具有體積閾值的人工智能有助于脾腫大的機(jī)會(huì)性篩查

根據(jù) ARRS 自己的美國(guó)倫琴學(xué)雜志(AJR) 上發(fā)表的一份已接受的手稿，使用自動(dòng)深度學(xué)習(xí)人工智能工具以及基于體重的體積閾值，可以對(duì)任何人進(jìn)行的 CT 檢查中的脾腫大進(jìn)行大規(guī)模評(píng)估。指示。

注意到，歷史上，用作脾體積替代的標(biāo)準(zhǔn)線性脾測(cè)量在檢測(cè)基于體積的脾腫大方面產(chǎn)生了次優(yōu)的性能，“基于體重的體積閾值表明大多數(shù)接受肝移植前 CT 的患者存在脾腫大，”通訊作者、威斯康星大學(xué)醫(yī)學(xué)與公共衛(wèi)生學(xué)院放射科醫(yī)學(xué)博士 Perry J. Pickhardt 解釋道。

Pickhardt 及其同事接受AJR的手稿包括 8,901 名患者(4,235 名男性，4,666 名女性;平均年齡 56 歲)的篩查樣本，這些患者從 2004 年 4 月至2017 年 1 月。從 2011 年 1 月到 2013 年 5 月，由 104 名終末期肝病患者(62 名男性，42 名女性;平均年齡 56 歲)組成的第二隊(duì)列接受了肝移植前 CT 檢查。Pickhardt 等人的深度學(xué)習(xí)算法- 先前在美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院臨床中心開發(fā)、培訓(xùn)和測(cè)試 - 用于脾臟分割，以幫助確定脾臟體積，由兩名放射科醫(yī)生獨(dú)立審查所述分割的子集。

最終，這種自動(dòng)化的深度學(xué)習(xí)人工智能工具被用來計(jì)算來自主要門診人群的 8,853 名患者的 CT 檢查的脾體積。此外，在一系列患者因素中，脾臟體積與體重的相關(guān)性最強(qiáng)。

AJR 的作者總結(jié)道：“據(jù)我們所知，這項(xiàng)研究代表了接受脾臟體積分割的最大患者樣本報(bào)告。”

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