深度学习在自动食道癌检测方面的研究现状和进展
Jing Chen1, Xin Fan1, Qiao-Liang Chen1
1Department of Nuclear Medicine, Nanjing Drum Tower Hospital, Affiliated Hospital of Medical School, Nanjing University, Nanjing 210008, Jiangsu Province, China.
World journal of gastrointestinal oncology
|June 9, 2025
概括
深度学习 (DL) 提高了医疗图像中的食道癌 (EC) 检测,提高了诊断准确性和患者的治疗结果. 需要进一步的研究来临床整合这些人工智能工具.
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:
- 食道癌 (EC) 是一种流行于消化道的恶性瘤.
- 早期诊断和治疗对于改善患者的预后和生活质量至关重要.
- 通过医学成像进行自动检测,有可能提高查效率和诊断准确度.
研究的目的:
- 综合审查深度学习 (DL) 在食道癌医学成像中的研究进展.
- 探索DL在EC查和诊断中的临床价值和应用前景.
- 确定DL技术在EC管理中的临床转化面临的关键挑战.
主要方法:
- 审查深度学习的最新进展,特别是卷积神经网络,用于医学图像分析.
- 检查DL在各种EC成像模式的应用,包括数字病理学,内镜和计算机断层扫描.
- 对临床环境中DL实施的挑战和未来方向的分析.
主要成果:
- 深度学习技术在医学图像中的恶性瘤的自动识别和定量分析方面表现出色.
- DL在改善食道癌的诊断准确性和效率方面取得了重大进展.
- 目前正在探索基于DL的EC检测的各种成像模式.
结论:
- 深度学习对推进食道癌查和诊断具有重大前景.
- 临床翻译需要解决诸如高质量的数据集构建,多式联络功能融合和AI-临床工作流集成等挑战.
- 进一步的研究和开发至关重要,以促进DL在EC管理中的广泛临床实施,以获得更好的患者结果.
