用于放射治疗剂量预测的人工智能:全面审查

科学领域:

• 医学物理 医学物理
• 辐射疗法 辐射疗法
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 辐射治疗计划对于患者的治疗结果至关重要.
• 深度学习为剂量预测提供了自动化潜力.
• 卷积神经网络是这个领域的一个关键的人工智能工具.

研究的目的:

• 批判性地分析放射治疗中的基于深度学习的剂量预测方法.
• 专注于卷积神经网络在这个领域的应用.
• 评估AI在改善辐射治疗规划方面的潜力.

主要方法:

• 在Scopus,Medline和Web of Science数据库中进行全面的文献搜索.
• 分析了2018年至2024年间发表的论文.
• 专注于深度学习技术,特别是卷积神经网络.

主要成果:

• 深度学习方法在放射治疗中自动化剂量预测方面显示出重大前景.
• 分析提供了对当前人工智能方法有效性的见解.
• 卷积神经网络是剂量预测的主要焦点.

结论:

• 深度学习可以显著改善辐射治疗计划自动化.
• 结果指导未来的AI整合临床工作流程的研究.
• 人工智能在放射治疗中的安全有效的临床整合是可行的.