رحيل من بايدو، عاد أندرو نغ إلى جامعة ستانفورد لمواصلة الانخراط في البحث العلمي، والتطبيقات الطبية هي واحدة من الاتجاه الرأسي من عبارته الكرام، عامين، ونشرت أندرو نغ والفريق عددا من الإنجازات ما يلي: CNN يحدد خوارزمية لاصابته بالتهاب رئوي أعلن أكبر البيانات التصوير الطبي المقرر MURA وهلم جرا.

شبكة لى فنغ أنه في الآونة الأخيرة، الموقع الرسمي لجامعة ستانفورد الافراج عن نتائج أندرو نغ، فريق جديد: مع خوارزميات الذكاء الاصطناعي لأطباء الأشعة تساعد على تحسين تشخيص تمدد الأوعية الدموية الدماغية. نتائج دراسة نشرت في "JAMA الشبكة المفتوحة".

تمدد الأوعية الدموية Unruptured التشخيص السريري هو المهمة الحاسمة - تمدد الأوعية الدموية في الدماغ هو وعاء دموي في الدماغ المطبات قد تسرب أو تمزق، قد تؤدي إلى السكتة الدماغية، وتلف المخ أو الموت.

تصوير الأوعية الطبقي المبرمج (CTA) هو أهم، وطرائق التصوير الغازية الحد الأدنى المستخدمة حاليا لتشخيص تمدد الأوعية الدموية داخل الجمجمة والرصد والتخطيط قبل الجراحة. ولكن حتى neuroradiologist المهنية لتشخيص تحتاج أيضا إلى يستغرق وقتا طويلا. المنخفض التصنيفات الموثوقية (interrater الاتفاق) على الاعتماد على التشخيص ويعرض أيضا تحديا إضافيا.

في السنوات الأخيرة موجة من الذكاء الاصطناعي، والالتواء الشبكة العصبية (CNN) لديها سلسلة من المهام البصرية (بما في ذلك تحليل الصور الطبية) أظهرت أداء ممتازا على. ومع ذلك، مع عمق التعلم لتعزيز الطبيب القدرة على العمل ليس الكثير من الإنجازات.

ولذلك، فإن استخدام AI للأطباء مساعدة لتحديد موثوق تمدد الأوعية الدموية سريريا CTA كبير وتوفير صالحة للاستعمال وسهلة الاستخدام والأدوات التشخيصية لأطباء الأشعة الدعم، الأعصاب والأطباء الآخرين.

وبناء على هذه الاعتبارات، أنشأ فريق أندرو نغ نموذج التعلم العميق لتمدد الأوعية الدموية داخل الجمجمة على CTA كشف تلقائيا ومنطقة محددة القطاع لمساعدة الأطباء من قبل CTA لتشخيص تمدد الأوعية الدموية داخل الجمجمة.

وفيما يلي تفاصيل عملك، جمعت مجموعة AI حفر كيم جي الأكاديمية. ووتش "كيم جي AI حفر" عدد الجمهور في الرد الكلمة الحوار "أندرو نغ"، يمكنك الحصول على PDF الأصلي .

ملخص

أهمية: التعلم العميق هو ممكن لتعزيز أداء الأطباء في التصوير الطبي، والتفسير، ومن خلال تجزئة التلقائي اختصار الوقت إلى التشخيص. حتى الآن، واستكشفت دراسات قليلة هذا الموضوع.

الهدف: تطوير وتطبيق الشبكات العصبية تقسيم النموذج (نموذج HeadXNet)، ونموذج يمكن أن تتولد voxels تمدد الأوعية الدموية داخل الجمجمة بدقة في التصوير المقطعي تصوير الأوعية (CTA) التصوير التنبؤ رأس، لتعزيز قدرات التشخيص من تمدد الأوعية الدموية داخل الجمجمة الطبيب.

DESIGN، SETTING، والمشاركون: في هذه الدراسة التشخيصية، وضعنا التفاف هيكل الشبكة العصبية ثلاثي الأبعاد، 611 حالات رئيس CTA، ومجموعة التدريب على توليد تجزئة تمدد الأوعية الدموية. في 115 فحص مجموعة الاختبار، وقدم نتيجة لنموذج تقسيم إلى الطبيب.

