进一步提高前列腺癌患者的诊疗效果。磁共振影像(MRI)作为前列腺癌术前诊断的主要工具，已在临床实践中显示出对前列腺癌诊疗的重要价值。但由于我国不同医疗机构在成像设备、检查方法和诊断水平上存在差异，MRI在前列腺癌诊疗中的潜在价值未能得到充分发挥，因此亟需更为先进的量化分析方法进一步扩大MRI在前列腺癌精准诊疗中的贡献。人工智能(AI)技术应用于前列腺癌MRI分析，有助于提高其量化分析的质量与评估水平，在前列腺癌精准分级问题上具有巨大潜力。但是基于影像的AI模型建立过程通常较为复杂，特别是在其数据集准备、模型构建和模型评估的各个阶段仍需进行统一和规范。本共识旨在推进AI辅助前列腺癌MRI精准分级模型构建全过程的规范化，从而提高前列腺癌临床精准分级水平。

简介：摘要新辅助治疗联合全直肠系膜切除术已成为局部进展期直肠癌的标准治疗方案，而新辅助治疗效果对后续治疗方案的选择有重要影响。MRI是直肠癌原发灶评估的首选影像学检查技术，但在评估接受新辅助治疗后的治疗反应方面还存在一定局限性。近年来，应用影像组学分析多模态MRI图像进行直肠癌新辅助治疗疗效及预后评估已显示出巨大潜力，但是由于在方法学流程上缺乏统一标准与规范，导致研究成果在临床转化和推广应用上受到限制。因此，笔者组织业内专家针对应用影像组学方法分析多模态MRI图像进行直肠癌新辅助治疗疗效及预后评估研究的规范性进行讨论，在数据采集与预处理、定量特征提取与筛选、构建模型及模型评价等方面形成了共识，希望能够进一步促进相关研究成果进入临床实用化阶段。