人工智能和深度学习在彻底改变脑瘤的诊断和治疗:一个叙事审查
Shobha Mandal1, Subhadeep Chakraborty2, Muhammad Ayaz Tariq3
1Internal Medicine, Guthrie Robert Packer Hospital, Sayre, USA.
Cureus
|September 5, 2024
概括
人工智能 (AI) 和深度学习 (DL) 增强了脑瘤诊断和治疗计划. 这些先进的方法改善了医学成像分析和个性化患者护理,尽管临床整合需要进一步的研究.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 神经瘤学神经瘤学
背景情况:
- 人工智能 (AI) 为推进医疗管理提供了巨大的潜力,特别是在个性化脑瘤诊断和治疗方面.
- 人工智能在医疗保健环境中的临床整合面临着相当大的挑战.
- 深度学习 (DL) 擅长从大量医疗数据中提取见解,包括成像和患者记录.
研究的目的:
- 探索AI和DL在改善脑瘤的诊断和治疗中的应用.
- 突出DL在自动化和增强神经瘤学的医学图像分析中的作用.
- 讨论人工智能驱动工具在临床决策和手术前规划中的潜力.
主要方法:
- 利用像脑瘤分类模型和Inception-Resnet V2这样的深度学习模型进行瘤分析.
- 采用混合技术,将DL与机器学习算法 (SVM,k-NN) 结合起来,以提高分类.
- 集成2D和3DMRI数据使用DenseNet和3D卷积神经网络进行精确的瘤划分.
主要成果:
- DL模型促进了自动瘤细分,分类和诊断,缩短了分析时间.
- 人工智能算法通过先进的图像分析来增强放射性诊断 (CT,PET,MRI).
- DL有助于识别瘤表型和大脑转移,支持实时决策和手术前规划.
结论:
- 深度学习显著提高了脑瘤诊断和治疗规划的准确性和效率.
- 人工智能驱动的放射性诊断和计算机辅助干预代表了向更精确的神经干预程序的转变.
- 进一步的研究是必要的,以充分利用DL在神经瘤学结果的变革潜力.
