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人工智能,特別是深度學習,正在徹底改變基於圖像的心血管疾病分析,在診斷、風險評估和治療計劃方面具有巨大的潛力。
論文信息
Xin Wang, & Hongtu Zhu. (2015). Artificial Intelligence in Image-based Cardiovascular Disease Analysis: A Comprehensive Survey and Future Outlook. JOURNAL OF LATEX CLASS FILES, 14(8), 1-12.
研究目標
本綜述旨在全面概述人工智能 (AI) 在基於圖像的心血管疾病 (CVD) 分析中的最新進展和趨勢,重點關注其在診斷、風險評估和治療計劃方面的當前狀態和未來潛力。
方法
本綜述系統地整理了大量基於受影響主要解剖結構及其功能的 CVD 研究,將其分為非血管結構(如心房和心室)和血管結構(包括主動脈和冠狀動脈)。涵蓋了多種成像方式,如磁共振成像 (MRI)、計算機斷層掃描 (CT)、X 射線和超聲波,並討論了它們與 AI 集成以進行 CVD 分析的優勢和局限性。此外,還彙編了公開可用的心臟圖像數據集和代碼存儲庫列表,旨在支持研究的可重複性並促進社區內數據和算法共享。
主要發現
AI,特別是深度學習方法,顯著提高了心血管圖像解釋的精度、效率和客觀性。
AI 與各種心血管成像技術(包括 MRI、CT、X 射線和超聲波)的集成,可以對心血管結構和功能進行更全面和動態的評估。
最近的 AI 進展促進了心血管成像任務的突破,包括分割、疾病分類、風險預測和治療計劃的臨床決策支持。
主要結論
AI 在增強抗擊心血管疾病方面發揮著至關重要的作用,並具有改善患者預後的巨大潛力。然而,目前的 AI 方法存在局限性,未來的研究應側重於解決這些挑戰並探索新的方向,例如整合多樣化的數據類型和開發更強大的 AI 模型。
意義
本綜述強調了 AI 在基於圖像的 CVD 分析中的變革作用,為研究人員和臨床醫生提供了對該領域當前狀態、挑戰和未來方向的寶貴見解。
局限性和未來研究
需要更大、更多樣化的數據集來訓練和驗證 AI 模型。
未來的研究應側重於開發更強大的 AI 模型,這些模型可以處理心血管圖像分析的複雜性和異質性。
需要進一步努力將 AI 模型整合到臨床工作流程中,以改善患者護理。
Statisztikák
心血管疾病 (CVD) 是全球主要的死亡原因,估計每年造成 1790 萬人死亡(世界衛生組織)。
僅心臟病在 2020 年就造成約 697,000 人死亡(美國疾病控制與預防中心)。