人工智能的进步用于盆地超声波分析
Xinghua Huang1, Dan Wang2, Siyin Li3
1Department of Ultrasound, Mianyang Central Hospital, School of Medicine, University of Electronic Science and Technology of China Mianyang 621000, Sichuan, China.
American journal of translational research
|May 8, 2024
概括
人工智能 (AI) 通过自动化进度角 (AOP) 和升降器间隙 (LH) 的细分等测量来增强盆底超声波. 这提高了分析骨盆地结构的准确性和效率.
科学领域:
- 医学成像医学成像
- 盆地诊断 盆地诊断 盆地诊断
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 骨盆地超声波 (PFUS) 可视化骨盆结构和器官位置.
- 传统的PFUS在很大程度上依赖于操作员的技能,导致变化和错误.
- 在PFUS中手动测量是耗时的,容易出现人为错误.
研究的目的:
- 审查人工智能 (AI) 在增强骨盆地超声波中的作用.
- 要突出人工智能应用在自动化关键的PFUS测量和分析.
- 评估AI在盆底成像中的进展和应用价值.
主要方法:
- 对人工智能在骨盆地超声波中的应用进行了全面的文献综述.
- 分析AI在自动测量进度角 (AOP) 中的作用.
- 检查AI用于自动细分升降器间隙 (LH) 和识别升降器肌肉 (LAM).
主要成果:
- 人工智能可实现AOP的自动和准确测量.
- 人工智能有助于精确细分升降器间隙 (LH).
- 人工智能有助于自动识别升高肌肉 (LAM).
结论:
- 人工智能显著增强了盆地超声波分析,提高了效率和准确性.
- 人工智能集成解决了传统的,取决于操作者的超声波方法的局限性.
- 人工智能在盆地底诊断方面展示了大量的应用价值和进展.
