提高前列腺癌诊断:以人工智能驱动的虚拟活检为最佳的磁共振成像向活检方法和格里森分级策略

科学领域:

• 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科
• 医疗成像医学成像
• 人工智能在医学中的应用

背景情况:

• 最佳的磁共振成像 (MRI) 融合向前列腺活检 (PBx) 策略,包括核心数和格里森分级 (GG),尚未确定.
• 人工智能 (AI) 在前列腺癌诊断中提供了精确瘤检测和分级的潜力.

研究的目的:

• 开发和验证用于像素智能瘤检测和GG的AI算法.
• 创建一个虚拟的前列腺活检算法,以系统地调查最佳的PBx方法.
• 为了确定目标PBx的最佳核心数量,GG策略和核心间距离.

主要方法:

• 开发了用于瘤检测和GG的像素智能AI算法,使用442个注释前列腺幻灯片.
• 创建了一个虚拟活检算法,以模拟整个幻灯片图像中的瘤区域的随机活检.
• 对3名泌尿生殖系统病理学家验证了AI的性能,并对115例急性前列腺切除术进行了虚拟活检研究.

主要成果:

• 人工智能瘤检测实现了高灵敏度 (0.97-0.99) 和特异性 (0.90-0.97);GG算法与病理学家有很强的一致性 (二进制卡帕0.77-0.78).
• 最佳的目标PBx涉及4个核心;累积的GG策略优于最大的单核GG.
• 核心间距离没有提高预测准确度;累积GG中的三级格里森模式增强了RP格里森得分预测.

结论:

• 开发的AI算法在瘤检测和GG方面展示了专家级的性能.
• 四个核心和一个累积的GG战略,包括三级模式,代表了针对目标PBx的最佳方法.
• 该研究提供了一种经过验证的虚拟活检框架和公开发布的数据集,以推进前列腺癌诊断.