Abstrakt
Brain tumors are among the deadliest human cancers, and despite decades of intensive research the survival for many types of malignant primary brain tumors has not improved significantly. Since we continuously generate enormous amounts of clinical data of various modalities that help clinicians not only diagnose brain tumors, but also monitor, quantify, and assess the treatment process, implementing data-driven approaches to analyze such complex data automatically is becoming extremely important. In this chapter, we review artificial intelligence (Al)-powered approaches for this task, and discuss how AI can bring value into the clinical setting through automating tedious data analysis tasks, and extracting information from medical data that may directly affect the treatment pathway.
| Język oryginału | angielski |
|---|---|
| Tytuł publikacji goszczącej | Artificial Intelligence in Medicine |
| Wydawca | Springer International Publishing |
| Strony | 1717-1732 |
| Liczba stron | 16 |
| ISBN (elektroniczny) | 9783030645731 |
| ISBN (drukowany) | 9783030645724 |
| Identyfikatory DOI | |
| Status publikacji | Opublikowano - 1 sty 2022 |
Cele SDG ONZ
Ten wynik przyczynia się do realizacji następujących celów zrównoważonego rozwoju
-
Cel 3 Dobre zdrowie i dobre samopoczucie
Obszary tematyczne ASJC Scopus
- Medycyna ogólna
- Ogólna biochemia, genetyka i biologia molekularna
Fingerprint
Zanurz się w tematy badawcze publikacji „AIM and Brain Tumors”. Razem tworzą niepowtarzalny odcisk palca.Cytowanie
- APA
- Author
- BIBTEX
- Harvard
- Standard
- RIS
- Vancouver