将盆地超声波与深度学习相结合,用于诊断前腔区器官脱落
Fan Yang1,2, Rong Hu1, Hongjie Wu3
1Department of Ultrasonography, West China Second University Hospital, Sichuan University and Key Laboratory of Birth Defects and Related Diseases of Women and Children (Sichuan University), Ministry of Education, Chengdu, China.
深度学习 (DL) 显著改善了骨盆地超声波,用于诊断女性前腔塌. 这种人工智能驱动的方法提高了诊断速度和准确性,有助于初级保健.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
- 盆腔健康 盆腔健康
背景情况:
- 前腔是影响中年和老年妇女的常见疾病,导致尿失禁和疼痛.
- 目前的骨盆地超声诊断受限于培训要求和初级保健机构的可变图像质量.
- 深度学习 (DL) 显示了改善基于图像的医学诊断的前景.
研究的目的:
- 为了提高诊断骨盆器官脱落 (POP) 的速度和可靠性,使用在骨盆地超声图像上训练的深度学习模型.
- 为了促进早期和更准确的POP诊断和治疗在初级保健.
主要方法:
- 一项回顾性研究分析了1,805名女性的骨盆地超声波图像 (静态,休息和Valsalva).
- 四个卷积神经网络 (CNN) 模型 (AlexNet,VGG-16,ResNet-18,ResNet-50) 使用随机初始化和转移学习进行训练.
- 用准确性,精度,回忆,F1得分和ROC曲线分析 (AUC) 来评估模型性能.
主要成果:
- 四个CNN模型都实现了>91%的准确性,转移学习改善了特征提取.
- ResNet-18和ResNet-50的表现优于AlexNet和VGG-16. ResNet-18和ResNet-50的表现优于AlexNet和VGG-16. ResNet-18和ResNet-50的表现优于AlexNet和VGG-16. ResNet-18和ResNet-50的表现优于AlexNet.
- ResNet-18以93.53%的准确性,0.852 AUC和13.4毫秒的快速图像处理表现出了最佳性能.
结论:
- 将DL与骨盆地超声波相结合,可显著加快前腔的诊断.
- 这种人工智能驱动的方法提高了诊断准确度,有利于妇女的健康和POP的初级护理管理.
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