بين 13 أغسطس 2018 و 4 أكتوبر 2018، بغض النظر عن ما إذا كانت التحسينات نموذج، ثمانية أطباء لتشخيص وجود تمدد الأوعية الدموية على مجموعة اختبار في ترتيب عشوائي و 14 يوما يغسل خارج تصميم الفترة كروس. في الرأس والرقبة بين 3 يناير 2003 إلى مايو 2017 و 31 الشيكات كانت تستخدم للتدريب والتحقق منها واختبار النماذج. على الأقل حالة واحدة من تمدد الأوعية الدموية أهمية سريرية كبيرة، unruptured الاختيار تمدد الأوعية الدموية داخل الجمجمة إيجابي. نزيف استبعاد، وتمزق تمدد الأوعية الدموية، والصدمات النفسية أو تمدد الأوعية الدموية كاذبة المعدية، تشوه الشرايين والأوردة، ومقاطع الجراحية، والملفوف، قسطرة أو غيرها من الشيكات الأجهزة الجراحية. كل CTA أخرى، تعتبر أن تكون المجموعة الضابطة.

النتائج: البيانات تضم 818 الشيكات من 662 مريض مستقل، CTA، حيث 328 حالة (40.1)، وتتألف حالة واحدة على الأقل من تمدد الأوعية الدموية داخل الجمجمة، 490 حالات الفحص (59.9) تمدد الأوعية الدموية داخل الجمجمة. قراءة مجموعة الاختبار من ثمانية أطباء تجربة 2-12 سنة. لتعزيز قدرة الأطباء على التنبؤ الذكاء الاصطناعي الناتجة عن الانقسام، مقارنة مع عدم تعزيز والأطباء وتحقيق تحسن كبير إحصائيا في الحساسية والدقة والموثوقية المقيم جوانب:

وبلغ متوسط الزيادة في حساسية الطبيب 0.059 (95 CI، 0،028-0،091؛ تعديل P = 0.01)، ويزيد من دقة يعني 0.038 (95 CI، 0،014-0،062؛ تعديل P = 0.02)، متوسط الفرق بين التصنيفات (] [فليس] ) يزيد 0.060، 0.799 ارتفعت من 0.859 (تعديل P = 0.05).

خاص (0.016، 95 CI، -0.010-0.041، تعديل P = 0.16) ووقت التشخيص (5.71 ثواني. 95 CI، 7،22 حتي 18،63 ثانية، تعديل P = 0.19) لم يكن متوسط إحصائية تغييرات كبيرة.

الاستنتاجات وأهمية: نموذج التعلم العمق نجحنا في إقامة يكشف الأهمية السريرية لCTA تمدد الأوعية الدموية داخل الجمجمة كبيرة. وهذا يشير إلى أن تشخيص نموذج الاستخبارات متكاملة الاصطناعي يمكن تعزيز أداء الطبيب من خلال توقعات موثوقة ودقيقة لرعاية المرضى الأمثل.

طريقة

معطيات

درسنا بأثر رجعي الرأس أو الرأس والرقبة أجريت في جامعة ستانفورد المركز الطبي 3 يناير 2003 إلى 31 مايو، وكانت 2017 تقارير التفتيش المستمر CTA 9455 حالات. وشمل الفحص الموضوعي النزيف، نزيف تحت العنكبوتية، أم دم كاذبة المعدية أو ما بعد الصدمة، والتشوهات الشريانية الوريدية، السكتة الدماغية، أو الأوعية الدموية غير محددة المزمنة وجدت مثل تصلب الشرايين داخل الجمجمة أو أمراض الأوعية الدموية الأخرى، ومقاطع الجراحية، والملفوف، قسطرة أو الأجهزة الجراحية الأخرى. تسببت أمثلة على الأضرار المستثناة بموجب الصدمة أو محرك التدهور الناجم عن الأشعة العصبية مع 12 عاما من الخبرة. ويتضمن تقرير التفتيش أيضا تمدد الأوعية الدموية الهامة-تمزق غير ( >  3 مم).

