卵巢癌诊断中的深度学习:对各种成像模式的全面审查
Mohammad Hossein Sadeghi1, Sedigheh Sina1,2, Hamid Omidi1
1Shiraz University, Shiraz, Iran.
Polish journal of radiology
|February 19, 2024
概括
深度学习 (DL) 显著提高了使用医学成像的卵巢癌检测准确度. 这次系统审查强调了DL的重点.
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:
- 卵巢癌是全球领先的健康问题,死亡率高.
- 目前用于卵巢癌的诊断方法缺乏可靠性和精度.
- 准确和及时的诊断对于有效的治疗和改善患者结果至关重要.
研究的目的:
- 系统地审查深度学习 (DL) 在提高卵巢癌诊断精度方面的作用.
- 探索DL在医学成像中的应用,用于卵巢癌检测,分化和放射学.
主要方法:
- 在相关数据库中进行系统的文献搜索.
- 为研究选择制定了包含和排除标准.
- 在卵巢癌诊断中对DL进行选定的研究的数据提取,分析和综合.
主要成果:
- 深度学习模型在加速卵巢癌诊断方面表现有前途.
- DL技术在分类卵巢组织方面表现出有效性.
- DL模型的诊断性能与经验丰富的放射科医生相美.
结论:
- 深度学习为卵巢癌诊断提供了精确有效的解决方案.
- 将DL纳入临床实践可以改善患者的治疗结果和治疗策略.
- 对于DL模型的广泛临床采用,需要进一步的研究和验证.


