使用便携式自由手3D超声波成像系统自动诊断动脉样硬化

科学领域:

• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能
• 心血管疾病 心血管疾病

背景情况:

• 动脉动脉样硬化 (CA) 是中风的重要危险因素.
• 目前对CA的诊断方法可能是主观的,需要专门的专业知识.
• 便携式3D超声波系统为可访问的CA查提供了潜力.

研究的目的:

• 开发和验证基于深度学习的系统,用于检测和诊断动脉样硬化 (CA).
• 使用便携式自由手3D超声波 (US) 成像系统进行CA评估.
• 为了实现CA的自动诊断和定量分析,减少对临床医生的经验的依赖.

主要方法:

• 使用带有电磁 (EM) 追踪系统的便携式3DUS系统获得127个3D动脉扫描.
• 应用U-Net细分网络用于动脉提取和一个新的3D重建算法 (快点投影与位置规则化).
• 利用卷积神经网络 (CNN) 进行定性CA诊断和3D体积分析,用于诸如狭窄等级等定量指标.

主要成果:

• 该系统的诊断准确度为0.80 (灵敏度为0.71,特异性为0.85) 对CA.
• 自动测量的狭窄度与专家测量结果有很强的相关性 (r = 0.76).
• 深度学习技术在分析三维动脉体积方面表现出有效性.

结论:

• 开发的基于深度学习的3D US技术可以自动诊断动脉样硬化.
• 便携式系统为CA检查提供了一种方便的方法,潜在地改善了可访问性.
• 这种方法可以减少CA诊断中的变化和依赖个体临床医生的经验.