机器学习用于PET-CT肺癌的诊断和预后
Lili Yuan1, Lin An1, Yandong Zhu1
1Jining NO.1 People's Hospital, Shandong First Medical University, Jining, People's Republic of China.
Cancer management and research
|May 3, 2024
概括
机器学习 (ML) 增强了PET/CT扫描用于肺癌检测,分期和治疗反应. 虽然提供了强大的临床决策支持,但ML在重复性和可靠性方面存在局限性.
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:
- 由于发病率和死亡率高,肺癌对健康构成重大风险.
- 早期诊断和治疗对于改善患者的治疗结果至关重要.
- 阳位子辐射断层扫描/计算机断层扫描 (PET/CT) 对于肺癌诊断,分期和治疗评估至关重要,但由于瘤异质性和解释变异性而面临挑战.
研究的目的:
- 总结应用机器学习 (ML) 与PET/CT成像用于肺癌诊断和治疗的进展.
- 为临床医生提供基于ML的PET/CT应用在肺癌治疗中的最新概述.
主要方法:
- 在PubMed上进行了文献搜索,使用关键词:机器学习,肺癌和PET/CT.
- 审查了过去五年或更长时间内发表的相关文章.
主要成果:
- 基于PET/CT的ML方法在肺癌管理的关键领域取得了显著的成功.
- 应用包括检测,划分,病理分类,分子亚型,分期和反应评估.
- 机器学习工具在预测存活率和预后方面表现有前途,有助于临床决策.
结论:
- 与PET/CT集成的机器学习为临床医生在治疗肺癌方面提供了强大的工具包.
- 尽管取得了重大进展,但与ML的可重复性和可靠性相关的挑战需要进一步关注.
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