علامة الأشعة

وضع اختبار للتحقق كل معيار مرجعي يتم تحديدها من قبل لneuroradiologist المعتمدة لديها 12 عاما من الخبرة. تحديد وجود تمدد الأوعية الدموية من خلال استعراض تقارير الأشعة الأصلي، انقر نقرا تحقق استعراض CTA. وبالإضافة إلى ذلك، إذا كان ذلك ممكنا، إلى مزيد من تأكيد التشخيص من تمدد الأوعية الدموية في الدماغ بواسطة القسطرة. وصول يمكن Neuroradiologist ما قبل ومتابعة فحص جميع التصوير الطبي الرقمي وDICOM سلسلة التقارير الأصلية والتاريخ الطبي، وعملية تعليق لتحديد أفضل مرجع العلامة القياسية.

في كل تمدد الأوعية الدموية التفتيش، والأشعة أيضا تحديد موقع كل من تمدد الأوعية الدموية. لاحظ استخدام البرمجيات مفتوحة المصدر، ITK-SNAP، يدوي تجزئة تمدد الأوعية الدموية التي تم تحديدها في كل شريحة.

نموذج

في هذه الدراسة، قمنا بتطوير ثلاثي الأبعاد تسمى HeadXNet CNN، وهي فرع من تمدد الأوعية الدموية داخل الجمجمة من الأشعة المقطعية. CNN هو عبارة عن شبكة عصبية لمعالجة بيانات الصورة، وهو مناسبة خاصة لثلاثي الأبعاد CNN أو حجم تسلسل معالجة الصور.

HeadXNet هو ترميز - (ه في FIG 1 الملحق) CNN التكوين فك الترميز، حيث يتم تعيين التشفير لهذا القرار حجم مجردة مشفرة، ثم فك التمديد الترميز مجزأة حجم كامل القرار. قيم احتمال لكل تمدد الأوعية الدموية نتيجة تقسيم فوكسل، بنفس حجم الصورة الأصلية. مقتبسة من التشفير 50 شبكة طبقة SE-ResNeXt، وحدة فك الترميز هو عبارة عن سلسلة من 3 3 التفاف تبديل.

وUNET وبالمثل، في اتصال يتخطى ثلاث طبقات التشفير، عملية الترميز لإخراج تنتقل مباشرة إلى وحدة فك الترميز. التشفير على حركية-600 مجموعة البيانات، والذي يظهر على هيئة سلسلة من السلوك البشري أشرطة فيديو يوتيوب المدربين قبل، التشفير بعد مرحلة ما قبل التدريب، وثلاث كتل التفاف مشاركة إزالة طبقة انتاج 600 طريقة softmax، إضافة المقابلة موقف ضخم الهرم الفضاء طبقة تجميع وحدة فك الترميز.

عملية التدريب

خلال التدريب، ونحن عينة عشوائية 16 عينات حجم الفرعية من وحدة التخزين. قبل معالجة مجموعة البيانات للعثور على كفاف من الجمجمة، وكل عينة الوصله إلى 208 208 بكسل قبل كل عينة في المقطع العرضي للمحاصيل حول الجمجمة. ثم تم قطع الأجزاء إلى 192 192 بكسل (التي تستخدم أثناء تدريب قطع عشوائي، وذلك باستخدام مركز لقطة أثناء اختبار)، والحجم النهائي للمدخلات هو 16 192 192، يتم تطبيق نفس التحول إلى علامات التجزئة. عملية التدريب باستخدام مزيج المرجح على أساس ثنائي النرد وعبر الكون فقدان فوكسل.

