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腮腺浅叶良性肿瘤诊疗指南（2022年版）
唾液腺肿瘤是口腔颌面部常见疾病之一。在唾液腺的不同解剖部位中，腮腺的肿瘤发病率最高，约为80%。腮腺肿瘤中，良性肿瘤约占75%，且多数位于腮腺浅叶。病理学类型复杂是唾液腺肿瘤的突出特点，仅就良性肿瘤而
卫健委官网 - 腮腺浅叶良性肿瘤 - 2022-11-13
European Radiology：功能MRI在腮腺良恶性肿瘤定性中的应用
多形性腺瘤（PAs）、Warthin瘤（WTs）和恶性肿瘤（MTs）是腮腺肿瘤中最常见的类型。它们分别占腮腺肿瘤的65%、15-20%和15-30%。
MedSci原创 - 功能MRI，腮腺良恶性肿瘤 - 2021-12-28
European Radiology：基于机器学习的腮腺肿瘤MRI组织学分类的比较
放射组学是近十年来发展起来的一个相对较新的概念，可从医学图像中高通量提取定量特征，并通过后续分析将这些特征与疾病诊断、预后和生物信息学相关特征联系起来。
MedSci原创 - 磁共振成像（MRI），机器学习，放射组学，腮腺肿瘤 - 2022-10-22
European Radiology:基于深度学习增强CT的腮腺良恶性肿瘤鉴别诊断
近年来，机器学习（ML）在医学影像领域受到广泛关注；研究表明，计算机辅助诊断模型对放射科医生的疾病诊断有很大帮助。
MedSci原创 - 机器学习，腮腺肿瘤 - 2024-01-26
Clin Nucl Med：腮腺按摩可缓解手术治疗所造成的腮腺损伤
本研究旨在评价腮腺按摩（PG）对I治疗过程中PG损伤的预防作用，前瞻性地研究了I治疗后血清淀粉酶值和唾液腺闪烁术（SGS）。
MedSci原创 - 唾液腺损伤 - 2020-07-13
Eur J Radiol：T1 mapping在腮腺良恶性肿瘤鉴别中的价值
T1 mapping可以克服T1WI的缺点，可以评估每个图像体素的T1，从而提供一个独特的、稳定的、可量化的、可重复的内在组织值。
MedSci原创 - T1 mapping，腮腺肿瘤 - 2023-08-01
European Radiology：机器学习模型在腮腺良、恶性肿瘤鉴别中的放射组学分析
放射组学是一个新兴的、有前景的领域，通过高通量提取和挖掘大量的图像特征，对肿瘤类型进行全面的定量分析特征。
MedSci原创 - 机器学习，放射组学，腮腺良恶性肿瘤 - 2022-09-14
Cancer Med：佛山市一徐志锋团队通过机器学习鉴别腮腺肿瘤分型
应用并发现ECV和AEF在腮腺多形性腺瘤和不典型腮腺的鉴别诊断方面价值，并且结合临床及影像特征构建了联合模型（Nomogram），进一步提高了术前诊断效能，为患者的术前精确无创诊断的实现提供了有价值
影像诊断与科研 - 腮腺肿瘤，腮腺多形性腺瘤，不典型腮腺 - 2024-06-28
NEJM：腮腺导管喷出的唾液-病例报道
挤压这些区域导致双侧导管口大量唾液排出，腮腺管的开口位于上颌第二磨牙附近颊（颊）粘膜。颈部计算机断层扫描发现双侧腮腺管沿导管扩张，未发现阻塞原因。
MedSci原创 - 唾液，腮腺导管，喷出 - 2020-10-22
academic radiology：基于CT放射组学的腮腺多形腺瘤与Warthin肿瘤的无创鉴别诊断
最近，放射组学已被广泛用于肿瘤的辅助诊断和治疗预后研究。密度、形状、纹理和高阶特征可以从图像和肿瘤形状中提取，提供肉眼无法识别的丰富信息。
MedSci原创 - 放射组学，腮腺多形腺瘤，Warthin肿瘤 - 2023-06-11
左侧腮腺内Warthin瘤超声表现1例
体格检查：左侧耳前可触及一大小约3.0 cm×2.0 cm×2.0 cm肿块，边界清，活动度尚可，门诊拟以“左腮腺肿块”收住入院。
临床超声医学杂志 - 左侧，腮腺，Warthin瘤，超声表现 - 2019-10-06
腮腺混合瘤--CT病例图片影像诊断分析
腮腺混合瘤是一种含有腮腺组织、粘液和软骨样组织的腮腺肿瘤，称“混合瘤”。实际上是腮腺腺瘤，其中的粘液组织和软骨样组织都是由腺组织蜕变而成的。
华夏影像诊断中心 - 咽旁间隙肿瘤，腮腺混合瘤 - 2022-09-24
NEJM病例：腮腺肿瘤引起的扁桃体不对称
T2加权的核磁共振成像（MRI）可见左侧腮腺有一高密度肿瘤（图B，冠状位，箭头），大小约为6 cm×4
医学专业新闻 - 肿瘤，腮腺，扁桃体 - 2014-03-28
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