在腹部CT扫描上深度学习细分ascites用于自动体积定量自动体积定量
Benjamin Hou1, Sungwon Lee1, Jung-Min Lee1
1From the Imaging Biomarkers and Computer-Aided Diagnosis Laboratory, Department of Radiology and Imaging Sciences, Clinical Center, National Institutes of Health, 10 Center Dr, Bldg 10, Rm 1C224, Bethesda, MD 20892-1182 (B.H., R.M.S.); Department of Radiology, The Catholic University of Korea, Seoul St. Mary's Hospital, Seoul, Korea (S.L.); Women's Malignancies Branch, National Cancer Institute, National Institutes of Health, Bethesda, Md (J.M.L.); Liver Diseases Branch, National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases, National Institutes of Health, Bethesda, Md (C.K.); Ping An Technology, Shenzhen, China (J.X.); and Department of Radiology, University of Wisconsin School of Medicine & Public Health, Madison, Wis (P.J.P.).
一种深度学习方法使用CT扫描准确地检测和量化肝硬化和卵巢癌患者的. 这种自动化细分工具显示出与专家评估的强烈一致,改善了诊断能力.
科学领域:
- 医学成像和人工智能 医学成像和人工智能
- 放射学和瘤学 放射学和瘤学
背景情况:
- 腹炎,即腹腔中液体的积累,是肝硬化患者常见的并发症,也是晚期卵巢癌的迹象.
- 准确检测和量化的体积对于诊断,治疗计划和监测疾病进展至关重要.
- 在CT扫描上手动细分瘤是耗时的,并且受观察者之间的变化影响.
研究的目的:
- 评估自动化深度学习方法的性能,用于检测和量化肝硬化和卵巢癌患者的瘤体积.
- 与专家放射科医生评估相比,评估深度学习模型的准确性和可靠性.
主要方法:
- 一项回顾性研究,利用两所机构 (NIH和UofW) 的对比增强和非对比腹腔盆腔CT扫描.
- 在癌症基因组图集卵巢癌数据集上训练的深度学习模型在内部 (NIH-LC,NIH-OV) 和外部 (UofW-LC) 数据集上进行了测试.
- 使用F1/Dice系数,标准偏差,95%置信区间和中位数体积估计误差,与专家评估进行相关性分析 (r2值) 来衡量性能.
主要成果:
- 深度学习模型在所有测试组中都获得了高F1/Dice分数:85.5%±6.1 (NIH-LC),82.6%±15.3 (NIH-OV) 和83.0%±10.7 (UofW-LC).
- 中位数体积估计误差为19.6% (NIH-LC),5.3% (NIH-OV) 和9.7% (UofW-LC),表明准确度很好.
- 该模型与专家评估有很强的一致性,测试组的r2值为0.79,0.98和0.97.
结论:
- 提出的深度学习方法有效地对肝硬化和卵巢癌患者的瘤体积进行细分和定量.
- 自动化方法表现出与专家放射科医生可比的性能,为临床使用提供了可靠的工具.
- 这种深度学习技术有可能简化瘤评估,提高放射学实践的效率和一致性.
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