قبل الدخول إلى التدريب نموذج، يتم أخذ الصورة المدخلة ك وحدات هاونسفيلد والبيانات تطبيع ومركز صفر. التدريب باستخدام ثلاثة TitanXp GPU (NVIDIA)، minibatch 2 على كل GPU. باستخدام العشوائية التدرج النسب الأمثل المعلمة نموذج التحسين، وزخم 0.9، الوزن التهيئة عشوائية الذروة الصحيحة معدل التعلم من 0.1 و 0.01 الوزن قبل التدرب. معدل كتبها الخطي معدل التعلم الاحماء التعلم من ذروة 0 داو 10000 التكرار على التكيف، ومن ثم أكثر من 300،000 مرة من جيب التمام من التكرار الصلب.

وعلاوة على ذلك، قبل المدربين المبرمج لتكرار 10000 الأولى، يتم إصلاح معدل التعلم عند 0. حول تسوية، جميع المعلمات تدريبية لفقدان الوزن بالإضافة إلى 0.001 الوزن L2 التوهين، التسرب العشوائي والعمق في كتلة التشفير. لا تستخدم التسرب القياسية.

من أجل السيطرة على التوازن الطبقي، كنا ثلاث طرق.

أولا، أمثلة إيجابية أساء تصنيف من قبل التشفير والتنسيق خسارة أكبر تحديث المعلمة التشجيع، إضافة إلى فقدان الثانوية بعد ذلك.

ثانيا، عينات التدريب الشاذة أخذ العينات تردد أعلى من عينات طبيعية، لذلك عينة غير طبيعية، و 30 من التكرارات التدريب.

وأخيرا، فإن تكرار التدريب، وعندما يتم تقسيم التسمية بالكامل الخلفية voxels (عادي)، لا يتم تحديث فك المعلمة.

من أجل توليد توقع حجم تجزئة كامل، وترتبط ببساطة الأوراق مستمرة 16 دون حجم أقسام الانتاج المقسمة. وإذا كان عدد من شرائح لا قسمة بنسبة 16، ثم حجم المدخلات الماضي مليئة الأصفار، يتم اقتطاع إخراج المقابلة حجم يعود إلى الحجم الأصلي.

تصميم الدراسة

أجرينا دراسة دقة التشخيص، مقارنة نموذج مع وبدون مؤشرات أداء الأطباء السريريين المحسنة. وشملت الدراسة ثمانية أطباء، 115 حالة كل مجموعة الاختبار التشخيصي، نصف ساعدت النموذج، وقام النصف الآخر لا. الأطباء التقرير الأصلي، التاريخ الطبي ومتابعة الدراسات التصوير المعرفة.

باستخدام تصميم كروس، تم تقسيم الأطباء بشكل عشوائي إلى مجموعتين. يتم فرز في كل مجموعة، ودققت ثابتة نصف بترتيب عشوائي من المجموعة، والنصف الآخر للتدوير في النظام عكس ذلك. لم المجموعة 1 لم أقرأ أول نموذج لتعزيز التفتيش، قراءة المجموعة الثانية المعززة فحص نموذج. بعد فترة تبييض لمدة 14 يوما، ووضع المحسن عكس هذا أن مجموعة نموذج جود 1 إلى قراءة تعزيز التفتيش، المجموعة 2 لا يوجد نموذج تعزيز التفتيش قراءة (FIG 1A).

الأطباء العلم هو واحد على الأقل تمدد مهمة سريريا (قطر أكبر من 3mm). قراءة الطبيب في تشخيص القراءة وحدها، كل استخدام جهاز العرض نفسه الوضوح (3840 2160 بكسل)، وعرض على CTA، ومعيار مفتوح المصدر DICOM المشاهد (قرارت). الأطباء على تسمية إدخال البيانات تطبيق البرمجيات، وتطبيق تلقائيا الشيكات العلامة القياسية السابقة للتفتيش والوقت بين الفرق الحالي.

عندما يتم تعزيز نموذج قراءة، نموذج الأطباء التنبؤ المغطي مباشرة CTA في المنطقة ذات الاهتمام (ROI) شكل المقسمة. التأكد من أن جميع الأطباء باستخدام واجهة عرض صورة مألوفة، تنبؤات النموذج تظهر ROI في البرنامج DICOM العرض القياسي.

