使用体积图像对人类上呼吸道自动细分技术进行系统审查

科学领域:

• 医疗成像医学成像
• 人体解剖学 解剖学 解剖学
• 计算机辅助诊断 计算机辅助诊断

背景情况:

• 精确对人类上呼吸道体积进行细分对于诊断阻塞至关重要.
• 手动细分是劳动密集型的,需要专门的专业知识.
• 自动细分提供了更高效和可靠的替代方案.

研究的目的:

• 在体积图像中系统地审查和分析人类上呼吸道区域的各种自动细分技术.
• 根据表现指标 (如子系数和精度) 确定最有效的技术.
• 为研究人员提供洞察力,以应对现有的现场挑战.

主要方法:

• 按照PRISMA指南进行了一次系统的文献审查.
• 在四个数据库 (Scopus,Google Scholar,PubMed,JURN) 进行了相关论文搜索.
• 应用了包含/排除标准,并以三个审查问题为指导分析.

主要成果:

• 该审查确定并比较了各种自动细分技术.
• 使用子系数和精度指标确定了表现最佳的技术.
• 分析了关键参数,如准确性,数据集和子区域的细分.

结论:

• 自动细分方法在上呼吸道分析方面显示出显著的前景.
• 本综述强调了最有效的技术,并确定了未来研究的领域.
• 了解当前的挑战和进展可以指导改进的诊断工具的开发.