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Accès ouvert déclaré 2024 article

Pancreatic Adenocarcinoma: Imaging Modalities and the Role of Artificial Intelligence in Analyzing CT and MRI Images

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1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : ro. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) stands out as the predominant malignant neoplasm affecting the pancreas, characterized by a poor prognosis, in most cases patients being diagnosed in a nonresectable stage. Image-based artificial intelligence (AI) models implemented in tumor detection, segmentation, and classification could improve diagnosis with better treatment options and increased survival. This review included papers published in the last five years and describes the current trends in AI algorithms used in PDAC. We analyzed the applications of AI in the detection of PDAC, segmentation of the lesion, and classification algorithms used in differential diagnosis, prognosis, and histopathological and genomic prediction. The results show a lack of multi-institutional collaboration and stresses the need for bigger datasets in order for AI models to be implemented in a clinically relevant manner.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Pancreatic Adenocarcinoma: Imaging Modalities and the Role of Artificial Intelligence in Analyzing CT and MRI Images
Date Crossref
16/02/2024
Éditeur
MDPI AG
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Pancreatic and Hepatic Oncology ResearchRadiomics and Machine Learning in Medical ImagingAI in cancer detection

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