في كل نموذج فوكسل احتمال التنبؤي أكبر من 0.5، والطبيب في محوري، يمكن أن شرائح السهمي والإكليلي نرى سلسلة من الحمراء غطاء شفاف طبقة (FIG 1C). عند تحميل، الطبيب يمكن الوصول إلى ROI فورا ويمكن أن تنتقل لعرض صورة ROI CTA (FIG 1B) دون تغيير.

غطاء أحمر هو التلميح الوحيد الذي نموذج للتنبؤ ما إذا كان CTA خاص، يحتوي على تمدد الأوعية الدموية. في ضوء هذه النتائج نموذج، يمكن للطبيب أن تختار على أساس الحكم السريري يعتبر أو تجاهلها.

عند الطبيب لتشخيص المرض في ظل عدم وجود نموذج محسن، وأظهر فحص أي لا ROI. أدوات التشخيص وإلا لتعزيز وغير المحسنة القراءة هو نفسه.

A، تصميم كروس الدراسة. وتنقسم الأطباء إلى مجموعتين، في نموذج ترتيب عشوائي مع وبدون تعزيز التفسير، كانت هناك أسبوعين فشل.

B، أي تعزيز نموذج التفسير، الأصلي المسح المحوري CTA، الاكليلية والآراء السهمي.

C، وتعزيز نموذج التفسير، نتيجة تجزئة في نموذج تغطية CTA محوري، الاكليلية والآراء السهمي. الطبيب قد حدد وعرض غطاء وثيق فحصها، كما هو مبين في الشكل B. يمثل AI AI، CTA، التصوير المقطعي المحوسب تصوير الأوعية.

التحليل الإحصائي

في تحديد ما إذا كان لتشمل التحقق من تمدد الأوعية الدموية مهمة مزدوجة، وذلك باستخدام الحساسية والنوعية والدقة لتقييم والأطباء ليس لديهم نموذج مع تعزيز الأداء. حساسية يمثل العدد الحقيقي للنتائج إيجابية مقسوما على العدد الكلي للتمدد الأوعية الدموية إيجابية، تمثل على وجه التحديد على النتائج السلبية الحقيقية مقسوما على مجموع تمدد الأوعية الدموية الحالات السلبية، ودقة عدد من ايجابيات الحقيقية مقسوما على نتائج إيجابية من جميع حالات الاختبار الحقيقية.

يتم احتساب المتوسط المجهري لجميع الأطباء في هذه الإحصاءات أيضا كل البيانات الإحصائية وإيجابية صحيح، سلبية كاذبة والنتائج إيجابية كاذبة تتعلق العدد الإجمالي. وعلاوة على ذلك، من أجل تحويل إخراج نموذج التنبؤ ثنائي مقسمة، على الأقل إذا كان نموذج يتوقع فوكسل ينتمون إلى تمدد الأوعية الدموية والسلبية الأخرى، والتنبؤ تعتبر إيجابية. استخدام 95 ويلسون فترات الثقة نتيجة لتقييم التغيرات في القيمة المقدرة للالحساسية والنوعية والدقة.

لتقييم ما إذا كان النموذج يعزز الطبيب لتحقيق تحسينات كبيرة الأداء، أجرينا اختبار t-واحد الذيل الاختلافات في كل حساسية ثمانية من الأطباء وخصوصية ودقة من خلال. لتحديد متانة النتائج وما إذا كانت النتائج تشمل الأشعة الممارسة والأعصاب، أجرينا تحليل الحساسية: لقد حسبت فقط المنقضي شهادة حساسية أشعة وخصوصية ودقة الخلافات اختبار t.

متوسط الوقت للنموذج مع أو بدون يعزز تشخيص الطبيب تحسب على أساس الفرق بين متوسط الزمن المتواصل التشخيص في جدول البيانات، 95 ر تستخدم لتقييم ثقة الفاصل تقلب تقدير. النظر في انقطاع التفسير أو أخطاء تسجيل الوقت السريرية، والقضاء على خمسة أطول وأقصر وقت لكل قراءة خمسة كل شريحة تشخيص الطبيب. لتقييم ما إذا كانت الزيادة نموذج تقصير كبير من الوقت لتشخيص لجميع الأطباء ثمانية ومتوسط نموذج الفارق الزمني المعزز لا يكون اختبار t-واحد الذيل.

