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Updated: Jun 25, 2025

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Published on: November 30, 2022

在磁共振成像中用于鼻癌细分的深度学习:系统性审查和元分析

Chih-Keng Wang^1,2, Ting-Wei Wang^1,3, Ya-Xuan Yang³

¹School of Medicine, College of Medicine, National Yang-Ming Chiao Tung University, Taipei 112304, Taiwan.

Bioengineering (Basel, Switzerland)

|May 25, 2024

概括

深度学习模型在MRI扫描上对鼻癌 (NPC) 的细分显示了中度的准确性. 医学成像技术的进步可以改善NPC管理和治疗计划.

科学领域:

放射学和瘤学放射学和瘤学
人工智能在医学中的应用
医学图像分析医学图像分析

背景情况:

鼻癌 (NPC) 是一个重大的健康挑战,特别是在东南亚和北非.
磁共振成像 (MRI) 是NPC的首选诊断方式,因为其优异的软组织对比度.
在MRI中精确的NPC细分对于有效的治疗计划和患者预后至关重要.

研究的目的:

系统评估深度学习 (DL) 模型在成年人MRI扫描中细分鼻癌 (NPC) 的性能.
综合当前关于基于DL的NPC细分精度的证据,使用元分析方法.

主要方法:

根据PRISMA 2020指南,在PubMed,Embase和Web of Science进行了全面的文献搜索,直到2024年3月.
包括使用DL用于成人MRI中的NPC细分的研究. 数据提取和元分析重点是用于绩效评估的Dice分数.
使用CLAIM和QUADAS-2工具评估方法质量,并使用随机效应模型进行统计分析.

主要成果:

分析包括17项研究,显示DL模型在NPC细分中的DISE总得分为78% (95%CI:74%到83%).
这表明DL模型实现的分段精度中等至高.
在包括的研究中,发现了显著的异质性和出版偏差.

结论:

深度学习模型,特别是卷积神经网络 (CNN),在MRI上对鼻癌进行细分方面表现中等准确.
这些发现表明DL有潜力提高NPC管理.
需要进一步的研究,以促进这些先进的细分技术的临床整合.

关键词:

卷积神经网络 (CNN) 是一种神经网络.深度学习 (DL) 是指深度学习.磁共振成像 (MRI) 的使用.鼻癌 (NPC) 是一种鼻癌.细分化细分化的细分化

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