一个基于深度学习的计算系统,用于超声波图像的常见动脉上的斑块狭窄严重程度
Mengmeng Liu1, Wenjing Gao1, Di Song1
1Department of Ultrasound, First Affiliated Hospital of Southern University of Science and Technology, Second Clinical College of Jinan University, Shenzhen People's Hospital, Shenzhen, PR China.
一个新的深度学习模型,CANet,准确地细分动脉斑块,并从超声波图像计算狭窄症的严重程度,帮助中风管理. 它与专家超声波仪表显示出高度一致性.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 心血管超声波是什么意思
背景情况:
- 精确评估带斑块狭窄对于管理中风风险至关重要.
- 目前用于计算狭窄症严重程度的方法可能是主观的,耗时的.
研究的目的:
- 开发和验证一个深度学习 (DL) 模型,CANet,用于自动细分阴道内膜介质厚度和斑块.
- 为了使用常见动脉 (CCA) 超声图像,自动计算斑块狭窄的严重程度.
主要方法:
- 一个新的CANet深度学习模型在376个人的390张超声波图像上进行了训练和验证.
- 模型的性能在内部测试组 (116张图像) 和外部测试组 (122张图像) 上进行了评估.
- 对比分析包括四个最先进的DL模型和两个经验丰富的超声波仪.
主要成果:
- 与其他DL模型相比,CANet在内部测试集上实现了优异的细分性能 (LI的Dice值为95.22%,MA边界为96.27%).
- 在外部测试组中保持了出色的结果,子值为92.41%.
- 在CANet和超声波仪之间观察到高的一致性,用于狭窄症严重程度的计算 (ICC> 0.70,Pearson的r> 0.70).
结论:
- 该CANet模型在细分动脉内膜介质厚度和斑块方面表现出色.
- 通过CANet自动计算狭窄的严重程度显示了高准确性和与专家评估的一致性.
- 这种DL方法提供了一个有前途的工具,用于在中风预防中客观和高效的动脉斑块分析.
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