对结肠癌的形态学和分期的基于图像的分析的进展:综合性审查
Samuel Arthur Ameyaw1, Derrick Adu Afari1, John Boateng2,3
1Department of Computer Engineering, Kwame Nkrumah University of Science and Technology, Kumasi, Ghana, knust.edu.gh.
BioMed research international
|October 1, 2025
概括
结肠癌人工智能辅助成像技术的进步显著改善了早期检测和分期精度. 这些技术提高了诊断灵敏度和生存预测,为改善患者结果提供了新的希望.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 结肠癌是全球主要的健康问题,晚期疾病的生存率很低.
- 早期检测大大提高了结肠癌的生存率.
- 当前的成像技术在准确性和一致性方面存在局限性.
研究的目的:
- 审查基于图像的结肠癌分析的最新进展.
- 评估人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在结肠癌检测和分期中的作用.
- 确定人工智能在结肠癌成像中的挑战和未来方向.
主要方法:
- 对PubMed,Scopus和IEEE Xplore的研究进行系统的文献审查.
- 专注于成像方式:结肠镜检查,CT检查,MRI检查,EUS检查和组织病理检查.
- 分析AI/ML应用程序的诊断准确性,分期和预后.
主要成果:
- 人工智能辅助成像提高了病变检测灵敏度 (88%-94%) 和分期精度.
- 人工智能模型显示治疗反应和预后的优异预测 (在5年生存中超过90%的准确性).
- 挑战包括观察者之间的变化,数据集偏差和监管障碍.
结论:
- 人工智能驱动的成像分析为结肠癌诊断和管理提供了显著的改进.
- 标准化的协议和跨学科的合作对于有效的AI实施至关重要.
- 进步有助于提升早期检测,个性化治疗和改善患者生存率.
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