論文の概要: AI in Thyroid Cancer Diagnosis: Techniques, Trends, and Future
Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13592v1
- Date: Fri, 25 Aug 2023 17:27:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-29 20:17:34.840715
- Title: AI in Thyroid Cancer Diagnosis: Techniques, Trends, and Future
Directions
- Title（参考訳）: 甲状腺癌診断におけるAI : 技術,動向,今後の方向性
- Authors: Yassine Habchi, Yassine Himeur, Hamza Kheddar, Abdelkrim Boukabou,
Shadi Atalla, Ammar Chouchane, Abdelmalik Ouamane, and Wathiq Mansoor
- Abstract要約: 本報告では, 甲状腺癌の診断に使用される人工知能(AI)技術に関する大量の論文を要約する。
この研究は、教師なし、教師なし、またはハイブリッド技術を通じて、AIベースのツールが甲状腺癌の診断と治療をどのようにサポートするかに焦点を当てている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2071249735671348
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: There has been a growing interest in creating intelligent diagnostic systems
to assist medical professionals in analyzing and processing big data for the
treatment of incurable diseases. One of the key challenges in this field is
detecting thyroid cancer, where advancements have been made using machine
learning (ML) and big data analytics to evaluate thyroid cancer prognosis and
determine a patient's risk of malignancy. This review paper summarizes a large
collection of articles related to artificial intelligence (AI)-based techniques
used in the diagnosis of thyroid cancer. Accordingly, a new classification was
introduced to classify these techniques based on the AI algorithms used, the
purpose of the framework, and the computing platforms used. Additionally, this
study compares existing thyroid cancer datasets based on their features. The
focus of this study is on how AI-based tools can support the diagnosis and
treatment of thyroid cancer, through supervised, unsupervised, or hybrid
techniques. It also highlights the progress made and the unresolved challenges
in this field. Finally, the future trends and areas of focus in this field are
discussed.
- Abstract（参考訳）: 医療専門家が不治の病気の治療のためにビッグデータを分析し、処理するのを助けるインテリジェントな診断システムを作ることへの関心が高まっている。
この分野での重要な課題の1つは甲状腺がんの検出であり、機械学習(ML)とビッグデータ分析を用いて甲状腺癌の予後を評価し、患者の悪性度リスクを決定する。
本報告では, 甲状腺癌の診断に使用される人工知能(AI)技術に関する大量の論文を要約する。
これにより、使用するAIアルゴリズム、フレームワークの目的、使用するコンピューティングプラットフォームに基づいて、これらのテクニックを分類する新たな分類が導入された。
さらに,本研究は,その特徴に基づいて既存の甲状腺癌データセットを比較検討した。
この研究は、教師なし、教師なし、またはハイブリッド技術を通じて、AIベースのツールが甲状腺癌の診断と治療をどのようにサポートするかに焦点を当てている。
また、この分野の進歩と未解決の課題についても強調する。
最後に、この分野における今後の動向と焦点分野について論じる。
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