传统机器学习和深度学习技术在乳房学中的应用:一篇综述
Ying'e Gao1, Jingjing Lin1, Yuzhuo Zhou2
1School of Nursing Fujian Medical University, Fuzhou, China.
Frontiers in oncology
|August 28, 2023
概括
人工智能 (AI) 通过分析乳房影像来增强乳腺癌诊断. 机器学习和深度学习提高了准确性,并减少了早期检测中的误诊.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 乳腺癌是妇女死亡的主要原因之一.
- 早期检测显著提高了生存率.
- 目前的诊断方法,如乳房造影,在解释准确性和劳动力成本方面面临挑战.
研究的目的:
- 审查目前关于人工智能 (AI) 在乳腺癌诊断的乳房扫描中的研究.
- 突出深度学习 (DL) 在乳房图分析方面的进步.
- 讨论人工智能驱动的乳腺癌诊断的未来方向.
主要方法:
- 这篇叙述性回顾考察了传统的机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 算法,应用于乳房图像.
- 专注于分析乳房图像的最新DL方法.
- 综合了人工智能在乳腺癌查方面的现有研究结果.
主要成果:
- 包括ML和DL在内的AI在改善病变定位和诊断准确性方面显示出前景.
- DL方法在乳房图像分析方面取得了重大进展.
- 人工智能有可能减少误诊率,并帮助临床医生.
结论:
- 人工智能提供了一种有价值的工具,可以增强乳腺癌诊断的乳房影像.
- 深度学习为增强乳房影像解释提供了一个有希望的途径.
- 对人工智能应用的进一步研究可以完善早期检测并改善患者的治疗结果.
