开发一个诊断人工智能工具,用于晚期直肠癌中侧侧淋巴结转移的诊断

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 转移的横向淋巴结解剖改善了直肠腺癌患者的生存率.
• 侧侧淋巴结转移的最佳成像诊断标准目前尚未确定.

研究的目的:

• 开发一种基于深度学习的人工智能 (AI) 工具,用于诊断横向淋巴结转移.
• 人工智能工具的目的是为患有直肠腺癌的患者进行彻底手术和横向淋巴结解剖.

主要方法:

• 一项回顾性多中心研究,涉及209名直肠腺癌患者.
• 使用ResNet-18构建了两个AI模型,一个是基线图像,另一个是手术前图像.
• 通过将图像补丁输入到AI模型中来评估诊断准确性.

主要成果:

• 人工智能工具在横向淋巴结转移方面表现出高的诊断准确性.
• 在验证队列中,与基线图像 (AUC = 0.870) 相比,手术前图像的准确性更好 (曲线下的面积[AUC] = 0.963).
• 人工智能工具在识别转移的横向淋巴结方面表现有前途.

结论:

• 人工智能工具是诊断侧侧淋巴结转移的有希望的方法,准确度很高.
• 术前成像比基线成像更有效,用于人工智能驱动的转移检测.
• 需要进一步研究更大的病例数量.