深度学习模型SpineNet与放射科医生之间的腰椎退化分级的比较:一项纵向研究,随访14年
Niko Murto1,2, Teija Lund3, Hannu Kautiainen4
1Department of Radiology, University of Helsinki and Helsinki University Hospital, Helsinki, Finland. niko.murto@hus.fi.
概括
人工智能模型SpineNet在14年内与放射科医生相比,在分级腰椎退化方面表现出相当大的一致性. 虽然在放射学中对人工智能充满希望,但SpineNet在临床使用中需要进一步改进.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能的人工智能
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 腰椎间盘退化 (DD) 是一种影响脊柱健康的常见疾病.
- 准确的DD分级对于诊断和治疗计划至关重要.
- 放射科医生视觉评估是DD分级的当前标准.
研究的目的:
- 评估由SpineNet和人类放射科医生基于人工智能的腰部DD分级之间的协议.
- 评估SpineNet在14年长的纵向研究中的性能.
主要方法:
- 一项长达14年的MRI随访研究包括19名男性志愿者.
- 腰部DD是通过SpineNet和两个放射科医生使用Pfirrmann分类来分级的.
- 计算了Pfirrmann总结分数 (PSS),并使用一致性相关系数 (CCC) 和kappa (κ) 值来评估一致性.
主要成果:
- 脊髓网在DD分级方面与放射科医生达成相当或实质性的协议 (基线时CCC ≈0.54, κ ≈0.74;随访时 κ ≈0.68).
- 发现了一些差异,SpineNet将1级分配给更多的磁盘,5级分配给更多的磁盘,而不是放射科医生.
- 放射科医生之间的一致性更高 (CCC ≈0.83在基线, ≈0.78在随访).
结论:
- 像SpineNet这样的AI系统显示出在放射性评估中作为补充工具的潜力.
- 公平或实质性的协议表明,人工智能可以帮助DD分级,包括纵向研究.
- 人工智能算法的持续改进是必要的,以解决观察到的差异并提高准确性.
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