人工智能驱动的神经放射学和神经外科创新:现有证据和未来方向的范围审查
Bartosz Szmyd1,2, Małgorzata Podstawka1, Karol Wiśniewski1
1Department of Neurosurgery and Neuro-Oncology, Medical University of Lodz, Barlicki University Hospital, Kopcinskiego St. 22, 90-153 Lodz, Poland.
Cancers
|August 28, 2025
概括
在神经外科, 深度学习提高了使用MRI的脑瘤诊断. 这些人工智能工具有助于瘤分类,分子分析和手术规划,改善患者护理.
科学领域:
- 神经外科
- 放射学
- 人工智能
背景情况:
- 人工智能 (AI) 正在快速推进医学应用,特别是在神经外科.
- 大脑瘤诊断涉及复杂的成像,组织病理学和分子数据,
研究的目的:
- 在基于MRI的脑瘤诊断中对最近的深度学习应用进行范围审查.
- 评估这些人工智能工具对神经外科实践的相关性.
主要方法:
- 使用关键词对PubMed数据库进行系统搜索: (MRI) 和 (脑瘤) 和 (深度学习).
- 包含应用深度学习到基于MRI的脑瘤诊断的原始研究.
- 选和评估893个检索记录,其中229个研究符合纳入标准.
主要成果:
- 大多数研究是在2022年1月之后发表的,重点是区分中枢神经系统瘤.
- 深度学习通过对关键大脑结构的可视化增强支持手术规划.
- 52%的研究集中在质瘤上,包括检测,分类和分子特征.
结论:
- 人工智能技术的进步使中枢神经系统的正常与异常成像以及病理的识别能够有所区分.
- 深度学习工具显示出精确瘤分类和分子分析的潜力.
- 这些人工智能应用有望增强神经外科诊断和治疗计划.
