在韩国国家肺癌查CT计划中,人工智能辅助最大大动脉直径的自动测量

科学领域:

• 放射学 放射学是一门学科.
• 人工智能的人工智能
• 心血管成像 - 心血管成像

背景情况:

• 缺乏在低剂量胸部计算机断层扫描 (LDCT) 肺癌查 (LCS) 期间发现的偶发大动脉扩张的管理指南.
• 人工智能 (AI) 为医学成像中的自动测量提供了潜力.

研究的目的:

• 为了验证人工智能软件用于自动主动脉测量.
• 评估大动脉扩张在LDCT LCS参与者的分布.

主要方法:

• 从两个三级中心的基线LDCT扫描的回顾性审查.
• 放射学家和人工智能测量的最大大动脉直径 (MADs) 在四个大动脉段的100个病例中进行比较.
• 对所有扫描的AI分析和冠状动脉化 (CAC) 与MADs相关性的评估.

主要成果:

• 大多数大动脉段 (0.7580.950) 的放射科医生和AI之间的高类内相关系数.
• 确定了大动脉扩张的患病率:上升胸前大动脉 (ATA) ≥40毫米 (33.4%),≥42毫米 (18.5%) 和≥45毫米 (5.6%).
• 在MADs和CAC严重程度之间存在显著的相关性 (p ≤0.001).

结论:

• 经过验证的AI软件可靠地测量MADs,有助于评估偶然的大动脉扩张.
• 来自LDCT LCS的大动脉扩张患病率数据可以作为一个有价值的参考.
• 大动脉扩张与CAC的关联强调了MAD评估在患者管理中的临床重要性.