用人工智能进行细分,并自动计算多发性硬化症中体指数
Selahattin Demirbas1, Kamil Karaali1, Yalcın Albayrak1
1From the Department of Radiology (Demirbas), Corum Erol Olcok Training and Research Hospital; from Department of Radiology (Fidan), Faculty of Medicine, Hitit University, Corum; from the Department of Radiology (Karaali), Faculty of Medicine and from the Electrical And Electronics Engineering (Albayrak), Akdeniz University, Antalya, Turkey.
在慢性多发性硬化症 (MS) 患者中,体指数 (CCI) 显着较低,表明大脑缩. 人工智能有效地对体进行细分,以便在MS中准确评估缩.
科学领域:
- 神经成像是一种神经成像.
- 神经学 神经学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 多发性硬化症 (MS) 是一种慢性神经疾病,其特征是大脑缩.
- 体指数 (CCI) 是一种潜在的成像生物标志物,用于评估MS中大脑缩.
- 精确测量体对于监测疾病进展至关重要.
研究的目的:
- 为了比较慢性阶段多发性硬化症 (MS) 患者和健康个体之间的体指数 (CCI).
- 评估人工智能 (AI) 技术在多发性硬化症患者中对体细分的有效性.
主要方法:
- 150名多发性硬化患者和150名健康对照人接受了磁共振成像 (MRI).
- 体指数 (CCI) 是手动测量从中部松部MRI切片.
- 采用U-Net深度学习模型,从2D大脑MRI中自动对体细分.
主要成果:
- 与对照组 (0.382) (p=0.01) 相比,MS患者的平均CCI显著较低 (0.274).
- CCI测量显示,具有94%的敏感性和特异性的群体之间存在很高的歧视率 (98.3%).
- 在MS患者中,基于AI的自动细分产生了0.286的平均CCI,证实了缩.
结论:
- 体指数 (CCI) 是检测慢性多发性硬化症中体缩的敏感和特定标志物.
- 人工智能技术,包括深度学习细分,是评估MS中体缩的有效工具.
- 使用人工智能的自动CCI计算在识别多发性硬化症中大脑缩方面显示出前景.
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