Нейроны глубокого обучения в медицинском исследовании

революция в анализе изображений для прогнозирования и диагностики заболеваний

Аннотация

Обширные исследования в области медицинских систем здравоохранения открывают перспективы внедрения ИТ-систем с новейшими инновациями. Эти инновации направлены на эффективное использование медицинских систем, включая автоматизированную диагностику здоровья. В сфере здравоохранения основное внимание уделяется прогнозированию рака, его различных форм и влияния на различные органы. Рак, который считается трудным для лечения, является одной из наиболее агрессивных форм, часто встречающейся на поздних стадиях, что затрудняет эффективное лечение. В свете этого медицинские исследования стремятся внедрить автоматизированные системы для определения стадий рака, позволяющие более точно диагностировать и лечить. Глубокое обучение становится ключевой областью, расширяющейся в область медицинской визуализации, автоматизации диагностических процессов с использованием таких технологий, как системы КТ/ПЭТ. Прогноз распространения рака осуществляется с использованием пороговых параметров в качестве маркеров. Направление исследований этой диссертации сосредоточено на области медицины, охватывающей прогноз различных форм рака.
Литературный абзорный включает в себя различные статьи, посвященные применению глубокого обучения в медицинском контексте, с особым упором на рак молочной железы. Обсуждаемые темы включают прогнозирование ответа на химиотерапию при тройном негативном раке молочной железы, автоматическое обнаружение метастазов в печени по КТ-изображениям, оценку ответа на иммунотерапию при раке легких и прогнозирование клинической пользы адъювантной химиотерапии при раке молочной железы с положительным по рецепторам гормонов.