人工智能的潜力用于诊断直肠癌的MRI图像:多中心合作试验

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 放射学 放射学是一门学科.
• 人工智能的人工智能

背景情况:

• 一个人工智能 (AI) 算法,mrAI,被开发用于从MRI数据中对直肠瘤,直肠和中肠进行细分.
• 最初的研究显示了令人满意的性能,促使对独立数据集进行验证.

研究的目的:

• 验证mrAI算法的性能在直肠癌MRI扫描的独立数据集上.
• 为了比较mrAI的诊断准确度与经验丰富的放射科医生的诊断准确度,以评估瘤深度.

主要方法:

• 利用来自全国研究项目的467名直肠癌患者的MRI图像.
• 六名放射科医生进行了集中式MRI评估,他们的诊断与mrAI和病理诊断进行了比较.
• 用敏感度,特异性和准确度指标评估瘤深度的诊断准确性.

主要成果:

• mrAI实现了70.6%的灵敏度,61.3%的特异性和68.5%的整体准确度.
• 在特定的MRI条件下 (菲利普斯扫描仪,切片间距离≤6毫米),mrAI的性能提高到76.8%的灵敏度,76.7%的特异性和76.7%的精度.
• mrAI诊断显示,晚期瘤阶段 (≥T3) 和更差的无复发生存率 (P=0.0318),与集中放射科医生诊断不同,存在显著的相关性.

结论:

• 在分期直肠癌的mrAI的准确性取决于最佳的MRI成像条件.
• mrAI展示了作为协助放射科医生的工具的潜力,提供反,而不会导致瘤阶段的高估.