使用数字化人类肺组织图像检测或分析结核病的计算机视觉应用 - - 一个系统性审查

科学领域:

• 医疗成像医学成像
• 计算机视觉 计算机视觉
• 结核病研究 结核病研究

背景情况:

• 结核病 (TB) 诊断传统上依赖于具有局限性的方法.
• 动物模型不能完全复制人类肺结核.
• 很少有研究利用人类肺组织进行结核病分析.

研究的目的:

• 系统地审查计算机视觉应用程序用于结核病检测,诊断和分析数字化人类肺组织.
• 将计算机视觉平台分类为图像处理,对象/模式识别,计算机图形和深度学习.
• 专注于图像处理和深度学习应用,用于2D/3D数字化人类肺组织图像.

主要方法:

• 在五个数据库和谷歌学者 (2017年1月 - 2022年12月) 中进行系统的文献搜索.
• 专注于使用数字化人类肺组织用于检测Mycobacterium结核病或结核病理学的研究.
• 收集和总结了研究设计,图像处理,计算机辅助技术,深度学习模型和数据集的细节.

主要成果:

• 已经开发了几种自动化和人工智能辅助的方法,通过数字化人类肺组织图像来诊断结核病.
• 研究探讨了用于软组织对比度的新型CT扫描仪和用于3D肺结构分析的多分辨率CT.
• 研究对呼吸道的衰老影响进行了研究,并使用CT,组织学和免疫组织化学对受结核病影响的人类肺部的3D微解剖学进行了表征.

结论:

• 在20世纪50年代后的结核病研究中,人类肺组织的使用有限,通常是由于动物模型的局限性.
• 确定了10项利用人类肺组织的研究,其中5项提出了用于细菌检测的机器学习模型.
• 五项研究使用CT对活体扫描人肺组织进行结核病分析.