使用深度学习方法检测大脑瘤
Debendra Kumar Sahoo1, Satyasish Mishra1, Mihir Narayan Mohanty2
1Department of Electronics and Communication Engineering, Centurion University of Technology and Management, Siksha 'O' Anusandan (Deemed to be University), Bhubaneswar, Odisha, India.
Neurology India
|August 28, 2023
概括
早期发现脑瘤对于更好的治疗至关重要. 这篇评论探讨了先进的AI和深度学习方法,以从MRI扫描中准确诊断癌症,提高检测准确度.
科学领域:
- 医学成像分析 医学成像分析
- 在瘤学中使用人工智能
- 神经科学和放射学是神经科学和放射学.
背景情况:
- 早期发现脑瘤显著影响治疗结果和患者的预后.
- 对脑瘤的磁共振成像 (MRI) 手动分析耗时且容易出现错误.
- 对于用于早期癌症检测的自动化,准确,计算机辅助的诊断工具有着至关重要的需求.
研究的目的:
- 审查使用MRI检测脑瘤的传统和深度学习人工智能 (AI) 策略.
- 突出PC辅助方法对于提高早期癌症诊断的准确性的重要性.
- 讨论AI在识别瘤位置,分类和分级方面的应用.
主要方法:
- 对现有的人工智能和深度学习技术进行全面的文献审查,以诊断大脑瘤.
- 分析传统的人工智能方法与神经瘤学成像中的现代深度学习方法.
- 从MRI数据中检测,表征和测量脑瘤的方法的评估.
主要成果:
- 传统的AI方法已经用于脑瘤检测,但深度学习显示出更高准确性的承诺.
- 深度学习策略越来越多地被用于以更高的精度检测大脑生长.
- 该审查确定了包括提高性能,准确估计和精确测量脑瘤在内的关键好处.
结论:
- 先进的AI,特别是深度学习,为通过MRI准确和早期发现脑瘤提供了显著的潜力.
- 计算机辅助策略对于克服手动图像评估的局限性至关重要.
- 对这些方法的进一步研究可以提高诊断能力和患者管理.
