高频微超声中的AI:推进前列腺成像从细分到癌症检测

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:

• 高频微超声波 (micro-US) 为前列腺癌提供实时,高分辨率的成像.
• 人工智能 (AI) 有潜力提高前列腺癌的微观解释.
• 目前还没有对微型美国的前列腺癌人工智能应用进行全面的审查.

研究的目的:

• 综合当前关于人工智能的证据,应用于ExactVu 29 MHz微型US用于前列腺癌检测,细分和注册.
• 评估AI模型在解释前列腺癌微型美国数据方面的表现.
• 为了确定人工智能的当前状态和未来方向在微型美国前列腺癌.

主要方法:

• 在主要数据库 (PubMed/MEDLINE,Embase,Scopus,Web of Science,Cochrane Library) 进行了系统的文献搜索,截至2025年12月.
• 如果它们使用机器学习或深度学习对29 MHz微型美国数据进行研究,并且报告了定量性表现指标,则将这些研究纳入.
• 十项研究符合纳入标准,重点关注前列腺癌检测,细分和微型美国组织病理学注册.

主要成果:

• 人工智能模型用于前列腺癌检测,在接收器操作特征曲线 (AUROC) 下的面积达到0.76-0.81左右的核心级检测值,在损伤级检测值高达0.92.
• 人工智能驱动的前列腺细分显示出高准确度,Dice相似系数约为0.94.4.
• 一项单一的研究显示了微型US到整体山体病理学的精确3D记录,Dice相似系数为0.97,基准误差<3毫米.

结论:

• 应用于微型美国的AI在前列腺癌检测,细分和注册方面展示了有希望和可重复的早期结果.
• 目前的证据虽然有限,但表明人工智能可以优化微型美国的前列腺癌利用率.
• 进一步的研究和开发是有必要的,以促进人工智能增强的微型US的临床采用.