在MRI中基于人工智能的脑瘤细分方法:一篇评论
Khadija Bibi1, Mehmood Nawaz1,2, Sheheryar Khan3
1Department of Biomedical Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Sha Tin, Hong Kong SAR, China.
NMR in biomedicine
|September 17, 2025
概括
人工智能,包括卷积神经网络 (CNN) 和视觉转换器 (ViT),可从MRI扫描中提供自动化脑瘤细分. 这些人工智能方法通过提高瘤识别速度和准确性来增强早期诊断和治疗.
科学领域:
- 医学图像分析 医学图像分析
- 在瘤学中使用人工智能
- 神经成像技术的神经成像技术
背景情况:
- 在MRI中手动细分脑瘤是劳动密集型的,需要广泛的专业知识.
- 使用人工智能的自动细分对于早期瘤检测,诊断和治疗计划至关重要.
- 机器学习和深度学习的进步刺激了人工智能驱动的解决方案,用于大脑瘤细分.
研究的目的:
- 审查MRI技术和大脑瘤细分的流行的方法.
- 为了突出最近在自动化脑瘤细分方面的进展.
- 确定该领域的挑战和未来的研究方向.
主要方法:
- 对200多篇学术出版物的综合文献评论.
- 分析人工智能技术,包括卷积神经网络 (CNN) 和视觉转换器 (ViT).
- 检查网络架构设计,对不平衡数据集的细分以及多模式方法.
主要成果:
- 基于CNN的方法和混合方法在用MRI数据对脑瘤进行细分方面表现出色.
- 人工智能技术显著提高了瘤识别,类型,大小和位置评估的速度和准确性.
- 这项研究综合了近期关于自动化脑瘤细分的研究的主要发现.
结论:
- 人工智能驱动的大脑瘤细分是一个快速发展的领域,具有重大临床影响.
- 在基于MRI的脑瘤细分方面,CNN和混合模型非常有效.
- 需要进一步的研究来应对现有的挑战,并探索新的技术来提高细分精度和效率.
