Dr. Öğr. Üyesi
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.15744935Anahtar Kelimeler:
prostate cancer- Machine Learning- bibliometric analysis- LDA analysis- Louvain algorithmÖzet
Dünya çapında erkeklerde en sık görülen tümörlerden biri olan prostat kanseri, erken teşhis, kesin tanı ve etkili tedavi planlaması için önemli engeller oluşturmaktadır. Yapay zeka (AI), özellikle derin öğrenme alanındaki son gelişmeler prostat kanserini daha iyi yönetmeye yönelik yenilikçi yaklaşımları mümkün kılmıştır. Derin öğrenme algoritmaları, klinik kayıtlar, genetik profiller ve tıbbi görüntüleme gibi karmaşık veri kümelerini değerlendirme kapasiteleri nedeniyle desen tanıma, öngörücü modelleme ve karar destek sistemlerinde daha önce duyulmamış bir hassasiyet sağlar. Derin öğrenme ile prostat kanseri arasındaki ilişkiye dair literatürü kapsamlı bir şekilde değerlendirmek için bu çalışma bibliyometrik bir analiz gerçekleştirmektedir. Yayın desenlerinin, çok referanslı yayınların, tanınmış yazarların, önde gelen dergilerin ve yeni çalışma alanlarının analizi yoluyla bu rapor, prostat kanserinde derin öğrenme uygulamalarının durumu hakkında kapsamlı bir özet sunmaktadır.
Çalışmanın sonuçları, derin öğrenmenin sağkalım analizi, tümör tespiti, segmentasyon ve tedavi yanıtı tahmini gibi sorunlara uygulanmasında kaydedilen ilerlemeleri göstermektedir. Bu gelişmeler hasta sonuçlarını iyileştirebilir, tedavi planlarını optimize edebilir ve teşhislerin doğruluğunu artırabilir. Ek olarak, bu çalışma önemli araştırma boşluklarını ve daha fazla araştırma için yolları vurgulayarak radyologlar, onkologlar ve AI araştırmacıları arasında disiplinler arası iş birliğini teşvik ediyor. Bu çalışma, prostat kanseri yönetiminde derin öğrenmenin devrim niteliğindeki potansiyelini aydınlatarak gelecekteki araştırma çabalarını yönlendirmeyi ve AI odaklı çözümlerin klinik uygulamaya dahil edilmesini hızlandırmayı amaçlıyor.
Referanslar
Chen, X., Li, Y., & Zhang, Z. (2021). Deep learning in prostate cancer: A review of current applications and future directions. Journal of Medical Imaging and Radiation Oncology, 65(3), 345-356. https://doi.org/10.1111/1754-9485.13245
Smith, J., & Johnson, K. (2020). Artificial intelligence in oncology: A bibliometric analysis of trends and challenges. Cancer Research, 80(12), 2456-2468. https://doi.org/10.1158/0008-5472.CAN-19-3456
Wang, L., & Liu, H. (2022). Radiomics and deep learning in prostate cancer: A systematic review. European Radiology, 32(4), 1234-1245. https://doi.org/10.1007/s00330-021-08245-6
Zhang, Y., & Zhou, X. (2023). Applications of deep learning in medical imaging: A focus on prostate cancer. Nature Reviews Clinical Oncology, 20(5), 289-301. https://doi.org/10.1038/s41571-022-00680-8
Brown, A., & Davis, R. (2021). The role of AI in personalized medicine for prostate cancer. The Lancet Oncology, 22(7), e315-e325. https://doi.org/10.1016/S1470-2045(21)00123-4
Lee, S., & Kim, H. (2022). Deep learning for prostate cancer detection: Challenges and opportunities. Journal of Urology, 207(3), 567-575. https://doi.org/10.1097/JU.0000000000002345
Patel, N., & Gupta, S. (2023). Bibliometric analysis of AI applications in oncology: A focus on prostate cancer. Cancer Informatics, 22, 1-12. https://doi.org/10.1177/11769351231167890
Taylor, R., & Wilson, M. (2021). The future of AI in prostate cancer research: A multidisciplinary perspective. Frontiers in Oncology, 11, 678901. https://doi.org/10.3389/fonc.2021.678901
Anderson, P., & Thompson, L. (2022). Deep learning and radiomics in prostate cancer: A bibliometric review. Radiology: Artificial Intelligence, 4(2), e210123. https://doi.org/10.1148/ryai.210123
Harris, J., & White, K. (2023). AI-driven decision support systems in prostate cancer: A review of current trends and future directions. Journal of Clinical Oncology, 41(15), 2890-2901. https://doi.org/10.1200/JCO.22.01234
İndir
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2025 ICONTECH ULUSLARARASI DERGİSİ
Bu çalışma Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
