人工智能在甲状腺癌诊断中的作用

科学领域:

• 医学成像分析 医学成像分析
• 人工智能在医学中的应用
• 瘤学 诊断 诊断 瘤学

背景情况:

• 人工智能 (AI),机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 在医疗应用中取得了重大进展.
• 人工智能算法越来越多地用于分析医疗图像,包括超声波,用于诊断目的.
• 计算机辅助诊断 (CAD) 将人工智能集成到医疗设备中,以帮助检测疾病.

研究的目的:

• 提供AI模型的概述,特别是ML和DL算法,应用于甲状腺诊断.
• 突出AI在超声波,病理学和分子评估中的有效性和诊断作用.
• 讨论人工智能在甲状腺癌诊断和预防方面的最新进展和未来趋势.

主要方法:

• 基于机器学习和深度学习算法用于甲状腺诊断的AI模型的审查.
• 对超声波图像分析,细胞病理学和分子评估中的AI应用程序的分析.
• 包括值得注意的进步,如基于内容的图像检索 (CBIR),恢复-GAN和视觉转换器 (ViTs).

主要成果:

• 人工智能模型在超声波,病理学和甲状腺结节分子场中显示出有效性和显著的诊断作用.
• 像SE-CBIR,Restore-GANs和ViTs这样的先进算法在诊断和预后能力方面显示出了显著的结果.
• 人工智能集成增强了对甲状腺癌恶性瘤风险的估计.

结论:

• 人工智能,ML和DL算法是甲状腺诊断的强大工具,提高了准确性和效率.
• 新兴的人工智能技术显示出作为甲状腺病理的诊断和预后工具的潜力.
• 人工智能系统有望成为未来甲状腺诊断的首选方法.