人工智能在宫细胞学中的应用:对深度学习模型,数据集和报告指标的系统审查
Miguel Angel Valles-Coral1,2, Lloy Pinedo3, Ciro Rodríguez1
1Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima, Peru.
宫细胞学中的人工智能 (AI) 使用深度学习模型用于早期癌前检测. 混合和视觉变压器模型显示出希望,但数据集的局限性需要进一步研究临床使用.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 计算病理学计算病理学
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 宫癌查依赖于细胞学,在手动解释方面面临挑战.
- 需要自动化工具来提高癌前宫病变的早期检测.
- 人工智能 (AI) 在改善宫细胞学分析方面显示出显著的潜力.
研究的目的:
- 系统地审查宫细胞学中使用的深度学习模型.
- 分析模型架构,数据集和性能指标.
- 识别宫细胞学AI的趋势和局限性.
主要方法:
- 从Scopus.com发布的2022-2025年发表的文章的系统审查.
- 在研究选择中应用了PRISMA方法.
- 分析了77项关于模型的研究,75项关于数据集的研究和71项关于指标的研究.
主要成果:
- 混合模型 (56%) 和卷积神经网络 (CNN) 占主导地位,视觉变压器 (ViT) 的使用越来越多.
- SIPaKMeD和Herlev是共同的数据集;私有数据集正在出现.
- 报告的准确度高 (平均为87.76%),一些模型超过92%;限制包括交叉验证和数据集代表性.
结论:
- 人工智能,特别是深度学习,正在推进宫细胞学.
- 混合动力和ViT型号显示出高性能.
- 标准化和改进的数据集对于临床翻译至关重要.
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