ai支持乳房汤修合图像解释

人工智能
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数字乳腺断层扫描技术(DBT)由于提高了乳房x线照相术的灵敏度,越来越多地应用于乳腺癌筛查。由于图像数量大,会出现读取错误,读取时间也会增加。

这是基于研究“人工智能支持对乳房乳房造成的准确性和阅读时间的影响:一项多读者多案例研究”在欧洲放射学杂志上发表的“人工智能支持的影响”的研究结果。

这项研究的目的是确定如果使用人工智能支持系统,乳腺放射科医生阅读广角DBT的准确性是否会提高。此外,评估了对阅读的影响。该系统的独立性能与平均放射学家检测恶性肿瘤的性能进行了比较。

根据该报告,一种基于深度学习的人工智能系统,使用户能够在相似的特异性下提高乳腺癌检测的总体准确性和敏感性,且读取时间更短。与之前使用另一种人工智能程序对窄角DBT的评估相比,该方法提高了精度。提高敏感性有助于减少DBT筛查的假阴性数,如病变被误诊或忽视。由于DBT被认为是时间密集的,所以经常被忽视的站点筛查现在可能受益于节省时间的方面。所有放射医师的受试者工作特征(ROC)曲线(AUC)下区域均有总体改善,无论他们在临床实践中花费多少时间进行乳房成像。

重要的发现是阅读环境的功能是基于使用合成乳房X线摄影(SM)进行导航的读者最大读取时间的观察的重要因素。换句话说,对于最低的基于考试的AI分数,可以实现最大的阅读时间减少,这表明读者对他们认为正常的情况相信较少的时间,尽管迈出了AI系统。

结果表明,AI系统的性能相当于放射科医生的表现,这表明应探索其他实施策略,例如使用AI进行筛选工作量的有效三旋转。这可以包括识别具有高负预测值的大型正常考试,诸如单读时的单读等替代策略,或从放射科学评估中排除。

Van Winkel指出,这项研究的一个局限性是使用了癌症丰富的数据集,而不是从临床环境中连续收集的筛查性乳房x线照片样本,这使得研究者能够做一个多读者评估,有足够的结果,从而得出有用的结论。因此,它可能不能完全代表真实的筛查情况。

总之,本研究结果显示,当使用AI支持系统时,放射科医生改善了DBT检查中的癌症检测,并缩短了时间。因此,人工智能阅读支持系统可以在未来使用DBT进行更经济有效的筛查。


来源:欧洲放射学

图片信用:iStock


参考

van winkel,sl等。(2021)人工智能支持对乳房断层图像解释中的准确性和阅读时间的影响:多读者多案例研究。欧洲辐射主序。DOI:10.1007 / S00330-021-07992-W


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出版日期:2021年5月9日



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