الأطباء وأطباء الأشعة تقييم فرعية الموثوقية حسابها باستخدام] [فليس] المحدد. لتقييم ما إذا كانت الزيادات نموذج تعزيز تقييم موثوقية والأطباء بتقييم كانت الموثوقية على مجموعة اختبار الذيل اختبار واحد التقليب. عملية التقليب عشوائية تضم نماذج التبادل مع أو بدون تعزيز وضع العلامات الطبيب قد وصفت في وقت سابق مع مجموعة فرعية عشوائية من مجموعة الاختبار الآن تعزيز القراءة يتم الإشارة إليها قراءتها في غياب التعزيز، والعكس بالعكس؛ حساب قيمة تركيز دقيقة Fleiss (والفرق) اختبار مع به الاستبدال.

وتكررت هذه العملية نسبة استبدال 10000 مرة لإنتاج توزيع فرق صفر Fleiss (الرمز من قبل الطبيب مع تعزيز نموذج تقييم موثوقية أعلى لا من دون تعزيز)، والقيمة غير المعدلة من P تحسب الفرق نسبة] [فليس] لاحظنا] [فليس] الفرق ك أكبر.

من أجل السيطرة على نسبة الخطأ familywise تطبيق Benjamini-هوشبرج تصحيح النظر متعددة اختبار الفرضيات، Benjamini-هوشبرج تعديل-P 0.05 يدل دلالة إحصائية. جميع الاختبارات ذيل واحد.

نتيجة

يحتوي على بيانات التفتيش 818662 منفصلة عن المريض، حيث أن CTA في 328 حالة (40.1)، وتتألف حالة واحدة على الأقل من تمدد الأوعية الدموية داخل الجمجمة، 490 حالات الفحص (59.9) لا تمدد الأوعية الدموية داخل الجمجمة (FIG 2). في حالات تمدد الأوعية الدموية في 328 حالات، 15 من 20 حالة من المرضى الذين يعانون خاص يحتوي على اثنين أو أكثر من تمدد الأوعية الدموية. 148 حالات تمدد الأوعية الدموية حجم تمدد الأوعية الدموية بين 3M-7MM، 108 تمدد الأوعية الدموية بين 7-12 ملم، وتمدد الأوعية الدموية 61 حالة بين 12 إلى 24 ملم، و 11 تمدد الأوعية الدموية أكبر من 24MM.

توزيع موقف تمدد الأوعية الدموية على النحو التالي: 99 حالة في الشريان السباتي الداخلي، و 78 حالات الشريان الدماغي الأوسط في 50 مريضا داخل تمدد الأوعية الدموية العنق الغائرة، 44 حالة من الشريان القاعدي و 41 تقع أمام شرايين الحركة، 18 الموجود في السيارة الشريان، 16 تقع فقري قاعدي، ويقع 12 حالات الأمامي الشريان الدماغي.

تم إجراء كافة الاختبارات على GE ديسكفري، GE لايت سبيد، الثورة GE وسيمنز تعريف، سيمنز الإحساس أو الماسح الضوئي قوة سيمنز، شريحة سمك 1.0 ملم أو 1.25 ملم، والرأس باستخدام بروتوكولات التصوير الوعائي أو السريرية الرقبة التصوير الوعائي القياسية. لم يكن هناك فرق بين البرنامج وسمك شريحة من تمدد الأوعية الدموية والتفتيش تمدد الأوعية الدموية غير. في هذه الدراسة، استخراج تسلسل محوريا من عملية التفتيش، والتسمية على كل ملحوظ شرائح التقسيم المحوري الذي يحتوي على تمدد الأوعية الدموية. عدد الصور في الفحص بين 113-802 (يعني 373 ).

