画像誘導型腫瘍除去療法におけるディープラーニングの進歩:包括的なレビュー
Ziqi Zhao1, Yibo Hu1, Lisa X Xu1,2
1School of Biomedical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200030, People's Republic of China.
Progress in biomedical engineering (Bristol, England)
|August 22, 2025
まとめ
ディープラーニング (DL) は,計画,ナビゲーション,モニタリングの精度を向上させ,画像誘導腫瘍除去 (IGTA) を強化します. このAI統合は より安全で効果的な パーソナライズされたがん治療を 約束し 患者の治療結果も改善します
科学分野:
- 腫瘍学
- 医療用イメージング
- 人工知能
背景:
- イメージ・ガイデッド・腫瘍切除 (IGTA) は 侵襲性の少ないがん治療法です
- 従来のイメージング方法 (US,CT,MRI) は,精度や操作者の依存性に制限があります.
- ディープラーニング (DL) は,IGTAでこれらの課題を克服するための解決策です.
研究 の 目的:
- IGTAにおけるDLの変革的役割と可能性を検討する.
- 腫瘍除去の手術前,手術中,そして手術後の段階におけるDLの応用を探求する.
- 腫瘍学におけるDLの安全性,有効性,患者への影響を強調する.
主な方法:
- IGTAでのDL申請の審査
- 術前の画像セグメンテーション,強化,合成におけるDLの分析
- 外科内画像登録,融合,リアルタイム計画におけるDLの検討
- 術後の治療応答の監視と再発の検出におけるDLの評価
主要な成果:
- DLは手術前の計画と 治療戦略の最適化を 大幅に改善します
- DLは手術中のナビゲーションの精度を高め 精密な切除を保証し 健康な組織を保護します
- DLは手術後のモニタリングを自動化し,がんの再発を早期に検出することができます.
結論:
- DLは従来のイメージング技術の限界を解決することで IGTAに革命を起こしています
- DL統合は,腫瘍除去における手順の安全性,有効性,パーソナライゼーションを高めます.
- 進化するDL技術は 腫瘍学的ケア基準を再定義し 患者フレンドリーな治療法を改善します
