边缘神经评估中的基于图像的AI工具:当前状态和整合策略 - - 叙述性审查

科学领域:

• 放射学 放射学是一门学科.
• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 外周神经 (PNs) 是复杂的评估使用常规的美国或MRI由于解剖学挑战和接近其他结构.
• 像MR神经图和DWI神经图这样的先进技术显示出潜力,但在可访问性和操作者依赖性方面面临限制.
• 临床-放射学差异和无法量化的人口/临床因素使PN评估复杂化.

研究的目的:

• 对外围神经成像人工智能应用的最新进展进行审查.
• 讨论人工智能如何克服PN评估当前的局限性.
• 探索将人工智能整合到常规放射学实践中的机会,以进行PN评估.

主要方法:

• 关于外围神经成像中人工智能应用的最新文献的综述.
• 对人工智能算法的分析,用于PNS的定量评估,细分和表征.
• 讨论人工智能在改善诊断准确性和治疗监测方面的潜力.

主要成果:

• 人工智能能够从定性到定量PN评估过渡.
• 人工智能算法促进了精确的细分,表征和值确定,以区分健康和病态的神经.
• 人工智能具有提高诊断准确度和监测PN健康的潜力.

结论:

• 人工智能是对外围神经成像的一种变革性工具,解决了传统和先进方法的局限性.
• 人工智能驱动的定量评估可以提高PN评估的精度和可靠性.
• 将AI整合到日常实践中,为改善PN患者护理提供了重大机会.