وينقسم الامتحان إلى 611 حالات للتحقق من مجموعة التدريب (494 مرضى، يعني العمر، 55.8 سنة؛ 372 إناث) التي تستخدم لتدريب نموذج، 92 حالة من مجموعة التحقق من صحة الاختيار (86 مريضا، متوسط سن 61.6 سنوات؛ 59 F) لاختيار النموذج، والتحقق من اختبار مجموعة 115 حالة (82 مريضا، يعني سن 57.8 سنوات؛ 74 المرأة) المستخدمة لتقييم أداء الأطباء ونموذج (الشكل 2).

نحن طبقية عشوائية طريقة أخذ العينات والتحقق من صحة اختبار مجموعات شكلت كل وتتألف من 50 من حالات تمدد الأوعية الدموية الشريانية و 50 من الحالات العادية، وبقية مجموعة التدريب للامتحان، منها 36.5 هي تمدد الأوعية الدموية الاختيار. 43 حالة من المرضى الذين يعانون من تمدد الأوعية الدموية متابعة الفحص والتفتيش وركز تحدث المزيد من الحالات في البيانات. في ضوء هذه تكرار المرضى، وفحص المرضى بحيث لا تتداخل الحزم بين المجموعات المختلفة. ويتضمن الشكل 2 علم الأمراض والمريض التركيبة السكانية لكل مجموعة.

(CTA) الفحص اختيار 818 حالات خلال الأوقات التحقق الأشعة المهنية من 9455 المقطعي المحوسب تصوير الأوعية يؤديها في المركز الطبي بجامعة ستانفورد في الفترة 2003-2017. وتنقسم هذه الاختبارات إلى مجموعة تدريب وتطوير واختبار مجموعات، وكانت تستخدم لتدريب النماذج، وأفضل اختيار نموذج ونموذج تقييم المحدد.

وشارك ما مجموعه ثمانية الأطباء في الدراسة، بما في ذلك ستة مسجل الأشعة ممارسة، وهو جراح أعصاب ممارسة وممارسة الطبيب الأشعة. خبرة طبيب الأشعة من 3 سنوات إلى 12 سنة، والاعصاب حضور سنوات خبرة 2، وتقبل المتدربين في المركز الطبي بجامعة ستانفورد في السنة الثانية من التدريب. المجموعة 1 والمجموعة 2 تتألف كل منها من تكوين ثلاثة أطباء الأشعة، المتدرب والأعصاب في المجموعة 1. لا تشارك في إنشاء الفحص القياسية المرجعية الطبيب.

في غياب تعزيز متوسط الحساسية الدقيقة للالطبيب للحصول على 0،831 (95 CI، 0،794-0،862)، وكانت خصوصية 0.960 (95 CI، 0،937-0،974)، كانت دقة 0.893 (95 CI، 0،872 -0.912). في حالة تعزيز الجزئي متوسط حساسية الطبيب يصل إلى 0.890 (95 CI، 0،858-0،915)، وكانت خصوصية 0.975 (95 CI، 0،957-0،986)، كانت دقة 0.932 (95 CI، 0.913- 0.946). حساسية نموذج القاعدة هو 0.949 (95 CI، 0،861-0،983)، وكانت خصوصية 0،661 (95 CI، 0،530-0،771)، كانت دقة 0.809 (95 CI، 0،727-0،870). أداء، كل الأطباء الصغير ومتوسط أدائها لنموذج معين في eTable 1.

تعزيز حالة، ويبلغ متوسط حساسية الشاملة الأطباء السريريين وزيادة كبيرة في متوسط دقة لها إحصائيا، هي (0.059، 95 C، 0،028-0،091؛ تعديل P = 0.01) و (0.038، 95 CI، 0،014-0،062؛ تعديل P = 0.02). متوسط محددة أي تغيير دلالة إحصائية (0.016، 95 CI، -0.010-0.041، تعديل P = 0.16).

تفاصيل الجدول العام السريري الأطباء لتحسين الأداء، FIG 3 تشمل كل المحسن الطبيب. يظهر نموذج مع وبدون تحسين الأداء في الفرد الملحق eTable 1. أكد تحليل الحساسية أنه حتى مسجلة الأشعة ممارسة، هناك مهمة إحصائيا متوسط حساسية (0.059، 95 CI، 0،013-0،105؛ P = 0.04 بعد التعديل) و الدقة (0.036، 95 CI ، 0،001-0،072؛ تعديل P = 0.05) الزيادة. ككل، مسجل يحصلون على ممارسة تحسينات في الأداء الأشعة في المعلومات التكميلية eTable 2.

