深度学习和放射学在三阴性乳腺癌:预测长期预后和临床结果
Chen Cheng1, Yan Wang2,3, Jine Zhao4
1Department of Ultrasound, Lianyungang Traditional Chinese Medicine Hospital, Lianyungang, 222004, People's Republic of China.
Journal of multidisciplinary healthcare
|January 27, 2025
概括
通过先进的深度学习和放射学,可以改善三阴性乳腺癌 (TNBC) 的诊断和治疗. 这些新兴技术为评估TNBC的传统方法提供了非侵入性的替代方案.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 三阴性乳腺癌 (TNBC) 是一种具有攻击性的亚型,缺乏标准的治疗点.
- 目前的TNBC诊断和治疗监测依赖于侵入性和耗时的方法.
- 对于TNBC管理来说,急需先进的,不那么侵入性的工具.
研究的目的:
- 审查最近应用深度学习,超声波,MRI和TNBC放射学方面的进展.
- 突出这些技术在改善TNBC诊断和治疗评估方面的潜力.
- 讨论机器学习在预测TNBC预后方面的前景.
主要方法:
- 在TNBC中对深度学习,放射学,超声波和MRI的当前文献进行审查.
- 分析这些技术在图像细分,重建,识别和分类中的应用.
- 综合有关诊断和预后能力的发现.
主要成果:
- 深度学习和放射学在提高TNBC诊断方面显示出显著的潜力.
- 这些技术为评估治疗反应和预测长期结果提供了有希望的途径.
- 将成像模式与人工智能的整合可以克服传统方法的局限性.
结论:
- 深度学习和放射学代表了TNBC管理的强大新兴工具.
- 这些技术可能会导致更准确,更有效的诊断和治疗监测.
- 需要进一步的研究和临床整合才能充分实现其在瘤学中的好处.


