观察者对人工智能生成的前列腺轮与临床前列腺轮的偏好,以超声波为基础的高剂量速率支臂疗法
Martin T King1, Christopher E Kehayias1, Tafadzwa Chaunzwa1
1Department of Radiation Oncology, Brigham and Women's Hospital/Dana-Farber Cancer Institute, Boston, Massachusetts, USA.
Medical physics
|September 4, 2023
概括
一个人工智能 (AI) 算法准确地生成了前列腺轮,用于跨直肠超声波 (TRUS) 引导的高剂量率 (HDR) 支臂疗法. 这种人工智能工具提高了临床医生的轮准确性,显示了HDR支架疗法工作流程的前景.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 辐射瘤学 辐射瘤学
背景情况:
- 基于跨直肠超声波 (TRUS) 的高剂量率 (HDR) 支臂治疗中前列腺轮造形是具有挑战性的,因为有人工制品.
- 针头工件,出血和化使准确的划界变得复杂.
研究的目的:
- 在TRUS图像上评估前列腺轮的AI算法的几何准确性.
- 评估临床医生对人工智能生成的轮与参考轮的偏好.
- 为了确定AI轮是否可以提高居民观察者的准确性.
主要方法:
- 一项对150名接受HDR支臂疗法患者的回顾性研究.
- 在TRUS图像和临床轮上训练和验证了一种AI算法.
- 评价了几何精度 (迪斯系数) 和观察者偏好;评估了对居民精度的影响.
主要成果:
- 人工智能算法实现了0.92的中位数子系数,表明了高的几何精度.
- 在57.5%的病例中,临床医生更喜欢人工智能生成的轮.
- 人工智能轮提高了居民观察者的准确性,子系数为0.107 (p < 0.001).
结论:
- 人工智能算法证明了高质量的前列腺轮生成,用于基于TRUS的HDR支臂疗法.
- 需要进一步的前性研究来将AI轮整合到临床工作流程中.
- 人工智能显示,有可能提高前列腺支臂治疗的精度.
