关于整合人工智能与超声波成像用于癌症诊断的当前研究格局:一项双数据库图书识别研究

科学领域:

• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能
• 在瘤学瘤学.

背景情况:

• 早期发现癌症对于改善患者的治疗结果至关重要.
• 超声波 (美国) 影像提供了可访问性和成本效益,但在操作员依赖性和组织对比度方面面临限制.
• 人工智能 (AI) 越来越多地应用于增强美国的癌症诊断,需要对研究领域的全面概述.

研究的目的:

• 进行对美国癌症诊断成像中的AI的文献分析.
• 在这个快速发展的领域中确定关键的研究趋势,热点和合作.
• 提供当前研究格局和未来方向的全面概述.

主要方法:

• 使用Web of Science和Scopus (2015年至2025年4月) 进行了双数据库的文献计量分析.
• 使用R软件,VOSviewer和CiteSpace进行数据分析.
• 用关键词的同时出现和引文爆发分析来确定研究热点.

主要成果:

• 该领域在2020年后经历了显著的增长,在Web of Science数据集中有1,848篇出版物.
• 中国在出版量方面处于领先地位,其次是美国,印度,韩国和日本.
• 关键的研究热点包括用于自动诊断的深度学习,将AI集成到临床工作流程中以及多式联络融合策略.

结论:

• 人工智能与美国成像技术的整合具有改善癌症诊断的巨大潜力.
• 人工智能辅助的美国成像可能会通过算法改进,临床实施和多式联络放射学显著影响癌症护理.
• 未来的研究应该优先考虑大型,多样化的数据集,多式联运集成,透明的算法和潜在的验证,以使患者受益.