人工智能改善了协议,并减少了在霍奇金淋巴瘤中量化代谢瘤负担的时间
May Sadik1, Sally F Barrington2, Johannes Ulén3
1Department of Molecular and Clinical Medicine, Clinical Physiology, Sahlgrenska University Hospital, Sahlgrenska Academy at the University of Gothenburg, 413 90 Gothenburg, Sweden.
Hematology reports
|November 24, 2025
概括
一个人工智能 (AI) 工具改善了专家之间的协议,用于测量霍奇金淋巴瘤 (HL) 患者的总代谢瘤体积 (tMTV),使用[18F]FDG PET/CT扫描. 这种人工智能支持提高了定量成像分析的一致性.
科学领域:
- 核医学是一种核医学.
- 在瘤学瘤学.
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 精确量化总代谢瘤体积 (tMTV) 对于使用[18F]FDG PET/CT.CT进行霍奇金淋巴瘤 (HL) 患者的分期至关重要.
- 手动细分的观察者之间的变化可能会影响tMTV测量的可靠性.
研究的目的:
- 评估基于人工智能的工具,用于在HL患者中自动化tMTV量化.
- 确定人工智能支持是否增强了核医学专家在损伤细分方面的观察者间协议.
主要方法:
- 包括48名正在接受[18F]FDG PET/CT分期的HL患者.
- 8名专家对12个案例进行了手动tMTV细分,对另外12个案例进行了人工智能辅助细分.
- 在手动和人工智能辅助细分方法之间比较了观察者间的变化.
主要成果:
- 手动细分之间的tMTV中位数差异为26cm3 (23%),而在人工智能辅助下,它是12cm3 (9%) (p=0.023).
- 在使用AI和不使用AI的测量之间,tMTV的中位数差异为3.3cm3 (2.3%).
- 人工智能显著增加了tMTV量化专家之间的共识.
结论:
- 一个自动化的人工智能工具显著改善了专家之间的协议,以量化HL患者的tMTV.
- 人工智能辅助的细分可以提高[18F]FDG PET/CT定量分析的一致性,而不会大幅改变测量结果.
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