当肝病诊断遇到深度学习时:分析,挑战和前景

科学领域:

• 肝病学和医学成像学
• 人工智能在医学中的应用

背景情况:

• 肝脏对于新陈代谢和排毒至关重要,容易受到病毒,肥胖和酒精等各种因素的损害,导致肝脏疾病.
• 传统的肝病诊断依赖于主观的,耗时的临床专业知识.
• 深度学习 (DL) 为客观和高效的肝病诊断和治疗提供了潜在的解决方案.

研究的目的:

• 为肝脏研究中的深度学习应用提供全面的概述.
• 分析139项近期研究中的数据模式,肝脏主题和应用之间的趋势,方法和关系.
• 确定肝病学领域DL的挑战和未来期望.

主要方法:

• 在过去五年内发表的关于肝脏研究中的深度学习的139篇论文的系统文献综述.
• 分析数据模式,肝脏主题和应用程序之间的关系,使用桑基图.
• 对特定肝脏研究主题应用的深度学习方法的总结.

主要成果:

• 确定了数据类型,研究领域和肝脏疾病中的DL应用之间的关键趋势和关系.
• 详细介绍了在各种肝脏研究主题中使用的具体深度学习方法.
• 强调了DL在协助肝病诊断和治疗方面的日益集成.

结论:

• 深度学习对于推动肝脏研究越来越重要,提供了更好的诊断和治疗能力.
• 需要进一步的研究来应对当前的挑战,并充分实现DL在肝病学的潜力.
• 这项研究为了解当前环境和人工智能在肝病研究中的未来方向提供了路线图.