开发HepatIA:一个计算机断层扫描注释平台和数据库用于人工智能培训,用于在巴西高等教学医院检测肝细胞癌
Bruno Aragão Rocha1, Lorena Carneiro Ferreira2, Luis Gustavo Rocha Vianna1
1Instituto de Radiologia (InRad) da Universidade de São Paulo (USP), São Paulo, SP, Brasil; Machiron, Guarulhos, SP, Brasil.
Clinics (Sao Paulo, Brazil)
|October 10, 2024
概括
这项研究介绍了HepatIA,这是一个新平台,用于注释肝脏成像数据,以推进人工智能 (AI) 研究在诊断肝癌. HepatIA解决了在医学成像分析中需要全面数据集的需求.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 肝细胞癌研究 肝细胞癌研究
背景情况:
- 肝细胞癌 (HCC) 是一个重大的全球健康挑战,死亡率高.
- 计算机断层扫描 (CT) 对非侵入性HCC诊断至关重要,但人工智能开发受到稀缺的肝脏成像数据集的限制.
- 人工智能 (AI) 在医学成像分析方面表现有前途,但需要大量高质量的数据.
研究的目的:
- 详细介绍HepatIA的创建,这是一个医学成像注释平台和数据库.
- 为了支持人工智能驱动的肝病研究,包括HCC,在巴西的高等教学医院.
- 建立肝脏成像数据的结构化数据库,以克服数据集稀缺性.
主要方法:
- 收集了656名个人 (2008-2021) 的CT扫描和患者数据.
- 使用Django和Vue.js开发了一个PostgreSQL数据库,包含692个四相腹部CT卷.
- 使用OHIF查看器和MONAI标签用于放射科医生细分注释,包括详细的肝脏和结节特征.
主要成果:
- HepatIA数据库包括健康个人和患有HCC和肝硬化病的患者.
- 患者人口统计数据显示64%是男性,平均年龄为56.89岁,具有交互式仪表板功能.
- 该数据库支持高级过,用于对肝病变的全面研究.
结论:
- 成功创建并与医院IT系统集成了一个全面的数据结构.
- 实现了对分析腹部CT扫描的深度学习算法的研究.
- 使用人工智能促进了对肝病变 (包括HCC) 的调查.
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