在放射治疗中实现可靠的人工智能:对不确定性意识技术的全面审查
Cédric Hémon1, Blanche Texier1, Caroline Lafond1
1Univ. Rennes, CLCC Eugène Marquis, INSERM, LTSI-UMR 1099, F-35000 Rennes, France.
Physics in medicine and biology
|December 9, 2025
概括
不确定性量化 (UQ) 通过提高对细分和剂量预测等任务的可靠性,提高了放射治疗 (RT) 中的AI. 对于这些不确定性意识模型的无临床整合,需要进一步的工作.
科学领域:
- 医学成像和放射治疗.
- 医疗保健中的人工智能
- 不确定性定量化 不确定性定量化
背景情况:
- 不确定性量化 (UQ) 对于医疗图像分析中可靠的深度学习至关重要,特别是在放射治疗 (RT) 中.
- 解决UQ是提高AI模型解释性和在RT任务中的临床使用,如细分,注册和剂量预测的关键.
- 在将UQ技术整合到当前RT临床工作流程中仍然存在挑战.
研究的目的:
- 审查放射治疗的UQ方法的最新进展.
- 将UQ技术分类并评估它们对临床工作流程的影响.
- 确定2020-2025年RT的UQ的新兴趋势.
主要方法:
- 在PubMed和谷歌学者上进行系统的文献搜索 (2020年1月 - 2025年6月).
- 关键词包括"不确定性"",放射治疗"和特定的RT任务 (细分,注册,剂量预测等). ) 的情况.
- 研究按UQ技术,成像方式和RT任务分类.
主要成果:
- 细分是UQ处理的最常见的RT任务,其次是注册和剂量预测.
- 概率学方法 (贝叶斯网络,蒙特卡洛脱落,合奏) 在认识不确定性方面占主导地位.
- 不确定性地图提高了模型的解释性,帮助临床审查,并支持RT质量保证.
结论:
- UQ可以显著提高AI在放射治疗中的稳定性.
- 标准化评估,提高计算效率和创建用户友好的接口对于临床集成至关重要.
- 未来的研究必须弥合UQ进步和个性化放射治疗的临床部署之间的差距.
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