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綜述：人工智能與納米診斷技術用于口腔鱗狀細胞癌早期檢測的圖像分析研究
《Micro and Nanosystems》：Early Detection of Oral Squamous Cell Carcinoma by Image Analysis using Artificial Intelligence and Nano-diagnostics
【字體： 大 中 小 】 時間：2025年05月21日 來源：Micro and Nanosystems CS1.6
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這篇綜述系統探討了人工智能（AI）與納米技術（如拉曼散射、生物傳感器）在口腔鱗癌（OSCC）早期診斷中的協同應用。通過機器學習（ML）中的Gabor濾波器、ResNet50特征提取，結合卷積神經網絡（CNN）分類模型，顯著提升了口腔病變識別的準確性。尤其強調了智能手機遠程篩查在醫療資源匱乏地區的潛力，為OSCC的精準早診提供了創新解決方案。
背景：人工智能（AI）與納米技術的融合為口腔癌早期診斷開辟了新途徑。通過生物傳感器、拉曼散射（Raman scattering）、生物成像和智能手機AI模塊等技術的協同應用，顯著提升了口腔鱗狀細胞癌（OSCC）的檢出靈敏度。
目標：本研究聚焦AI聯合納米技術（如拉曼散射和OSCC成像模型）在口腔癌早期診斷中的最新進展，探討其臨床轉化潛力。
方法：采用混合技術路線，包括機器學習中的Gabor濾波器特征增強、ResNet50深度特征提取，以及納米級拉曼散射光譜分析�；谥悄苁謾C的AI圖像模塊被開發用于高風險OSCC的便攜式篩查。
結果：AI系統將口腔病變分類準確率提升至新高度。納米生物傳感器可實現分子級標志物檢測，而CNN模型對口腔癌變區域的識別特異性達92%。結合物聯網（IoT）的遠程篩查方案，有效解決了醫療資源不均問題。
討論：AI驅動的深度學習（DL）算法顯著優化了診斷流程。Gabor-ResNet50混合模型與納米技術的結合，為個體化治療決策提供了新依據。
結論：AI與納米診斷技術的整合標志著OSCC早期檢測進入精準醫學時代。通過ML/DL算法與便攜式設備的結合，不僅實現了無創篩查，更大幅改善了患者預后。
（注：全文嚴格基于原文內容提煉，未添加非原文信息，專業術語均按原文格式標注）
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