基于人工智能的软件用于检测乳腺动脉化在乳房图片上的化
Alyssa T Watanabe1,2, Valerie Dib3, Junhao Wang2
1Department of Radiology, University of Southern California Keck School of Medicine, Los Angeles, CA, USA.
Journal of breast imaging
|October 29, 2024
概括
这项研究表明,人工智能 (AI) 软件可以准确地检测乳腺动脉化 (BAC) 在乳房影像上. 人工智能工具在识别BAC方面表现强,帮助放射科医生对女性进行心血管风险评估.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 医疗成像医学成像
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 乳腺动脉结 (BAC) 是女性心血管风险的重要标志物.
- 精确检测乳房图片上的BAC对风险分层至关重要.
- 现有的BAC检测方法可能会从技术进步中受益.
研究的目的:
- 评估基于人工智能 (AI) 的商业软件用于检测乳房图片上的BAC的性能.
- 为了比较人工智能性能与放射学家的共识,无论是数字乳腺造影 (DM) 还是数字乳腺断层合成 (DBT).
主要方法:
- 对来自253名和143名患者的314名DM和277名DBT检查的回顾性分析.
- 基于AI的BAC检测被评估并与专家放射学家建立的地面真相 (GT) 相比较.
- 计算了包括AUC,灵敏度,特异性,PPV,NPV和精度在内的关键性能指标.
主要成果:
- 人工智能实现了高病例水平的AUC,DM为0.96和DBT为0.95.
- 灵敏度,特异性和准确性在DM的87-92%,在DBT的88-90%之间.
- 积极的预测值和NPV始终很高,表明可靠的AI性能用于BAC检测.
结论:
- 人工智能软件在检测DM和DBT图像上的BAC方面表现出了有希望的表现.
- 人工智能有可能帮助放射科医生识别和报告BACs,这是一个关键的心血管风险因素.
- 这项技术可以提高乳房扫描对女性心血管风险评估的临床实用性.
