在前列腺磁共振成像自动细分注释的观察者间协议

科学领域:

• 医疗成像医学成像
• 无线电学 (Radiomics) 是一种放射学.
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 前列腺癌的放射学分析依赖于精确的图像细分.
• 放射学家的手动细分可以在放射学特征中引入观察者间的变化和不一致.
• 可变性受到放射科医生的经验水平的影响.

研究的目的:

• 为了比较手动与自动图像分割性能和前列腺癌中的观察者间协议.
• 评估自动细分对放射学特征一致性的影响.
• 为了减少观察者之间的变化,并提高放射学特征的稳定性.

主要方法:

• 327名前列腺癌患者的回顾性研究;99人用于测试.
• 四名放射科医生手动细分了T2加权的MRI图像.
• 进行了自动细分,并使用Pyradiomics软件提取了放射学特征.

主要成果:

• 自动细分显示出比手动细分更高的一致性 (p < 0.05),平均类内相关系数 (ICC) > 0.85.
• 使用自动细分的初级放射科医生实现了与使用手动细分的高级放射科医生相比的性能.
• 放射学特征的 ICC 已改进为优异的一致性 (0.925 [0.888~0.950]) 与自动细分.

结论:

• 自动细分注释与放射科医生手动细分相比,提供了更好的结果.
• 人工智能辅助的细分减少了不同经验水平的放射科医生之间的变化.
• 自动细分确保了前列腺癌分析中放射学特征的更高稳定性和可靠性.