MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1007/978-3-031-64892-2_18

Медицинская библиотека · Advances in experimental medicine and biology · 2024

Computational Modeling and AI in Radiation Neuro-Oncology and Radiosurgery.

Lee Cheng-Chia, Yang Huai-Che, Wu Hsiu-Mei, Lin Yen-Yu, Lu Chia-Feng, Peng Syu-Jyun, Wu Yu-Te, Sheehan Jason P, Guo Wan-Yuo

СтатьяОбзорПеревод пока не подготовлен

Аннотация

The chapter explores the extensive integration of artificial intelligence (AI) in healthcare systems, with a specific focus on its application in stereotactic radiosurgery. The rapid evolution of AI technology has led to promising developments in this field, particularly through the utilization of machine learning and deep learning models. The diverse implementation of AI algorithms was developed from various aspects of radiosurgery, including the successful detection of spontaneous tumors and the automated delineation or segmentation of lesions. These applications show potential for extension to longitudinal treatment follow-up. Additionally, the chapter highlights the established use of machine learning algorithms, particularly those incorporating radiomic-based analysis, in predicting treatment outcomes. The discussion encompasses current achievements, existing limitations, and the need for further investigation in the dynamic intersection of AI and radiosurgery.

Для цитирования: Lee Cheng-Chia, Yang Huai-Che, Wu Hsiu-Mei, Lin Yen-Yu, Lu Chia-Feng, Peng Syu-Jyun, Wu Yu-Te, Sheehan Jason P, Guo Wan-Yuo. Computational Modeling and AI in Radiation Neuro-Oncology and Radiosurgery.. Advances in experimental medicine and biology. 2024. DOI: 10.1007/978-3-031-64892-2_18.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.