使用人工智能在MRI中评估乳房组成 - - 一个系统的审查
P C Murphy1, M McEntee2, M Maher3
1Department of Radiology, Cork University Hospital, Cork, Ireland; Discipline of Medical Imaging and Radiation Therapy, University College Cork, Cork, Ireland.
Radiography (London, England : 1995)
|February 21, 2025
概括
人工智能 (AI) 在使用MRI分析乳腺组成方面表现有前途,有助于诊断乳腺癌. 然而,人工智能模型的可变性和有限的数据需要进一步开发,以便广泛的临床使用.
科学领域:
- 放射学和医学成像学 医学成像学
- 医疗保健中的人工智能
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 磁共振成像 (MRI) 对于乳腺癌的诊断至关重要,特别是在高危人群中.
- 人工智能 (AI) 在MRI分析方面提供了潜在的进步.
- 与损伤检测相比,人工智能对乳腺构成因素的评估,如密度,背景辅酶增强 (BPE) 和纤维腺组织 (FGT) 尚未得到充分研究.
研究的目的:
- 系统地审查人工智能在使用MRI评估乳房组成中的作用和有效性.
- 评估人工智能驱动的乳房组成分析现有研究的质量和研究结果.
主要方法:
- 以PRISMA为指导,对2010年至2022年间发表的研究进行系统审查.
- 在包括PubMed,Embase和Web of Science在内的主要数据库中进行搜索.
- 包括使用QUADAS-2,CASP和Covidence工具进行的同行评审的实验室研究的质量评估.
主要成果:
- 七项高质量的研究表明,人工智能对准确的乳腺组成评估有潜力.
- 对于AI在划分BPE和纤维腺组织 (FGT) BI-RADS类别的性能数据有限.
- 人工智能模型,统计方法和小队列大小的变化阻碍了跨研究比较.
结论:
- 人工智能展示了在MRI中评估乳房组成的潜力,但仍然存在挑战.
- 人工智能系统的可变性,统计方法以及不同人群的验证不足是关键问题.
- 人工智能对二进制分类可能比BI-RADS四进制频谱更有效;未来的模型需要更大,更多样化的数据集.
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