计算机视觉 - 放射学和病理学
1Department of Otolaryngology-Head & Neck Surgery, University of California-San Francisco, San Francisco, CA 94115, USA.
Otolaryngologic clinics of North America
|June 23, 2024
概括
计算机视觉提取了头部疾病的放射学 (放射学) 和病理学 (病理学) 特征. 机器学习推进瘤和节点特征,指导预后和临床管理.
科学领域:
- 医学成像分析分析 医学成像分析
- 计算病理学计算病理学
- 发现生物标志物的发现.
背景情况:
- 分子生物标志物对于理解头部和部疾病至关重要.
- 计算机视觉通过提取放射学 (放射学) 和病理学 (病理学) 特征来扩展这一点.
- 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 在头癌症研究中表现有前途.
研究的目的:
- 审查目前的放射学和病理学应用在头部和部疾病的现状.
- 识别当前方法学的差距,并为未来的研究方向提供信息.
- 突出整合多维数据的潜力,以改善临床管理.
主要方法:
- 关于头癌的放射学和病理学现有文献的综述.
- 分析机器学习和深度学习应用程序用于特征表征.
- 综合发现,以确定方法进步的领域.
主要成果:
- 在头癌中,ML和DL显著推进了瘤和结节特征的表征.
- 放射学和病理学为分子生物标志物提供补充信息.
- 目前的应用程序显示了改善结果预测的潜力.
结论:
- 进一步开发新的方法对于整合各种数据输入至关重要.
- 通过先进的计算技术对疾病特征的全面检查可以指导预后.
- 加强数据整合最终将改善头部疾病的临床管理策略.


