基于形态信息的白血病检测学习模型的全面审查

科学领域:

• 血液学 血液学 血液学
• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 白血病是全球第11个最常见的癌症,需要早期和准确的诊断以获得有效的治疗和改善患者的生存率.
• 像显微镜和血液计数这样的传统诊断方法往往耗时,不可靠,需要专门的专业知识.
• 延迟或不准确的诊断显著增加了疾病进展,感染风险和死亡率.

研究的目的:

• 系统审查基于人工智能 (AI) 的白血病诊断方法.
• 分析用于人工智能驱动的白血病检测中的各种图像采集和预处理技术.
• 检查用于白血病分类的机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型,确定挑战和未来研究方向.

主要方法:

• 在白血病诊断中对人工智能应用的系统文献综述.
• 图像采集方法的分析:外周血液涂抹显微镜,流细胞计,骨髓活检和高级成像.
• 预处理技术的评估:消除噪音/工件和增强图像.
• 细分算法 (集群到深度学习) 和ML/DL分类模型的概述.

主要成果:

• 人工智能方法在白血病检测方面显示出令人满意的结果,比传统方法提供了改进.
• 该审查涵盖了各种图像分析技术,从基本预处理到高级深度学习细分和分类.
• 讨论了各种ML和DL模型,强调了它们各自的优点和局限性.

结论:

• 由人工智能驱动的工具显示出提高白血病诊断的准确性和及时性的巨大潜力.
• 需要进一步的研究来解决现有的挑战,并优化AI模型用于血液恶性瘤的临床应用.
• 人工智能集成可以导致更好的治疗决策和改善白血病患者的生存率.