脑瘤检测与整合传统和计算智能在各种成像模式的方法 - 挑战和未来的方向
Amreen Batool1, Yung-Cheol Byun2
1Department of Electronic Engineering, Institute of Information Science & Technology, Jeju National University, Jeju, 63243, South Korea.
Computers in biology and medicine
|May 1, 2024
概括
本综述考察了使用磁共振图像 (MRI) 的脑瘤细分和分类方法. 它强调了改善自动脑瘤检测的挑战和进展,以改善患者护理.
科学领域:
- 医学成像分析 医学成像分析
- 在瘤学中使用人工智能
背景情况:
- 脑瘤细分和分类对于诊断和治疗计划至关重要.
- 准确识别瘤区域和类型指导医疗干预.
研究的目的:
- 综合审查脑瘤细分和分类技术.
- 讨论优势,局限性和该领域的最新进展.
- 用MRI数据集批判性地检查自动化脑瘤检测方法.
主要方法:
- 审查图像处理,机器学习和深度学习方法.
- 分析各种模式的开源磁共振成像 (MRI) 数据集.
- 批判性地检查现有的细分和分类技术.
主要成果:
- 确定用于脑瘤分析的各种方法.
- 评估当前技术对自动检测的影响.
- 突出细分,分类和数据集可变性的挑战.
结论:
- 该研究提供了对当前脑瘤分析技术的见解.
- 它强调了需要强大的解决方案,以使用各种MRI模式自动检测.
- 结果旨在帮助开发更好的诊断和治疗规划工具,用于医疗专业人员.
