.河北大学附属医院消化内科 河北 保定, 杰. 基于深度学习的人工智能技术在胃肠间质瘤中的应用进展. 2024. biomedRxiv.202411.00057
基于深度学习的人工智能技术在胃肠间质瘤中的应用进展
通讯作者: 杰, cenci@163.com
DOI:10.12201/bmr.202411.00057
Advances in deep learning-based Artificial Intelligence techniques in gastrointestinal stromal tumors.
Corresponding author: 孟, cenci@163.com
-
摘要:【】起源于Cajal间质的胃肠间质瘤(gastrointestinal stromal tumors,GISTs) 是消化道中最为常见且具有潜在恶性的间叶组织源性肿瘤,其可以发生在胃肠道和腹腔的任何部位。GISTs中最常见的是胃间质瘤( gastric stromal tumor,GST) (60%~70% ) ,当前临床多采用CT、常规胃肠镜及超声内镜(Endoscopic ultrasound, EUS)等方法诊断 GISTs,其确诊依赖于肿瘤切除术后组织病理学及免疫组织化学标记 CD117(或 C-KIT)和 DOG1。随着人工智能技术对消化系统疾病研究的深入,人工智能技术辅助胃肠间质瘤诊治的研究也取得了极大的进步。人工智能技术对胃肠间质瘤的研究包括以下两方面:一方面是人工智能技术辅助胃肠间质瘤的诊断,该研究多基于白光内镜、超声内镜、肿瘤病理及CT影像等;另一方面是人工智能技术对胃肠间质瘤恶性潜能、复发,转移及预后的预测。该文就基于深度学习的人工智能技术在胃肠间质瘤疾病诊疗中的研究应用进展进行了综述。
Abstract: 【】Gastrointestinal stromal tumors (GISTs) which originate from the Cajal mesenchyme are the most common and potentially malignant mesenchymal tumors of mesenchymal origin in the digestive tract, which can occur anywhere in the gastrointestinal and abdominal cavities.The most common of the GISTs is gastric stromal tumor (GST) (60% to 70% ), at present, CT, conventional gastroenteroscopy and endoscopic ultrasonography (EUS) are mostly used to diagnose GISTs, and their definitive diagnosis relies on post-tumor resection histopathology and immunohistochemistry markers CD117 (or C-KIT) and DOG1.With the in-depth research of AI technology on digestive system diseases, the research of AI technology assisting the diagnosis and treatment of gastrointestinal mesenchymal stromal tumor has also made great progress.The research of artificial intelligence technology on gastrointestinal mesenchymal tumors includes the following two aspects: on the one hand, the diagnosis of gastrointestinal mesenchymal tumors is assisted by artificial intelligence technology, which is mostly based on white light endoscopy, ultrasound endoscopy, tumor pathology and CT imaging; on the other hand, the prediction of gastrointestinal mesenchymal tumors malignant potential, recurrence, metastasis and prognosis is predicted by artificial intelligence technology.This article provides a review of the research progress on the application of deep learning-based artificial intelligence technology in the diagnosis and treatment of gastrointestinal mesenchymal stromal tumor disease.
Key words: Deep Learning; Artificial Intelligence; Gastrointestinal Stromal Tumors; summarize提交时间:2024-11-24
版权声明:作者本人独立拥有该论文的版权,预印本系统仅拥有论文的永久保存权利。任何人未经允许不得重复使用。 -
图表
-
司唯, 徐婷, 林家玥, 曹文婷, 朱爱勇. 人工智能技术在老年认知症筛查中的应用现状. 2024. doi: 10.12201/bmr.202407.00048
颜文城, 李俊震, 陈玫, 卢艳红. 人工智能助力口腔医学:在牙体牙髓病学领域的应用. 2021. doi: 10.12201/bmr.202102.00003
刘庆金, 王锐, 苗元青. 基于深度学习的无症状心肌缺血动态心电图智能检测研究. 2021. doi: 10.12201/bmr.202111.00009
赵锐, 石秀园, 钟雪然, 任平, 田雪晴, 刘春平, 游茂. 基于卫生技术评估构建医学人工智能技术临床应用评估路径的探讨. 2022. doi: 10.12201/bmr.202203.00005
马傲, 葛小玲. 人工智能大模型在医疗健康领域应用的研究. 2024. doi: 10.12201/bmr.202408.00039
顾耀文, 李姣. 基于无监督深度学习的电子健康档案数据挖掘技术研究进展. 2021. doi: 10.12201/bmr.202104.00013
董琨, 杨芬, 杨扬. 人工智能在全科医师培训中的应用与思考. 2023. doi: 10.12201/bmr.202305.00011
黄春玲, 韩彤妍, 张娟. 人工智能学习APP结合思维导图对培养儿科实习生临床思维能力的效果研究. 2024. doi: 10.12201/bmr.202412.00023
郑琰莉, 韩福海, 李舒玉, 苏文星. 人工智能大模型在医疗领域的应用现状与前景展望. 2023. doi: 10.12201/bmr.202312.00027
崔涛, 何佳俊, 何华, 李睿, 赵亮, 垢德双. 基于深度学习的舌象特征研究. 2024. doi: 10.12201/bmr.202404.00020
-
序号 提交日期 编号 操作 1 2024-09-27 bmr.202411.00057V1
下载 -
-
公开评论 匿名评论 仅发给作者
引用格式
访问统计
- 阅读量:60
- 下载量:1
- 评论数:0