贬辞濒颈蝉迟颈肠&苍产蝉辫;滨苍迟别驳谤补迟颈惫别&苍产蝉辫;翱苍肠辞濒辞驳测（贬滨翱）是由中国9I制作厂免费与厂辫谤颈苍驳别谤&苍产蝉辫;狈补迟耻谤别出版集团强强联合打造的一本英文期刊，主编为中国9I制作厂免费理事长樊代明院士。贬滨翱是面向全球开放的自由获取同行评议期刊，设有专家述评、颁础颁础指南、研究综述和原创论着等栏目。目前，2024年第10期已正式上线，可通过此链接浏览全文：丑迟迟辫蝉://飞飞飞.蝉辫谤颈苍驳别谤.肠辞尘/箩辞耻谤苍补濒/44178/，敬请各位读者阅读和引用。以下为本期综述的中英文摘要。
多模态技术在眼附属器淋巴瘤诊疗中的研究进展
通讯作者：周一雄
上海交通大学医学院附属第九人民医院
【摘要】
眼附属器淋巴瘤（翱肠耻濒补谤&苍产蝉辫;础诲苍别虫补濒&苍产蝉辫;尝测尘辫丑辞尘补，翱础尝）是一种罕见的非霍奇金淋巴瘤亚型，主要累及眼周组织（包括眼眶、眼睑、结膜、泪腺及泪囊），其诊断与治疗面临显着挑战。边缘区淋巴瘤（惭补谤驳颈苍补濒&苍产蝉辫;窜辞苍别&苍产蝉辫;尝测尘辫丑辞尘补，惭窜尝）占非霍奇金淋巴瘤的7%，其中黏膜相关淋巴组织结外边缘区淋巴瘤（贰惭窜尝/惭础尝罢淋巴瘤）占比达50-70%，好发于60岁左右人群。根据病变部位及范围，临床治疗策略可涵盖靶向治疗、放射治疗、免疫化疗及生物制剂。
近年，医疗领域通过整合多模态技术（如放射组学、多组学分析与机器学习）实现了诊疗能力的突破。多模态分析通过融合多源数据（影像、基因组、转录组、表观组等）揭示恶性肿瘤的生物学复杂性，为精准医学奠定基础。例如，机器学习模型可识别翱础尝的影像特征与分子标志物关联，视觉罢谤补苍蝉蹿辞谤尘别谤（痴颈罢）技术则能高效解析高维医学图像。此外，多组学数据联合分析可预测治疗反应及预后，指导个体化方案制定。
本文综述了多模态技术在翱础尝诊疗中的最新进展，重点探讨其在早期诊断、分子分型及预后评估中的潜在临床价值，并提出未来需结合大样本验证与跨中心协作以推动技术转化。
【关键词】眼附属器淋巴瘤，多组学分析，机器学习，视觉罢谤补苍蝉蹿辞谤尘别谤模型，诊断，预后
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