Artificial Intelligence in Bone Metastasis Analysis: Current Advancements, Opportunities and Challenges

要約

近年、人工知能(AI)は医療、特にコンピュータビジョンとディープラーニング手法の進歩によって医療画像の分析に広く使用されています。
これは、一般的かつ複雑な骨悪性腫瘍である骨転移 (BM) などの疾患によってもたらされる課題を克服する上で特に重要です。
実際、BM 解析のための腫瘍画像処理に機械学習 (ML) 技術を開発することへの関心が高まっています。
人工知能を使用した BM 解析の現在の最先端技術と進歩の包括的な概要を提供するために、このレビューは PRISMA ガイドラインに従って行われます。
まず、このレビューでは、BM と使用される医療画像モダリティの臨床的および腫瘍学的観点に焦点を当て、その利点と限界について説明します。
次に、分類、検出、セグメンテーションなどの主要な BM 分析タスクを検討しながら、最新のアプローチに焦点を当ててレビューします。
結果の分析では、ML テクノロジーが BM 分析で有望なパフォーマンスを達成でき、臨床医の効率を向上させ、時間とコストの制限に対処する大きな可能性があることが示されています。
さらに、ML ツールの臨床パフォーマンスを検証し、日常的な臨床実践への統合を促進するには、さらなる研究が必要です。

要約(オリジナル)

In recent years, Artificial Intelligence (AI) has been widely used in medicine, particularly in the analysis of medical imaging, which has been driven by advances in computer vision and deep learning methods. This is particularly important in overcoming the challenges posed by diseases such as Bone Metastases (BM), a common and complex malignancy of the bones. Indeed, there have been an increasing interest in developing Machine Learning (ML) techniques into oncologic imaging for BM analysis. In order to provide a comprehensive overview of the current state-of-the-art and advancements for BM analysis using artificial intelligence, this review is conducted with the accordance with PRISMA guidelines. Firstly, this review highlights the clinical and oncologic perspectives of BM and the used medical imaging modalities, with discussing their advantages and limitations. Then the review focuses on modern approaches with considering the main BM analysis tasks, which includes: classification, detection and segmentation. The results analysis show that ML technologies can achieve promising performance for BM analysis and have significant potential to improve clinician efficiency and cope with time and cost limitations. Furthermore, there are requirements for further research to validate the clinical performance of ML tools and facilitate their integration into routine clinical practice.

arxiv情報

著者 Marwa Afnouch,Fares Bougourzi,Olfa Gaddour,Fadi Dornaika,Abdelmalik Taleb-Ahmed
発行日 2024-04-30 14:49:03+00:00
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