人工智能引导的细分和路径规划软件用于胸外肺部肺部活检
Chow Wei Too1, Khi Yung Fong2, Guanqi Hang3
1Department of Vascular and Interventional Radiology, Singapore General Hospital, Singapore, Singapore; Division of Radiological Sciences, Singapore General Hospital, Singapore, Singapore; Radiological Sciences Academic Clinical Program, SingHealth Duke-NUS Academic Medical Centre, Singapore, Singapore.
Journal of vascular and interventional radiology : JVIR
|February 14, 2024
概括
这项研究验证了人工智能 (AI) 软件用于检测肺病变和规划活检针路径,在这两项任务中都显示出高准确度. 人工智能在CT引导的肺活检中展示了有希望的结果,有可能改善未来的自动化程序.
科学领域:
- 放射学和医学成像学 医学成像学
- 人工智能在医学中的应用
- 计算病理学计算病理学
背景情况:
- 计算机断层扫描 (CT) 引导的肺活检对于诊断肺结核至关重要.
- 精确的病变检测和精确的针路规划对于成功的活检至关重要.
- 目前的方法可能受到人类变异性和肺部解剖学复杂性的限制.
研究的目的:
- 为了验证3D卷积神经网络 (CNN) 人工智能 (AI) 软件用于肺损伤检测的灵敏度和特异性.
- 评估人工智能生成的针道与实际活检轨迹之间的一致性.
- 评估人工智能引导的路径规划对CT引导的肺活检的可行性和准确性.
主要方法:
- 这是一项回顾性研究,使用了来自3家医院的CT扫描.
- 开发和验证用于病变检测的深度学习3D-CNN,使用219个扫描中的2147个结节,并对235个扫描中的354个病变进行验证.
- 贝叶斯对人工智能提议的针轨迹的优化,与基于角偏差 (<5°) 的150名患者的实际活检路径进行比较.
主要成果:
- 人工智能模型在病变检测方面取得了高性能,接收器操作特征曲线 (AUC) 下的面积为97.4%,灵敏度为93.5%,特异性为93.2%.
- 85.3%的人工智能提议的针轨迹是可行的,82%匹配实际的活检路径 (平均角偏差2.30°).
- 性能在不同患者定向 (斜 vs 倾斜/倾斜) 中是一致的.
结论:
- 人工智能引导的软件在CT引导的肺活检中展示了对细分,病变检测和路径规划的有前途的能力.
- 人工智能系统显示出高精度和可行性,支持其潜在的临床实用性.
- 未来与机器人系统的整合可能会导致完全自动化的肺活检程序.
