人工智能在医疗成像中用于瘤诊断和治疗:综合方法
Junyan Huang1, Yizhen Xiang2, Shengqi Gan3
1Department of Radiology, the Second People's Hospital of Lishui, Wenzhou Medical University, Lishui, Zhejiang, China. 2804092069@qq.com.
Discover oncology
|August 26, 2025
概括
人工智能 (AI) 通过提升早期检测和个性化治疗,提高了癌症诊断和治疗的医学成像能力. 在数据和解释性方面仍然存在广泛的临床应用挑战.
科学领域:
- 癌症学
- 医学成像
- 人工智能
背景情况:
- 人工智能 (AI) 在医学成像方面正在快速发展.
- 人工智能应用包括瘤诊断,治疗计划和预后评估.
- 主要的成像方法包括CT,MRI和PET扫描.
研究的目的:
- 为癌症医学成像中提供AI应用的结构化概述.
- 突出AI在癌症治疗中的能力,局限性和转化潜力.
- 确定人工智能在临床瘤学中的未来研究方向.
主要方法:
- 综合了最近的文献和临床报告.
- 专注于深度学习 (DL) 和自动化任务的放射学.
- 对人工智能在多式成像融合和放射治疗规划中的作用进行分析.
主要成果:
- 人工智能,特别是DL和放射学,改善了自动化病变检测,细分和预后.
- 在乳腺癌,肺癌和前列腺癌中提高早期癌症检测.
- 人工智能辅助的多模式融合和放射治疗规划提高了精确的瘤学和治疗疗效.
结论:
- 人工智能在优化癌症诊断,预后和治疗方面具有显著的前景.
- 这些挑战包括数据异质性,通用性,监管障碍和道德问题.
- 未来的工作必须优先考虑人工智能解释性,数据标准化以及与分子成像和临床决策支持的整合.
