"怀长期主义，聊医工科技"
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| 今天的文章中，超哥为大家介绍人工智能（AI）在乳腺影像学中的应用与发展未来，其应用涵盖乳腺癌的筛查、诊断、风险预测及治疗规划。通过对100篇高被引文献的分析发现，AI研究热点集中在深度学习和放射组学，其中超声影像作为重要技术平台展现了独特价值。超声因其无创性、低成本和对致密乳腺的诊断优势，与AI结合后显著提升了诊断准确性和效率。研究表明，基于卷积神经网络的超声模型可高效区分良恶性肿块，实时AI辅助诊断系统如S-Detect与放射科医生表现相当。同时，AI还在超声影像中预测腋窝淋巴结转移及评估乳腺癌风险中表现出卓越潜力。尽管AI在数据标准化和伦理挑战上仍需突破，未来超声与AI的结合将在实时诊断、跨模态融合及个性化筛查领域开辟新方向，为乳腺癌诊断和治疗提供更精准的工具。 |
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如何通过自研大模型实现高效乳腺超声分析？BURExtract-Llama：乳腺超声大模型的开发与应用
人工智能（AI）在医学影像中的应用近年来突飞猛进，特别是在乳腺癌检测和诊断中展示了巨大的潜力。从早期的计算机辅助诊断（CAD）到当下深度学习驱动的智能系统，AI正在改变乳腺影像学的研究与实践方式。本文以文献计量学的方式，对在乳腺影像学领域最具影响力的100篇AI相关文章进行分析，总结当前热点与未来趋势，并聚焦超声在这一领域的特殊贡献。
文献计量分析：AI在乳腺影像学中的研究格局
数据来源与研究方法研究基于Web of Science数据库，通过关键词筛选“乳腺影像”与“人工智能”相关的文章，最终选出被引次数排名前100的文献进行分析。文章数据涵盖了以下内容：
时间分布：83篇文章发表于过去十年，显示AI在乳腺影像学领域的研究热潮近年显著增强。
来源分布：期刊《Radiology》贡献了最多文章（22篇），其次是《European Radiology》和《Academic Radiology》。
地域分布：美国为最主要的研究来源地（51篇），其次是中国（17篇）和荷兰（6篇）。
研究热点：
深度学习模型用于乳腺癌检测和风险预测。
放射组学（Radiomics）在乳腺癌分子亚型预测和淋巴结转移风险评估中的应用。
结合多模态影像（如超声、MRI、乳腺X线）的AI分析。
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AI技术的核心应用方向
深度学习与乳腺癌检测
深度学习模型在乳腺影像学中的应用占据了主要位置，尤其在乳腺X线摄影（mammography）中，AI已被用于辅助筛查和诊断乳腺癌。例如，引用率较高的一篇文章显示，AI支持的乳腺X线分析能有效提升灵敏度和特异性，同时减少阅片时间。放射组学与个性化医学
放射组学技术通过提取高维影像特征，为疾病分类和分期提供了新的可能。文章指出，结合深度学习的放射组学方法在乳腺癌分子亚型预测中的表现尤为突出，为个性化治疗决策提供了更可靠的依据。超声影像中的AI应用
AI在超声影像中的应用独具特色。超声因其安全性、经济性和实时性，成为乳腺癌筛查的重要工具，特别是在致密乳腺女性中更具优势。
超声影像中的人工智能应用
1. 超声影像的特点与AI结合的必要性
超声是乳腺影像的重要组成部分，尤其适用于乳腺组织致密的女性。然而，传统超声图像解读依赖于放射科医师的经验，易受主观因素影响，同时准确性受制于图像质量的限制。因此，AI在超声影像中的引入不仅提升了解读效率，还增强了诊断的客观性和一致性。
2. 高影响力研究案例分析
深度学习在超声乳腺肿块分类中的应用
一篇发表在《Radiology》的文章利用卷积神经网络（CNN），对乳腺超声图像进行良恶性肿块分类，显示出比传统CAD更高的准确率和特异性。这种方法通过自动提取高级特征，减少了医生的阅片负担。实时AI辅助诊断系统
韩国的研究团队开发了一种基于深度学习的乳腺超声诊断辅助系统S-Detect，能在实时扫描中给出肿块性质的初步评估。这项技术的临床试验表明，S-Detect不仅显著提高了诊断准确性，还减少了诊断时间，与经验丰富的乳腺放射科医生的判断一致性高达90%以上。淋巴结转移预测
另一篇高引用文章探讨了AI在乳腺超声图像中预测腋窝淋巴结转移的能力，研究显示AI模型对转移的敏感性和特异性均优于放射科医生，尤其是在早期淋巴结受累的病例中。
三星公司的S-Detect软件
3. AI在超声影像中的优势
无创与低成本
超声技术结合AI，提供了低成本、无创、实时的诊断工具，适合乳腺癌高危人群的常规筛查。提高致密乳腺的诊断准确性
超声在致密乳腺中的优势被AI技术放大，特别是在恶性病灶检测中表现出更高的灵敏度。改善诊断一致性
AI的引入大幅降低了超声诊断中因人为因素导致的误差，为放射科医生提供了可靠的辅助工具。
GE公司的结合AI算法的乳腺检查超声设备
4. 当前挑战与未来方向
数据标准化问题
超声图像质量和采集方法的多样性是AI应用的一大障碍。未来需建立统一的数据标准，以便AI模型的跨场景应用。实时AI辅助诊断
开发能够嵌入超声设备中的实时AI分析工具，将是未来重要的研究方向之一。患者个性化应用结合患者风险因素与影像特征，开发个性化AI超声筛查方案是潜在突破点。
AI技术的临床挑战与伦理考虑
AI在乳腺影像中的应用尽管展现出强大潜力，但也伴随着技术和伦理方面的挑战：
技术局限性：AI算法可能对边缘情况或不平衡数据表现不佳，需通过更多样化的训练数据提高鲁棒性。
法律与伦理：AI系统的误判可能带来法律风险，患者隐私保护和知情同意问题也需重点关注。
结论与展望
本文对AI在乳腺影像学领域的百篇经典文献进行了解读与总结，重点突出了AI在超声影像中的独特贡献。AI技术，尤其是深度学习和放射组学的结合，已成为乳腺癌筛查、诊断与治疗的关键驱动因素。而超声技术因其实时性和安全性，在结合AI后更具临床优势。
未来，AI与超声的结合将向以下方向发展：
实时诊断系统：开发基于AI的实时超声诊断技术。
跨模态融合分析：结合超声、MRI和X线，打造多模态影像的综合诊断工具。
个性化筛查方案：通过AI算法针对不同乳腺结构、年龄和疾病风险的人群，设计最优筛查策略。
参考文献
Singh, Sneha, and Nuala A. Healy. "The top 100 most-cited articles on artificial intelligence in breast radiology: a bibliometric analysis." Insights into Imaging 15 (2024): 297.
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我是超哥，超声行业17年老伙计，做过研发，搞过生产，趟过市场，开过（在开）公司；越野跑爱好者；工作狂；沟通粗暴直接；严苛完美主义者；起伏皆为过往；信奉长期主义和第一性原则；欢迎来聊来组局...
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