在使用深度学习技术的外围肺癌中对内脏膜侵袭的术前评估
Yujin Kudo1, Akira Saito2, Tomoaki Horiuchi3
1Department of Surgery, Tokyo Medical University, 6-7-1 Nishishinjuku, Shinjuku-ku, Tokyo, Japan. ykudo@tokyo-med.ac.jp.
Surgery today
|May 23, 2024
概括
人工智能 (AI) 在肺癌中使用高分辨率计算机断层扫描 (HRCT) 检测内脏膜入侵 (VPI) 方面表现有前途. 这种人工智能工具可以提高非小细胞肺癌 (NSCLC) 患者的诊断准确度.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能的人工智能
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 腹腔内脏入侵 (VPI) 对于肺癌的分期和治疗计划至关重要.
- 在高分辨率计算机断层扫描 (HRCT) 上准确检测VPI对临床医生来说是具有挑战性的.
- 人工智能在复杂的放射性评估中提供了提高诊断准确性的潜力.
研究的目的:
- 评估人工智能 (AI) 在检测非小细胞肺癌 (NSCLC) 中内脏膜入侵 (VPI) 的效率.
- 评估AI在高分辨率计算机断层扫描 (HRCT) 图像上的性能,用于VPI识别.
- 探索AI在改善T分类和淋巴结转移预测方面的作用.
主要方法:
- 从472名患有I期NSCLC的患者的HRCT图像进行了回顾性分析.
- 使用YOLOv4.0用于瘤定位和EfficientNetv2用于VPI预测.
- 人工智能模型在精心注释的HRCT图像上进行了训练和验证.
主要成果:
- 在98%的测试图像中,YOLOv4.0精确地定位了瘤.
- EfficientNetv2在VPI预测中实现了0.78的曲线下的面积 (AUC).
- 人工智能在VPI检测方面表现出76.4%的灵敏度,特异性和精度.
结论:
- 人工智能提供了一种有希望的方法,可以提高NSCLC中VPI的诊断准确性.
- 将人工智能集成到诊断工作流中可以提高手术前诊断的准确性.
- 人工智能利用可能会在NSCLC管理中带来更好的患者结果.
相关概念视频
Pleura of the Lungs
1.8K
The lungs are nestled in a cavity, shielded by the pleura. The pleura, a form of serous membrane, wraps around each lung. This membrane arrangement consists of two layers: the visceral and parietal pleurae. The visceral pleura lines the surface of the lungIn contrast, the parietal pleura is the outer layer and contacts to the thoracic wall, the mediastinum, and the diaphragm. The hilum is the point of connection between the visceral and parietal layers. The space between the parietal and...
1.8K
Pleural Disorders: Types and Brief Description
199
The pleura is a vital part of the respiratory system. It's a double-layered membrane surrounding the lungs and lining the chest cavity. The two layers of the pleura are:
199


