优化前尿道狭窄评估:在临床实践中利用人工智能辅助的三维声尿路图
Chao Feng1,2, Qi-Jie Lu3, Jing-Dong Xue4
1Department of Reproductive Medicine, The International Peace Maternity and Child Health Hospital, School of Medicine, Shanghai Jiaotong University, Shanghai, 200030, China.
International urology and nephrology
|July 2, 2024
概括
人工智能增强的3D超声波可以准确地识别前尿道狭窄. 与手动重建相比,这种新的方法提供了一种更快,更精确的方法来可视化尿道狭窄.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能在泌尿病学中的应用
- 3D超声技术 3D超声技术
背景情况:
- 前泌尿道狭窄的诊断可能是具有挑战性的.
- 精确的长度测量对于有效的手术规划至关重要.
- 当前的成像模式可能在精确的可视化方面存在局限性.
研究的目的:
- 验证人工智能增强的3D超声波的临床精度和适用性,用于前尿道狭窄的识别.
- 将基于AI的3D重建与手工方法和手术测量进行比较.
主要方法:
- 63名前尿道狭窄的男性患者和10名对照患者接受了高频3D超声波.
- 基于AI的细分 (修改的U-net) 用于实时3D尿道重建.
- 人工智能重建的长度与手工重建和手术内外科测量进行了比较.
主要成果:
- 人工智能处理 (识别,细分,重建) 需要大约5分钟.
- 人工智能和人工重建显示,狭窄的长度没有统计学上显著的差异.
- 人工智能衍生图像显示,与手工重建 (0.820) 相比,与手术内长度 (0.870) 的相关性更强.
- 人工智能提供了关于体纤维化的详细多视角观点.
结论:
- 人工智能增强的3D超声波是一种可行的和高效的工具,用于可视化尿道狭窄.
- 这种人工智能驱动的方法在临床应用中显示出对前尿道狭窄评估的优越性.
- 该技术为泌尿病应用提供精确,快速和详细的成像.
