使用人工智能来检测,预测和分类视网膜脱落
Hesham Zaky1, Ahmed Salem1, Mahmoud Alzubaidi1
1College of Science and Engineering, Hamad Bin Khalifa University, Doha, Qatar.
Studies in health technology and informatics
|June 30, 2023
概括
机器学习和深度学习算法在检测,分类和预测视网膜脱落 (RD) 中表现有前途. 人工智能对医学成像的分析,就像 fundus 摄影一样,有助于早期检测这种视力威胁的疾病.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 人工智能的人工智能
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 视网膜脱落 (RD) 是一种严重的眼睛疾病,如果不及时治疗,可能导致视力丧失.
- 早期发现外周视网膜脱落对于有效治疗和维护视力至关重要.
研究的目的:
- 对机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 算法进行范围审查,以检测,分类和预测视网膜脱落 (RD).
- 概述应用人工智能的当前趋势和实践,用于医疗成像的RD管理.
主要方法:
- 在五个主要数据库 (PubMed,Google Scholar,ScienceDirect,Scopus,IEEE) 进行了全面的文献搜索.
- 两个独立的审查员进行了研究选择和数据提取.
- 根据资格标准,从666个参考的初始池中,包括32项研究.
主要成果:
- 该审查分析了各种ML和DL算法的性能指标,用于RD检测,分类和预测.
- 确定了用于分析医疗成像的AI驱动方法的新兴趋势,例如 fundus 摄影.
- 该研究强调了人工智能在促进早期诊断外围视网膜脱落方面的潜力.
结论:
- ML和DL算法是一个快速发展的领域,在早期检测和管理视网膜脱落方面具有显著的潜力.
- 使用人工智能进行医学成像分析,有望提高眼科诊断的准确性和患者的治疗结果.
- 需要进一步的研究和验证,才能将这些人工智能工具完全整合到视网膜脱落的临床实践中.
