高通量深度学习检测中枢回
Amey Vrudhula1,2, Grant Duffy1, Milos Vukadinovic1,3
1Department of Cardiology, Smidt Heart Institute (A.V., G.D., M.V., S.C.), Cedars-Sinai Medical Center, Los Angeles, CA.
这项研究开发了一种自动化的深度学习管道,用于从心声图中检测中度或严重的腹 (MR). 人工智能在识别MR方面表现出很高的准确性,为自动查提供了潜力.
科学领域:
- 心脏病学
- 人工智能
- 医学成像
背景情况:
- 用多普勒成像进行心声回 (EMR) 诊断.
- 目前的诊断方法需要专家解释,强调需要自动化解决方案.
研究的目的:
- 开发和验证用于MR检测的完全自动化的深度学习管道.
- 用彩色多普勒识别顶部4视频并评估MRI的严重程度.
主要方法:
- 使用来自塞达斯-西奈医疗中心的58,614张胸腔回声图 (2,587,538张视频) 的大量数据.
- 开发了一个视图识别和MR严重性评估的自动管道.
- 在不同的患者群体中对该模型进行内部和外部验证.
主要成果:
- 视图分类器实现了内部AUC为0.998和外部AUC为0.996.
- 管道检测到中度或更大的MR,AUC为0. 916 (内部) 和0. 951 (外部).
- 严重的MR检测显示AUC为0. 934 (内部) 和0. 969 (外部).
结论:
- 一个新的自动化管道在识别显著的MR方面表现出色.
- 开发的方法显示了自动查和监测中腹的潜力.
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