基于深度学习的人工智能在肿瘤诊断中的应用进展

来源 :国际放射医学核医学杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户:heermeisi
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随着大数据时代的到来,人工智能得以在医疗领域崭露头角并实现了飞速发展,尤其在肿瘤诊断方面存在巨大潜能。人工智能利用自动化图像分割及提取等关键技术,在实现短时间内对大量肿瘤信息汇总分析的同时,还可以反映现实环境中成像数据的分布,使肿瘤诊断从主观感知转向客观科学,从而高效精确地协助医师的诊断,为诊疗计划的制订和预后的判断提供坚实的基础。笔者拟对人工智能在肿瘤诊断中的关键技术及当前的应用进行综述。

其他文献
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期刊
随着人工智能(AI)与各个领域的结合,AI已经成为当今社会的研究热点。目前医疗行业人员的短缺及医学诊断准确率的提高使得AI在医疗行业的应用非常重要,尤其是医学影像诊断方面。AI辅助诊断将会提高疾病的检出率,为临床医师提供更有效的诊断和治疗信息,同时减少影像医师的重复工作,节省出更多的时间研究疑难病例。笔者简要介绍医学影像AI,结合国内外最新和最有影响力的研究成果,阐述医学影像AI的研究新进展。
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分化型甲状腺癌(DTC)术后131I治疗及诊断性显像前较高水平的促甲状腺激素(TSH)能增强131I疗效和提高显像灵敏度。提高TSH的方案主要包括甲状腺激素撤退(THW)及重组人TSH,但THW引起的急性甲状腺功能减退将导致血脂代谢异常、肾功能受损、心血管疾病和神经精神疾病,对患者的生活质量造成显著影响。笔者就目前应用于临床的两种提高TSH的方案及其对DTC患者临床和生活质量的影响进行综述。
目的评价SPECT/CT淋巴显像检测cN0期甲状腺乳头状癌(PTC)患者前哨淋巴结(SLN)的价值。方法选取2017年4月至11月在山西医科大学第一医院住院的16例淋巴结阴性(cN0)期PTC患者,其中男性2例、女性14例,年龄(47.0±8.4)岁,于手术前行99Tcm-硫体胶(99Tcm-SC)平面显像和SPECT/CT显像检测SLN。手术中使用γ探测仪探测放射性"热点"。将手术切除的SLN及
在医疗行业应用场景中,医学影像人工智能在产学研上均取得快速进展:医学影像人工智能研究初现了良好的研发态势及广阔的落地场景;人工智能在医学影像领域的进展表现在医疗影像设备、影像诊断及其智能服务等诸多方面;学术交流日益活跃,积极探讨人工智能的学术进展及未来发展;有关医疗人工智能发展的权威性报告亦相继发布。本期重点号刊登了几篇医学影像人工智能方面的文章,从不同角度展示人工智能在医学影像领域的最新研究成果
近年来,人工智能技术被广泛地应用于阿尔兹海默症(AD)的计算机辅助诊断和疾病机理研究,基于图论的复杂网络分析技术是其中一种常见的数据挖掘方法,通过结构磁共振、功能磁共振和PET等神经成像手段获取多模态脑影像信息,结合复杂网络分析方法发现,AD患者大脑结构/功能网络存在拓扑异常改变。这一发现为AD的早期诊断和机理研究提供了新思路。笔者综述了复杂网络分析技术在AD脑结构和功能影像中的临床应用现状,并对
目的探讨人工智能(AI)在冠状动脉CT血管造影(CCTA)的图像后处理和诊断报告中的应用价值。方法选取重庆医科大学附属第三医院于2019年4月至7月就诊的64例疑似冠心病患者,其中男性40例、女性24例,年龄(62.16±14.13)岁。所有患者均行CCTA扫描,按照李克特量表评分标准对原始图像质量进行评分,分别进行人工和AI图像后处理,比较二者的用时及合格率、诊断报告的用时及对冠状动脉斑块的诊断
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随着3D打印技术的发展和成熟,其在医学领域被广泛应用,尤其在骨科、口腔颌面外科等方面取得了突破性进展。而在肿瘤的放疗领域,创新性地将3D打印技术与放疗技术相结合并应用于临床,可大大提高放疗的精确度和临床疗效,为肿瘤的精确放疗提供有力保障。