分享意大利研究小組(意大利米蘭)最近描述了一個完全自動化的人工智能(AI)乳腺密度測量係統放射學:人工智能。
乳腺癌的乳腺密度是一種常見的風險因素,因為它可以減少乳房x光檢查篩查的敏感性。密度通常在乳腺成像視覺評價報告和數據係統(BI-RADS) 4-category規模,與interobserver和interobserver變異有關的問題。克服這些問題,研究了人工智能算法是否能應對變化。團隊開發,驗證,然後測試了算法的可靠性在臨床設置。
人工智能軟件模型,TRACE4BDensity (DeepTrace技術),由三個卷積神經網絡算法。模型的訓練與760年中間外側的斜圖像從380年女性乳房x線照片獲得了2017年和2020年之間。七個放射科醫生解釋這些圖像乳腺密度;三個使用一組384從197年女性形象來驗證算法。
根據BI-RADS規模,該算法A和B可以區分準確率達到了89.3%的水平(non-dense乳房)從C和D的水平(致密的乳房)。表示順序的密度水平,水平是脂肪組織和水平D非常密集。有90.4%同意三個驗證放射科醫生驗證圖像集,可靠性為0.807(科恩的κ)。
資深作者教授Francesco Sardanelli寫道:“區分密度和疏的胸部確實是臨床上最相關的任務,可能推動潛在推薦補充篩選的,得出的結論是,“這一結果提供了一個健壯的方法來克服人類視覺的變化評估。”
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來源:放射學:人工智能
圖片來源:iStock
