人工智能在骨转移灶分析中的应用：当前进展、机遇与挑战
图像与视频处理
2024-05-01 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
近年来，人工智能（AI）在医学领域得到广泛应用，尤其是在医学影像分析中，这得益于计算机视觉和深度学习方法的进步。这在克服骨转移灶（Bone Metastases, BM）所面临的挑战方面尤为重要——这是一种常见且复杂的骨骼恶性肿瘤。事实上，越来越多的研究者关注如何将机器学习（ML）技术应用于肿瘤学影像中进行骨转移灶分析。为全面概述当前基于人工智能的骨转移灶分析的最新进展与成果，本文遵循PRISMA指南开展综述。首先，本综述概述了骨转移灶的临床与肿瘤学视角，以及所使用的医学影像模态，讨论其优势与局限。随后，本综述聚焦于考虑主要骨转移灶分析任务的现代方法，包括：分类、检测与分割。结果表明，机器学习技术能够在骨转移灶分析中实现令人鼓舞的性能，具有显著潜力提高临床医生的效率，并应对时间与成本的限制。此外，还需要进一步的研究来验证机器学习工具的临床性能，并促进其在日常临床实践中的集成。
引用
@article{arxiv.2404.19598,
title = {Artificial Intelligence in Bone Metastasis Analysis: Current Advancements, Opportunities and Challenges},
author = {Marwa Afnouch and Fares Bougourzi and Olfa Gaddour and Fadi Dornaika and Abdelmalik Taleb-Ahmed},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.19598},
year = {2024}
}