用深度学习的超声波图像对手腕道综合征进行一站式自动诊断系统
Jiayu Peng1, Jiajun Zeng2, Manlin Lai3
1Department of Ultrasound, Second People's Hospital of Shenzhen, First Affiliated Hospital of Shenzhen University, Shenzhen, China; Shenzhen University Medical School, Shenzhen University, Shenzhen 518060, China.
Ultrasound in medicine & biology
|December 3, 2023
概括
使用超声波诊断手腕道综合征 (CTS) 的新自动化系统显示出有希望的结果. 这种工具,即一站式自动化CTS诊断系统 (OSA-CTSD),减少了对检查员专业知识的依赖,并有助于标准化诊断.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能在医学中的应用
- 神经学 神经学
背景情况:
- 超声波 (美国) 对于诊断手腕道综合征 (CTS) 是有价值的,但它的准确性取决于检查人员的专业知识.
- 技能的变化可能会影响中枢神经 (MN) 识别和CTS诊断.
研究的目的:
- 开发和评估一站式自动化CTS诊断系统 (OSA-CTSD) 作为计算机辅助诊断工具.
- 克服主观解释在美国CTS诊断中的局限性.
主要方法:
- 开发了一个统一的框架 (OSA-CTSD),集成实时的MN划分,生物识别测量和可解释的CTS诊断.
- 从美国视频收集了32301张静态图像,其中90张是正常手腕和40张是CTS手腕,用于评估.
主要成果:
- 与现有方法相比,OSA-CTSD表现出优越的细分和测量性能.
- 读者研究表明,在CTS分类中,他们的表现与经验丰富的放射科医生相比,在CTS分类中优于没有经验的放射科医生.
结论:
- 在OSA-CTSD提供了有前途的诊断性能与实时划分,自动化,和临床可解释性.
- 这种工具可以减少对检查人员专业知识的依赖,并促进CTS诊断的标准化.
