在肺癌查中,在胸部CT上AI用于多结构偶然发现和死亡率预测
Anna M Marcinkiewicz1, Mikolaj Buchwald1, Aakash Shanbhag1
1From the Departments of Medicine, Division of Artificial Intelligence in Medicine, Imaging, and Biomedical Sciences, Cedars-Sinai Medical Center, 6500 Wilshire Blvd, Los Angeles, CA 90048 (A.M.M., M.B., A.S., B.P.B., A.K., R.J.H.M., V.B., M.L., D.S.B., D.D., P.J.S.); Signal and Image Processing Institute, Ming Hsieh Department of Electrical and Computer Engineering, University of Southern California, Los Angeles, Calif (A.S.); and Department of Cardiac Sciences, University of Calgary, Calgary, Alberta, Canada (R.J.H.M.).
人工智能 (AI) 模型可以检测胸部CT扫描中的偶然发现,并预测全因死亡率 (ACM). 冠状动脉 (CAC) 是预测这些结果的最重要的特征.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能的人工智能
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 胸部CT扫描中偶然的肺外发现是常见的,并且具有临床意义.
- 自动化分析可以提高这些发现的检测和预测.
研究的目的:
- 整合人工智能来分割多个结构,冠状动脉 (CAC) 和心表脂肪组织.
- 使用自动特征提取和机器学习来检测肺外异常并预测全因死亡率 (ACM).
主要方法:
- 来自国家肺部查试验 (NLST) 的胸部CT扫描的后期分析.
- 32个结构的基于AI的细分和每个结构15个放射性特征的量化.
- 集成AI模型用于预测2年和10年ACM和肺外显著偶然发现.
主要成果:
- 16%的参与者报告了肺外显著的偶然发现.
- 14%的参与者在10年内死亡.
- 冠状动脉 (CAC) 在所有预测任务中显示出最高的特征重要性.
- 10年ACM模型实现了最佳AUC性能 (0.72).
结论:
- 一个完全自动化的AI模型可以在胸部CT扫描上识别有风险的肺外结构.
- 人工智能模型可以通过可解释的风险得分来预测全因死亡率.
- 这种方法提高了胸部CT扫描的临床实用性,用于偶然发现和死亡率预测.
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Definition and Purpose
An X-ray, or radiograph, is a non-invasive method that uses ionizing radiation to take images of internal structures. It is mainly used in cardiac imaging to examine the heart, lungs, and major blood vessels, aiming to identify abnormalities in the heart's size, shape, and position, such as heart failure, congenital defects, and vascular...


