放射学和人工智能在儿童脑瘤中的应用
Francesco Pacchiano1, Mario Tortora2,3, Chiara Doneda4
1Department of Precision Medicine, University of Campania "L. Vanvitelli", Caserta, Italy.
World journal of pediatrics : WJP
|June 27, 2024
概括
放射学和人工智能 (AI) 从MRI扫描提供了对儿童脑瘤的先进定量分析. 这些技术提高了诊断准确性和个性化治疗策略,改善了患者的治疗结果.
科学领域:
- 神经瘤学神经瘤学
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 儿科中枢神经系统 (CNS) 瘤是常见的,并显著影响患者的发病率和死亡率.
- 磁共振成像 (MRI) 为瘤特征,分级和预后提供了关键数据.
- 个性化治疗需要定量成像参数来预测瘤行为.
研究的目的:
- 审查放射学和人工智能 (AI) 在理解儿科中枢神经系统瘤方面的当前应用和贡献.
- 突出这些先进的成像技术在个性化医学中的潜力,用于儿科脑瘤管理.
主要方法:
- 在PubMed,Scopus和Web of Science上进行了系统的文献搜索,使用与放射学,人工智能和儿科脑瘤相关的关键词.
- 包括专注于放射学和人工智能的使用在儿科脑瘤管理中的研究,发表于2008年至2024年之间.
- 放射性工作流包括图像采集,细分,特征提取,选择和预测模型训练 (例如,CNN).
主要成果:
- 2008年至2024年间发表的63篇文章被纳入了审查.
- 放射学能够对医疗图像进行定量分析,提取超出视觉解释范围的信息.
- 放射性工作流系统地处理成像数据,用于特征提取和模型开发.
结论:
- 放射学和人工智能为神经瘤学中个性化医学提供了重大机会.
- 这些技术可以从神经成像中提取大量数据,超过传统的放射学解释.
- 需要与数据科学家和人工智能专家合作,将研究成果转化为儿科脑瘤诊断,治疗和随访的临床应用.
