基于人工智能的成像辅助诊断和治疗肺结节:一篇综述

科学领域:

• 医学成像分析 医学成像分析
• 在瘤学中使用人工智能
• 肺部诊断 肺部诊断 肺部诊断

背景情况:

• 肺结节是肺癌的关键指标,但由于结节的变化和读者疲劳,诊断具有挑战性.
• 人工智能 (AI) 为改善肺结节诊断和管理提供了潜在的解决方案.
• 目前的诊断错误凸显了临床实践中需要先进的人工智能工具的需求.

研究的目的:

• 系统地审查和比较用于肺结节管理的各种AI方法.
• 评估AI在结节诊断,治疗和预后方面的临床应用,性能和局限性.
• 评估人工智能的影响,包括深度学习和变压器模型,对肺癌检测和患者的结果.

主要方法:

• 对传统基于规则的方法,机器学习,放射学,深度学习和混合人工智能模型进行比较审查.
• 对方法,临床应用 (诊断,治疗,预后) 和数据集使用的系统分析.
• 评估人工智能的性能,适用性和肺结节管理中的局限性.

主要成果:

• 人工智能,特别是基于变压器的模型,改善了肺结节的细分,分类和分类精度.
• 多式成像融合 (CT,PET,MRI) 提高了诊断精度;人工智能将放射学与临床数据集成为治疗规划和预后.
• 挑战包括领域转移,计算需求,可解释性和多中心数据变化.

结论:

• 人工智能在提高肺结节诊断和治疗准确度方面展示了变革性的潜力.
• 在使用人工智能改善肺癌治疗和患者预后方面取得了重大进展.
• 人工智能集成对于推进肺结节管理和改善患者的治疗结果至关重要.