人工智能驱动的解决方案用于自动化大动脉直径测量在计算机断层扫描:一个叙事审查
Eunice Man Ki Lo1, Sisi Chen1, Karen Hoi Ling Ng2
1Division of Cardiothoracic Surgery, Department of Surgery, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong, China.
Annals of translational medicine
|January 16, 2025
概括
人工智能 (AI) 和深度学习模型为胸前大动脉动脉瘤和剖析 (TAAD) 查提供自动化大动脉直径测量. 这些人工智能工具在改善临床工作流程和为高风险患者提供及时干预方面表现有前途.
科学领域:
- 医学成像分析 医学成像分析
- 医疗保健中的人工智能
- 心血管诊断心血管诊断服务
背景情况:
- 胸前动脉动脉瘤和剖析 (TAAD) 通常呈现无症状,导致急性,危及生命的并发症,需要紧急干预.
- 计算机断层扫描 (CT) 是大动脉直径测量的黄金标准,但手工方法耗时,劳动密集,容易出现人为错误.
- 人工智能 (AI) 的进步导致了自动主动脉直径测量模型的开发.
研究的目的:
- 审查人工智能和深度学习模型的性能和临床相关性,用于TAAD中自动化大动脉直径测量.
- 评估这些AI模型对TAAD查和诊断的临床工作流程的影响.
- 突出AI在简化TAAD临床管理方面的潜力.
主要方法:
- 在PubMed,Scopus和Web of Science进行了文学搜索.
- 包括在TAAD中2014年至2024年间发表的专注于人工智能和深度学习用于大动脉直径测量的研究.
- 审查的重点是这些AI模型的查和诊断应用.
主要成果:
- 从过去的十年中确定了24项相关研究,表明了一个不断增长的研究领域.
- 介绍了用于大动脉直径测量的AI驱动模型的概述.
- 与TAAD管理相关的当前临床指南和工作流程在AI整合的背景下进行了讨论.
结论:
- 人工智能和深度学习模型在TAAD查和诊断中显示出自动大动脉直径测量的巨大潜力.
- 这些技术可以提高临床工作流程的性能和效率,为高风险患者提供及时干预.
- 预计人工智能驱动的自动大动脉直径测量将在未来简化TAAD临床管理.
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