通过卷积神经网络进行癌症检测的调查:当前的挑战和未来的方向

科学领域:

• 医学成像和人工智能 医学成像和人工智能
• 瘤学和诊断技术的发展

背景情况:

• 早期癌症检测对于有效治疗和改善患者治疗结果至关重要.
• 手动解释医疗图像用于癌症诊断是主观的,耗时的,容易出现错误.
• 自动化决策系统对于准确高效的癌症检测和诊断至关重要.

研究的目的:

• 提供关于自动化癌症检测技术的全面调查.
• 审查卷积神经网络 (CNN) 在癌症诊断医学成像中的应用.
• 讨论最先进的深度学习方法,数据集,局限性和自动癌症检测的未来趋势.

主要方法:

• 关于自动化癌症检测系统的现有文献的审查.
• 专注于卷积神经网络 (CNN) 和它们在分析医疗图像中的作用.
• 深度学习方法的分析用于检测乳腺,肺,肝脏,前列腺,大脑,皮肤和结肠等器官的癌症.

主要成果:

• 卷积神经网络 (CNN) 在多个器官的自动癌症检测方面显示出显著的前景.
• 深度学习模型,当在相关的医学成像数据集上进行训练时,可以在癌症识别中实现高精度.
• 该调查整合了各种基于CNN的方法,其性能指标和相关的医学成像数据的信息.

结论:

• 使用CNN的自动癌症检测为手动图像解释提供了强大,客观和高效的替代方案.
• 对基于CNN的模型和各种数据集的进一步研究对于克服当前的局限性和提升诊断能力至关重要.
• 这项调查对于旨在开发下一代CNN驱动型癌症检测解决方案的研究人员来说是一个宝贵的资源.