以人工智能驱动的扩散加权成像为基础的乳腺癌诊断非对比方案:一个多中心的多维验证研究
Yulu Liu1,2, Haoquan Chen1, Jiaqi Zhao3
1Department of Radiology, Peking University People's Hospital, Beijing, 100044, China.
使用扩散加权成像 (DWI) 的深度学习模型准确诊断乳腺癌,与增强的MRI性能相匹配,同时减少解释时间. 这个人工智能工具为乳腺癌诊断提供了更快,更安全的替代方案.
科学领域:
- 放射学和医学成像学 医学成像学
- 医疗保健中的人工智能
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 与对比度增强的乳房MRI是敏感的,但复杂的,耗时的,并使用对比剂.
- 非对比扩散权重成像 (DWI) 是快速的,但在独立使用时缺乏诊断准确性.
- 研究一种深度学习 (DL) 模型,以提高乳腺癌诊断的DWI准确性.
研究的目的:
- 开发和验证用于乳腺癌诊断的深度学习 (DL) 模型,仅使用扩散加权成像 (DWI).
- 将DWI-DL模型的诊断性能与缩写增强型 (AE-DL) 模型和专家放射科医生的诊断性能进行比较.
- 评估DWI-DL模型在选择性对比增强工作流程中的临床实用性.
主要方法:
- 基于DWI的DL模型 (DWI-DL) 使用1286名患者的数据开发.
- 独立测试涉及三个外部队列 (n=661) 和一个潜在队列 (n=546).
- 多交易员多案验证评估了人工智能引导的选择性序列协议的性能和解释时间.
主要成果:
- 在所有队列中,DWI-DL模型显示了与AE-DL模型相比的诊断性能 (AUC:0.771-0.912与0.780-0.898对比).
- DWI-DL的表现优于专家放射科医生单独解释DWI (AUC:0.781-0.858与0.714-0.770对比).
- 人工智能引导的选择性协议与完整的协议 (AUC:0.834比0.835) 不逊色,并将解释时间减少了55.5%.
结论:
- 仅使用非对比性DWI的DL模型可以准确诊断乳腺癌.
- DWI-DL模型提供了强大的性能,超越了人类的DWI解释和缩短时间.
- DWI-DL模型与选择性对比增强序列相结合,为简化乳腺癌诊断提供了一个有希望的工具.
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