开发一种人工智能驱动的软件,用于对骨肌肉超声波的自动分析

科学领域:

• 肌肉骨超声波成像 肌肉骨超声波成像
• 人工智能在医学中的应用
• 生物医学工程 生物医学工程

背景情况:

• 肌肉超声波对临床实践和研究有价值.
• 手动分析肌肉超声波图像是耗时的,需要广泛的培训.
• 客观量化肌肉大小和质量是手工方法的挑战.

研究的目的:

• 开发和验证一个人工智能驱动的软件工具 (MyoVision-US) 用于自动化肌肉超声波分析.
• 评估人工智能驱动分析与专家手动分析的一致性和可比性.
• 评估该工具在不同患者群体中的性能.

主要方法:

• 为自动化分析开发了一种定制的深度学习模型 (MyoVision-US).
• 下肢肌肉超声波图像 (四肢体综合体和骨前部) 是从健康的ICU和肺癌参与者获得的.
• 自动化分析时间 (247秒) 与手动分析时间 (约. 24小时) 的时间.
• 一致性 (ICC) 和可比性 (adj. 评估了手动和自动化方法之间的差异.

主要成果:

• MyoVision-US将分析时间缩短了99.8% (247秒与24小时相比).
• 在两种肌肉组的AI和手动分析之间观察到良好的到优秀的一致性 (ICC 0.85-0.99).
• 可比性是中等到强的 (adj. R2 0.56-0.97),即使是在危急病和肺癌患者中.

结论:

• 由人工智能驱动的下肢肌肉超声波分析的自动化是可行的和高效的.
• MyoVision-US工具展示了与专家手工分析的优良一致性和强大的可比性.
• 这种人工智能方法为各种临床群体的客观肌肉量化提供了一种节省时间的解决方案.