基于MRI检测部骨化后纵带带使用新型自动化机器学习诊断工具
Shachar Shemesh1,2, Gil Kimchi1, Gal Yaniv3
11Department of Neurosurgery, Sheba Medical Center, Ramat-Gan, affiliated with Sackler Faculty of Medicine, Tel Aviv University, Tel Aviv.
Neurosurgical focus
|August 8, 2023
概括
人工智能 (AI) 软件现在可以使用MRI扫描来识别后纵带带 (C-OPLL) 的椎骨化,可能取代CT扫描. 这种AI模型在C-OPLL诊断方面表现出高精度和特异性.
科学领域:
- 放射学 放射学是指放射学
- 人工智能的人工智能
- 脊柱成像 - 脊柱成像 - 脊柱成像
背景情况:
- 计算机断层扫描 (CT) 是目前用于诊断后侧纵向带 (OPLL) 骨化症的黄金标准.
- 对于宫OPLL (C-OPLL) 需要基于非CT的诊断方法.
研究的目的:
- 开发和验证一种人工智能 (AI) 软件,用于识别MRI上的C-OPLL.
- 与传统的诊断方法相比,评估人工智能模型的性能.
主要方法:
- 追溯分析900名接受了宫CT和MRI的成年患者.
- 在MATLAB中开发使用卷积神经网络的AI工具,用于MRI上的C-OPLL检测.
- 读者研究将AI模型的性能与一个由神经外科医生和神经放射学家组成的小组进行比较.
主要成果:
- 人工智能模型在MRI上准确地细分了脊椎体,PLL和关节复合体.
- 人工智能模型以85%的灵敏度,98%的特异性和98%的整体准确度检测到C-OPLL.
- 人工智能模型确定了初步审查中错过的5个额外的C-OPLL病例,达到0.917的kappa得分.
结论:
- 一个新的AI软件可以在没有CT的情况下在MRI上高度特定地识别C-OPLL.
- 这种基于MRI的AI模型显示,有可能避免在C-OPLL诊断中需要CT扫描.
- 进一步的开发可以建立基于MRI的AI作为C-OPLL和其他脊柱疾病的诊断标准.
