人工智能胸部X射线机会性查模型冠状动脉沉积:一个多目标模型与多模式数据融合
Jiwoong Jeong1,2, Chieh-Ju Chao3, Reza Arsanjani4
1School of Computing and Augmented Intelligence, Arizona State University, Tempe, AZ.
一个新的人工智能模型使用胸部X射线 (CXR) 来预测冠状动脉化 (CAC) 和心血管风险. 这种机会性选工具在外部数据集上显示出强大的性能,有助于早期风险识别.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 人工智能的人工智能
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 冠状动脉化 (CAC) 是心血管风险的一个关键指标.
- 目前的查方法通常需要像计算机断层扫描 (CT) 这样的专业成像.
- 对于心血管风险评估而言,需要可访问,机会性查方法.
研究的目的:
- 开发一种机会性查模型,用于预测冠状动脉负担和心血管风险.
- 为此预测,利用现有的前额胸部X射线 (CXR) 和患者人口统计数据.
主要方法:
- 开发了一种新的多任务学习框架,并对2121名患者进行CT扫描和CXR图像的配对训练.
- 该模型使用冠状动脉化 (CAC) 评分作为基本真相.
- 梅奥诊所的内部培训数据与埃默里大学医疗保健和台北退伍军人总医院的外部数据集进行了验证.
主要成果:
- 该模型在CAC分数 (0,1-99,100+) 中实现了适度的分类性能,数据集的平均f1分数从0.65到0.71不等.
- 接收器操作曲线下的面积 (AUC) 用于风险识别 (0对100+CAC) 范围为0.71到0.83.
- 开源融合AI-CXR模型在外部数据集上表现强,在内部队列上表现优于现有的最先进模型.
结论:
- 拟议的AI-CXR模型显示,它是一个有前途的,强大的,第一通的机会性查方法,用于心血管风险.
- 这种方法利用常规的胸部X射线进行可访问的心血管风险评估.
- 该模型在各种外部数据集上的表现表明其有可能广泛临床应用.
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