神经放射学中的人工智能:当前话题和竞争挑战的审查
Daniel T Wagner1, Luke Tilmans1, Kevin Peng2
1Department of Radiology, The Ohio State University Wexner Medical Center, Columbus, OH 43210, USA.
Diagnostics (Basel, Switzerland)
|August 26, 2023
概括
人工智能 (AI) 和机器学习正在神经放射学领域迅速发展,为诊断中风和脑瘤等疾病提供了工具. 这些人工智能应用程序在提高神经放射学家的准确性和效率方面表现有前途.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能的人工智能
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 人工智能 (AI),机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 的整合正在医学成像领域迅速扩大.
- 神经放射学是从这些进步中受益的关键领域,具有众多潜在应用.
研究的目的:
- 审查近期人工智能在神经放射学方面的发展.
- 强调大型数据集和大规模的算法评估,包括成像AI竞争挑战.
主要方法:
- 对神经放射学人工智能近期发展的文献综述.
- 关注涉及大数据集和算法评估的研究.
主要成果:
- 讨论的AI应用包括缺血性中风,内出血,脑瘤,脱髓性疾病和神经退行性疾病.
- 此外,还审查了脊柱骨折,脊柱结分级,头瘤学和血管成像等潜在的应用.
- 人工智能任务包括本地化,细分,纵向监测,诊断分类和预测.
结论:
- 在神经放射学中,有几种人工智能应用得到了临床许可.
- 人工智能有可能提高神经放射学家的准确性和效率.
- 目前正在进行的研究继续推动该领域的创新.
