低风险和高风险胸膜瘤之间的差异诊断:用深度学习模型和没有深度学习模型的放射科医生的诊断性能比较
Yuriko Yoshida1, Masahiro Yanagawa1, Yukihisa Sato2
1Department of Diagnostic and Interventional Radiology, Osaka University Graduate School of Medicine, Osaksa, Japan.
Acta radiologica open
|October 9, 2024
概括
这项研究开发了一种深度学习 (DL) 模型,用于使用CT扫描对胸腺瘤风险进行分类. 虽然DL模型提高了诊断准确度,但它并没有显著提高放射科医生的表现.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能在医学中的应用
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 有限的深度学习 (DL) 研究存在于基于世界卫生组织标准的胸腺瘤分类.
- 胸腺瘤的诊断需要准确的风险分层,以进行适当的患者管理.
研究的目的:
- 开发基于CT的DL模型,以区分低风险和高风险的胸腺瘤.
- 评估DL模型对放射科医生的诊断性能的影响.
主要方法:
- 一个VGG16卷积神经网络在159名患者 (160个胸膜瘤) 的CT数据上使用Adam优化器和k-fold交叉验证进行了微调.
- 使用数据增强技术来增强数据集.
- 放射科医生的诊断性能被评估与或没有DL模型的帮助,比较曲线下的面积 (AUC) 和准确性.
主要成果:
- DL模型的准确率达到了71.3%.
- 放射科医生的AUC在没有DL模型的0.61-0.68之间,在DL模型的0.66-0.69之间.
- DL模型倾向于提高诊断准确度,但与仅放射科医生相比,AUC没有显著改善.
结论:
- DL模型的诊断性能与放射科医生的诊断性能相当.
- DL模型辅助显示了对胸腺瘤的诊断准确度提高的趋势.
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