Modelbasierte Deep-Learning-Methode für die Ultraschall-Pfad-Scans – Scientific Reports

Modelbasierte Deep-Learning-Methode für die Ultraschall-Pfad-Scans – Scientific Reports

Hochintensiver fokussierter Ultraschall (HIFU) hat das Potenzial für verschiedene Anwendungen in der Onkologie. Verschiedene Studien haben die aktuellen und zukünftigen klinischen Anwendungen von HIFU bei der Behandlung von Bauchspeicheldrüsenkrebs, Leber- und Nierentumoren, Gebärmuttermyomen und Prostatakrebs untersucht. Die nicht-invasive Behandlung mit HIFU hat sich als vielversprechend erwiesen und wird zunehmend erforscht.

Physikalische Prinzipien und Geräte von HIFU wurden in der Literatur ausführlich behandelt. Ein systematischer Überblick über die Grundlagen, Geräte und klinischen Anwendungen von HIFU wurde veröffentlicht. Die MRI-gesteuerte fokussierte Ultraschallchirurgie von Uterusmyomen wurde untersucht, wobei die Sicherheit und Machbarkeit von HIFU bei der Behandlung von Leber- und Nierentumoren in westlichen Populationen gezeigt wurden.

Die Optimierung von HIFU-Behandlungsplänen wurde diskutiert, einschließlich der Minimierung von Behandlungszeiten für superfizielle Tumoren durch die Auswahl des Schwerpunktweges. Technologische Fortschritte wie die Verwendung von KI zur Planung von HIFU-Behandlungen und die Anpassung von medizinischen Ultraschall-Phantomen wurden ebenfalls untersucht. Darüber hinaus wurden Methoden zur Überwachung von HIFU-induzierten Läsionen und zur Optimierung von Therapieprotokollen diskutiert.

Die Studien zeigen die vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten von HIFU in der Onkologie und die kontinuierlichen Fortschritte in der Technologie zur Verbesserung von Behandlungsergebnissen und Patientenversorgung. Die Integration von KI und tiefer Lernalgorithmen zur Planung und Überwachung von HIFU-Therapien könnte die Effizienz und Wirksamkeit dieser innovativen Behandlungsmethode weiter verbessern.