使用视觉变压器改善肺癌的诊断和预后:一个范围审查
Hazrat Ali1, Farida Mohsen2, Zubair Shah3
1College of Science and Engineering, Hamad Bin Khalifa University, Qatar Foundation, Doha, Qatar. haali2@hbku.edu.qa.
BMC medical imaging
|September 15, 2023
概括
视觉转换器对于肺癌成像中的AI越来越受欢迎,有助于诊断和预后. 未来的研究应该解决这些先进的人工智能方法的计算复杂性和临床相关性.
科学领域:
- 人工智能的人工智能
- 医疗成像医学成像
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 基于视觉变压器 (ViT) 的AI方法正在快速推进医疗人工智能,特别是在癌症成像和肺癌诊断方面.
- 最近的研究重点是用于肺癌诊断和预后的ViT应用,显示了改善AI和深度学习性能的希望.
研究的目的:
- 对最近发展的基于ViT的AI方法进行范围审查,用于肺癌成像.
- 确定ViTs如何在肺癌应用中增强AI和深度学习.
- 突出了有助于在这一领域取得进展的数据集.
主要方法:
- 在PubMed,Scopus,IEEE Xplore和Google Scholar上进行了系统的文献搜索.
- 搜索术语包括"视觉转换器"和"肺癌"相关的关键词.
- 数据合成是在两个审稿人独立选和数据提取后使用叙事方法进行的.
主要成果:
- 包括在2020-2022年间发表的34项研究,重点关注肺癌分类,结节识别,生存预测和肺部细分.
- SWIN变压器是一种常见的架构,通常与CNN或UNet相结合.
- 公共数据集如"癌症基因组图谱"经常被使用;计算资源差异很大.
结论:
- 基于ViT的模型正在为肺癌AI应用获得吸引力.
- 需要进一步的研究来解决这些模型的计算复杂性和临床适用性.
- 这篇评论为推进肺癌诊断和预后的AI提供了见解.
