用人工智能进行计算机图像分析:医学专业人员对卷积神经网络的实用介绍
Georgios Kourounis1,2, Ali Ahmed Elmahmudi3, Brian Thomson3
1NIHR Blood and Transplant Research Unit, Newcastle University and Cambridge University, Newcastle upon Tyne, NE1 7RU, United Kingdom.
Postgraduate medical journal
|October 5, 2023
概括
人工智能,特别是卷积神经网络 (CNN),提高了医疗预测和诊断. 这篇评论为临床医生解释了CNN,强调了它们在医学图像分析中的使用,以改善患者的治疗结果.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 计算机视觉 计算机视觉
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 卷积神经网络 (CNN) 是强大的人工智能工具,正在改变医疗保健.
- 了解CNN对于临床医生在医学图像分析中利用AI至关重要.
研究的目的:
- 为临床医生提供CNN的实际解释.
- 突出CNN在医学图像分析中的相关性和应用.
- 探索CNN在提高医疗保健方面的变革潜力.
主要方法:
- 关于CNN在医学成像中的应用现有文献的审查.
- 在计算机视觉中解释CNN的功能.
- 包括放射学,组织病理学和医学摄影在内的各种医学专业的案例.
主要成果:
- CNN在自动化评估各种疾病方面表现出显著的有效性.
- 应用包括检测肺炎,肺栓塞和放射学中的癌症.
- 在组织病理学中,CNN有助于分类息肉和恶性瘤,并在医学摄影和外科手术中识别疾病.
结论:
- 在医学图像分析中集成CNN可以提高诊断准确度和工作流程效率.
- 它扩大了获得专家级分析的机会,最终改善了患者和医疗保健的结果.
