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基于人工智能的圖像分析自動(dòng)檢測(cè)嚴(yán)重的心臟病

導(dǎo)讀 研究人員開(kāi)發(fā)了一種新的人工智能 (AI) 方法,可以使用光學(xué)相干斷層掃描 (OCT) 圖像自動(dòng)檢測(cè)心臟動(dòng)脈中的斑塊侵蝕。監(jiān)測(cè)動(dòng)脈中的斑塊很

研究人員開(kāi)發(fā)了一種新的人工智能 (AI) 方法,可以使用光學(xué)相干斷層掃描 (OCT) 圖像自動(dòng)檢測(cè)心臟動(dòng)脈中的斑塊侵蝕。監(jiān)測(cè)動(dòng)脈中的斑塊很重要,因?yàn)楫?dāng)斑塊破裂時(shí),它會(huì)阻止血液流向心臟,導(dǎo)致心臟病發(fā)作或其他嚴(yán)重疾病。

“如果膽固醇斑塊襯里動(dòng)脈開(kāi)始侵蝕,它會(huì)導(dǎo)致流向心臟的血流量突然減少,稱為急性冠狀動(dòng)脈綜合征,這需要緊急治療,”中國(guó)電子科技大學(xué)的研究小組組長(zhǎng)趙旺說(shuō).“我們的新方法可以幫助改善斑塊侵蝕的臨床診斷,并用于為心臟病患者開(kāi)發(fā)新的治療方法。”

OCT 是一種具有微米級(jí)分辨率的光學(xué)成像方法,當(dāng)與微型導(dǎo)管集成時(shí),可用于血管內(nèi),提供向心臟供血的冠狀動(dòng)脈的 3D 圖像。盡管臨床醫(yī)生越來(lái)越多地使用血管內(nèi) OCT 來(lái)尋找斑塊侵蝕,但產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)和視覺(jué)解釋圖像的復(fù)雜性導(dǎo)致了觀察者之間的顯著差異。

為了解決這個(gè)問(wèn)題,王與他所在機(jī)構(gòu)的一組工程師和哈爾濱醫(yī)科大學(xué)第二附屬醫(yī)院的博宇領(lǐng)導(dǎo)的醫(yī)生合作,開(kāi)發(fā)了一種客觀的、自動(dòng)的方法,該方法使用人工智能來(lái)檢測(cè)基于 OCT 圖像的斑塊侵蝕。他們?cè)凇渡镝t(yī)學(xué)光學(xué)快報(bào)》雜志上描述了這項(xiàng)新技術(shù),并表明它足夠精確,可以用作臨床診斷的基礎(chǔ)。

“我們新的基于人工智能的方法可以使用原始 OCT 圖像自動(dòng)檢測(cè)斑塊侵蝕的存在,而無(wú)需任何額外的輸入,”王說(shuō)。“客觀和自動(dòng)檢測(cè)斑塊侵蝕的能力將減少與診斷相關(guān)的費(fèi)力的手動(dòng)評(píng)估。”

應(yīng)用人工智能

新方法包括兩個(gè)主要步驟。首先,稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 AI 模型使用原始圖像和兩條形狀信息來(lái)預(yù)測(cè)可能的斑塊侵蝕區(qū)域。然后使用基于臨床可解釋特征的后處理算法對(duì)初始預(yù)測(cè)進(jìn)行細(xì)化,這些特征模仿專(zhuān)業(yè)醫(yī)生用來(lái)進(jìn)行診斷的知識(shí)。

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