人工智能系统用于EUS导航和解剖学地标识别
Gianenrico Rizzatti1, Giulia Tripodi1, Sara Sofia De Lucia1
1Fondazione Policlinico Universitario A. Gemelli IRCCS, Rome, Italy.
概括
人工智能 (AI) 系统现在可以在内镜超声波 (EUS) 检查期间识别解剖学地标. 这种深度学习技术有望改善EUS培训和质量控制.
科学领域:
- 医学技术 医学技术 医学技术
- 医学中的人工智能
- 内镜超声波 (EUS) 的使用
背景情况:
- 人工智能 (AI) 在包括内镜在内的各种医疗领域显示出潜力.
- 人工智能在EUS中的应用正在出现,最初的研究重点是胰腺质量识别.
- 最近的进展包括设计用于实时解剖学里程碑识别的AI系统在诊断EUS期间.
研究的目的:
- 评估人工智能系统,在诊断EUS期间实时识别解剖学里程碑.
- 评估系统在EUS程序中识别关键解剖结构的准确性.
主要方法:
- 使用了Endoangel系统,利用深层卷积神经网络 (DCNNs).
- 该DCNN接受了超过550个EUS程序的训练,用于特征提取和预测.
- 该系统在接受诊断EUS的三名患者中进行了测试.
主要成果:
- 在测试过程中,AI EUS系统成功地在实时中识别了解剖学里程碑.
- 执行EUS的专家评估了地标识别的准确性.
- 该系统没有识别胰腺质量或囊性病变等病理发现.
结论:
- 基于DCNN的AI EUS系统准确地识别了解剖学地标.
- 这项技术在EUS培训和质量保证方面具有潜在的应用.
- 未来的发展可能包括对病理变化的鉴定.
