机器学习与 Transformer 在甲状腺癌诊断中的应用：综述
机器学习
2025-12-19 v2 人工智能
图像与视频处理
摘要
人们对开发智能诊断系统以帮助医学专家处理大量数据来治疗不治之症的兴趣日益浓厚。特别是，随着机器学习（ML）和大数据分析的应用，结合 Transformer 来评估甲状腺癌（TC）预后并确定个体恶性肿瘤风险，识别甲状腺癌的挑战已取得进展。这篇综述文章总结了各种基于人工智能的方法，特别是那些采用 Transformer 的方法，用于诊断 TC 的研究。它根据人工智能（AI）算法、框架目标和所使用的计算环境，为这些方法引入了一个新的分类系统。此外，它还根据其特征仔细审查和对比了可用的 TC 数据集。本文强调了 AI 工具通过监督、无监督或混合方法辅助 TC 诊断和治疗的重要性，并特别关注了 Transformer 和大语言模型（LLM）在医学诊断和疾病管理中持续的重要性。文章进一步讨论了该领域已取得的进展和持续存在的障碍。最后，它探讨了该研究领域的未来方向和重点。
引用
@article{arxiv.2403.13843,
title = {Machine Learning and Transformers for Thyroid Carcinoma Diagnosis: A Review},
author = {Yassine Habchi and Hamza Kheddar and Yassine Himeur and Mohamed Chahine Ghanem},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.13843},
year = {2025}
}