基于神经网络的自动化proptosis测量使用计算机断层扫描图像用于患有甲状腺相关轨道病变的患者
Sujeong Han1, Jaesung Lee2, Jeong Kyu Lee3
1Department of Artificial Intelligence, Chung-Ang University, Seoul, 06974, South Korea.
Scientific reports
|November 8, 2024
概括
一个新的神经网络 (NN) 系统自动化了从CT扫描中测量proptosis,证明可靠和临床可行. 这种自动化方法为甲状腺相关轨道病变的传统测量提供了简单有效的替代方案.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 甲状腺相关的轨道病变 (TAO) 通常会导致亡,需要准确的测量以进行临床管理.
- 传统的proptosis测量方法,如赫特尔外眼镜仪,有其局限性.
- 计算机断层扫描 (CT) 提供了详细的轨道成像,但从CT手动测量质是耗时的.
研究的目的:
- 评估基于新型神经网络 (NN) 的自动化系统的临床可行性和可靠性,用于使用CT图像进行位测量.
- 为了比较自动化NN系统的准确性和一致性,与已建立的方法 (Hertel外眼计和手动CT测量) 进行比较.
主要方法:
- 开发了一种自动化质测量系统,利用NN算法应用于CT图像.
- 收集了100名被诊断患有TAO的患者200只眼睛的CT数据.
- 从自动化的NN系统对比Hertel外眼镜仪的读数和手动CT切片测量的proptosis测量.
主要成果:
- 自动化的NN系统产生了与手动CT测量 (18.87 ± 2.68毫米) 和赫特尔外眼测量 (17.77 ± 2.47毫米) 相比的位值 (19.30 ± 2.76毫米).
- 在手动和自动的基于NN的proptosis测量之间没有发现显著差异 (p = 0.241).
- 在手动和自动CT测量之间观察到很好的一致性 (ICC = 0.95),与赫特尔外眼镜相比,一致性更高.
结论:
- 基于NN的自动化系统提供了一种可靠和临床可行的方法来测量proptosis.
- 基于CT的自动化proptosis测量提供了一个更简单,更高效和更准确的方法,与赫特尔外眼镜相比.
- 这项技术有可能提高TAO的临床评估和管理.
