人工智能在静态射线外科手术中的实用性,用于静脉神经瘤:一个系统的审查
Kushagra Pandey1, Akshay Ganesh Kumar1, Ananya Girish2
1Department of Neurosurgery, All India Institute of Medical Sciences, New Delhi, India.
Asian journal of neurosurgery
|March 5, 2026
概括
人工智能 (AI) 通过改善瘤细分,治疗规划和响应预测来增强前庭神经瘤 (VSs) 的立体射线手术 (SRS). 人工智能显示出对简化工作流程和个性化护理在VS管理中的承诺.
科学领域:
- 神经外科和辐射瘤学
- 医学成像和人工智能 医学成像和人工智能
背景情况:
- 静脉瘤 (VSs) 是常见的良性瘤,需要精确的管理.
- 立体辐射手术 (SRS),特别是玛刀辐射手术 (GKRS),是VSS的关键治疗方式.
- 人工智能 (AI) 的整合为VS管理提供了潜在的进步.
研究的目的:
- 系统地审查人工智能的应用和临床实用性,用于前庭神经瘤的立体辐射手术.
- 评估AI在诊断,治疗计划和预测SRS管理的VS反应中的作用.
主要方法:
- 在主要数据库 (PubMed,Embase,Scopus,Cochrane Library) 进行系统的文献搜索,截至2024年7月31日.
- 纳入标准侧重于研究在VS的SRS的任何阶段调查AI的研究;排除仅微手术和评论文章.
- 22项原始研究的定性综合,将人工智能应用分为预处理,计划和后处理阶段.
主要成果:
- 人工智能,包括像CNN这样的深度学习模型,实现了与手动注释相当的准确VS细分.
- 人工智能驱动的治疗规划改善了目标划分,剂量测量,并减少了规划者之间的变化.
- 放射性AI模型准确预测了伪进展和长期瘤反应;自动化工具跟踪了体积变化.
结论:
- 人工智能在提高VS放射性外科护理方面显著有前途,从诊断到纵向监测.
- 当前的人工智能应用程序显示了简化工作流程,提高精度和支持个性化决策的潜力.
- 需要进一步的多中心研究和监管监督来验证人工智能工具的广泛临床采用.
