对基于深度学习的软件进行评估,以自动检测和量化数字乳房造乳镜上的乳房动脉化
Laetitia Saccenti1, Bilel Ben Jedida2, Lise Minssen2
1Department of Medical Imaging, Hopital Henri Mondor, Assistance Publique-Hopitaux de Paris, 94000, Creteil, France; Henri Mondor Institute of Biomedical Research -Inserm, U955 Team N 18, Paris Est Creteil University, 94000, Creteil, France.
Diagnostic and interventional imaging
|November 3, 2024
概括
一个用于乳腺动脉化 (BAC) 的人工智能 (AI) 软件显示与手动评分有很强的相关性. 这种人工智能工具可以通过乳房镜报告帮助评估女性心血管风险.
科学领域:
- 放射学 放射学是指放射学
- 人工智能的人工智能
- 心血管成像 - 心血管成像
背景情况:
- 乳腺动脉结 (BAC) 与心血管疾病有关.
- 目前用于BAC评估的方法是手动的,耗时的.
- 人工智能为医疗图像的自动化和高效分析提供了潜力.
研究的目的:
- 评估人工智能 (AI) 软件用于自动检测和量化BAC.
- 将基于AI的BAC评分与手动放射科医生评分进行比较.
- 评估AI检测到的BAC的诊断性能,以预测冠状动脉化 (CAC).
主要方法:
- 对502名接受了乳房影像和CT扫描的女性进行了回顾性研究 (2009-2018).
- 深度学习软件生成了BACAI得分 (0-10分).
- 与手动BAC分数和手动CAC分数 (12点级) 的比较.
主要成果:
- BAC AI 评分与手动 BAC 评分有很强的相关性 (r=0.83).
- 基于AI的BAC评分 (≥5) 显示了32.7%的灵敏度和96.1%的特异性来检测显著的CAC (≥4).
- 显著CAC检测的ROC曲线下的面积 (AUC) 为0.64.4.
结论:
- 自动化BACAI评分与手动评分有很强的相关性.
- 基于人工智能的BAC评估可以成为乳房检查报告的宝贵工具.
- 这种人工智能工具可能会提高女性对心血管风险的认识.
