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早期诊断是决定口腔和口咽鳞状细胞癌 (OPSCC) 预后的最重要因素，但大多数此类癌症发现较晚，预后较差。通常，非专业人士（如牙医）会筛查口腔癌风险，然后将高风险患者转诊给专家进行活检诊断。由于口腔黏膜病变的临床表现不足以表明其诊断、状态或风险水平，因此这种初步分类过程不准确，敏感性和特异性较差。本研究的目的是概述新兴的光学成像模式和基于人工智能的新型方法，并评估它们单独和组合的效用以及对改善口腔癌检测和预后的影响。基于图像的口腔癌检测方法的原理被置于临床需求和参数的背景下。本文简要概述了人工智能方法和算法，并引用和评估了单独和结合使用这两种方法的研究。近年来，人们研究了多种新型成像方式在改善口腔癌治疗结果方面的适用性，但这些方式均未得到广泛应用或对临床实践或治疗结果产生重大影响。人工智能方法开始在提高某些医学领域的诊断准确性方面发挥重要作用，但迄今为止，只有有限的研究适用于口腔癌。这些研究表明，人工智能方法与成像相结合可以对口腔癌治疗结果产生显著影响，其应用范围包括使用基于智能手机的探头进行低成本筛查，以及使用光学相干断层扫描进行算法引导的口腔病变异质性和边缘检测。成像和人工智能相结合的方法可以通过改进检测和诊断来改善口腔癌治疗结果。
利用成像和人工智能改善口腔癌治疗效果
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