最近的基于深度学习的脑瘤细分模型使用多模式磁共振成像:一个前性调查.
Zain Ul Abidin1, Rizwan Ali Naqvi1, Amir Haider1
1Department of Intelligent Mechatronics Engineering, Sejong University, Seoul, Republic of Korea.
Frontiers in bioengineering and biotechnology
|August 6, 2024
概括
深度学习模型通过使用多模态MRI扫描来增强脑瘤细分. 这种人工智能驱动的方法有助于放射科医生在诊断和个性化治疗脑瘤的计划.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 医疗保健中的人工智能
- 神经瘤学神经瘤学
背景情况:
- 脑瘤细分对于治疗计划至关重要,但对放射科医生来说具有挑战性.
- 人工智能 (AI),特别是深度学习 (DL),提供了先进的工具来协助这一诊断过程.
- 多模态磁共振成像 (MRI) 越来越多地用于详细的脑瘤分析.
研究的目的:
- 调查最近的深度学习 (DL) 模型,用于使用多模态MRI进行脑瘤细分.
- 在现场分析当前趋势,数据集和评估指标.
- 确定挑战,并建议未来的研究方向,以提高诊断准确度.
主要方法:
- 综述多模态MRI模式及其特征.
- 基于架构的DL模型的分类和讨论:卷积神经网络 (CNN),视觉转换器和混合模型.
- 对最近的出版物,数据集和细分评估指标的统计分析.
主要成果:
- 识别和分类了用于脑瘤细分的各种DL架构 (CNN,变压器,混合).
- 提供了对最近研究,常见数据集和绩效指标的统计见解.
- 突出了面临的挑战和潜在的未来研究途径.
结论:
- 深度学习模型显示,使用多模态核磁共振 (MRI) 提高脑瘤细分精度具有显著的前景.
- 需要进一步的研究来应对当前的挑战,并优化AI工具的临床应用.
- 人工智能辅助细分的进步可以带来更好的患者结果和个性化癌症护理.
