人工智能和不同的图像模式在皮膜黑色素瘤诊断和预后:一个叙事审查
Atefeh Tahmasebzadeh1, Mahdi Sadeghi1, Masood Naseripour2
1Medical Physics Department, School of Medicine, Iran University of Medical Sciences, Tehran, , Iran.
Photodiagnosis and photodynamic therapy
|February 22, 2025
概括
人工智能 (AI) 通过分析医疗图像来提高皮膜黑色素瘤 (UM) 的诊断和预后. 这篇评论强调了人工智能.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 在瘤学瘤学.
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 卵巢黑色素瘤 (UM) 是成年人中最常见的初级眼内瘤.
- 早期发现UM对于治愈能力至关重要.
- 用-125和-106进行斑块放射治疗是UM的主要治疗方法.
研究的目的:
- 审查人工智能 (AI) 在皮膜黑色素瘤 (UM) 的诊断和预后中的作用.
- 评估各种成像模式的有效性,当与UM管理的AI集成时.
主要方法:
- 在PubMed,Scopus和谷歌学者中进行了系统的文献搜索.
- 包括在2017年至2024年间发表的研究.
- 审查的重点是人工智能与UM的成像技术的整合.
主要成果:
- 不同的成像技术 (超声波, fundus摄影,OCT,FA,MRI) 对于UM诊断和预后至关重要.
- 人工智能集成显著提高了这些医疗图像的分析.
- 人工智能提高了UM患者的诊断准确度和预后预测.
结论:
- 人工智能 (AI) 是眼科医学图像分析的快速发展工具.
- 人工智能集成简化了诊断工作流程,并改善了UM的临床决策.
- 人工智能促进了个性化的治疗策略,预测了治疗反应,并提高了皮膜黑色素瘤的预后.