لم الأطباء لا يعزز الوقت التشخيص الجزئي المتوسط هو 57.04 ثانية لكل فحص (95 CI، 54،58-59،50 ثانية). في كل مرة الطبيب الملحق eTable 3، يتم عرض التشخيص في وقت معين في eFigure 2. مع الزيادة، ومتوسط الوقت التشخيص ليس إحصائيا انخفاضا كبيرا (5.71 ثواني. 95 CI، -7.22-18.63 ثواني. تعديل P = 0.19). نموذج معدل من 7.58 ثانية (95 CI، 6،92-8،25 ثانية) والمخرجات الشيكات عملية تقسيم FIG.

مصفوفة الارتباك، حيث سجلت إيجابية صحيح كل الأطباء السريريين وإيجابية كاذبة النتائج وسلبية حقيقية وسلبية كاذبة النتائج (مع أو بدون تعزيز نموذج) شكل، ويرد في الملحق eTable 4 في.

تقييم الاتساق في الطبيب، زيادة ذات دلالة إحصائية في 0.060 (تعديل P = 0.05)، أي تعزيز دقة] [فليس] 0.799، مما يعزز 0.859. للتسجيل في الأشعة الممارسة، زادت المقيمون الموثوقية من خلال 0.063، لم تعزيز الدقة] [فليس] 0،783، معززة ل0.847.

بحث

في هذه الدراسة، استخدمنا تصميم نموذج دراسة كروس، وعمق الأبحاث التعلم باستخدام CTA تعزيز قدرة الأطباء على الكشف عن تمدد الأوعية الدموية الدماغية. مع تعزيز النموذج، أطباء الحساسية والدقة والموثوقية تحسنت بشكل ملحوظ المقيم. لا يوجد فرق كبير في نوعية ووقت التشخيص.

ونظرا للعواقب كارثية محتملة من خطر تمدد الأوعية الدموية تمزق غاب، ويحتاج الأطباء لكشف موثوق جدا وأدوات الكشف التلقائي لتحسين الأداء الطبيب. تمدد الأوعية الدموية تمزق في 40 من المرضى هم قاتلة، في المرضى الذين نجوا، وثلثي الناس يؤدي إلى خلل وظيفي عصبي لا رجعة فيه، وبالتالي، كشف دقيق وفي الوقت المناسب أمر بالغ الأهمية.

بالإضافة إلى الفحص في تشخيص CTA تحسن بشكل كبير من دقة الطبيب، يمكنك أيضا استخدام الأدوات الآلية الكشف عن تمدد الأوعية الدموية (على سبيل المثال، توفر هذه الدراسة اختبار أدوات) لتحديد أولويات العمل، حتى أولئك من المرجح أن تكون إيجابية شيك ويمكن الحصول على تشخيص خبير في الوقت المناسب، والتي يمكن اختصار وقت العلاج والحصول على نتائج أفضل.

الاختلافات كبير الأطباء في تشخيص تمدد الأوعية الدموية قد تم توثيقه جيدا، وعادة ما يعزى إلى نقص الخبرة أو التدريب التصوير الشعاعي العصبي التخصصات الفرعية، والطبيعة كثيفة العمالة للتشريح وعائية عصبية معقدة أو التعرف على تمدد الأوعية الدموية. وقد أظهرت الدراسات أن مختلف جدا الموثوقية أساس CTA الكشف عن تمدد الأوعية الدموية من ذوي المرتبة، والتي تتراوح بين مؤشرات تقييم الموثوقية ،37-،856، تقييم مستوى بسبب تمدد الأوعية الدموية حجم والأشعة الفردية تختلف التجربة.

بالإضافة إلى تحسين كبير في الحساسية والدقة، واستخدام نموذج لتعزيز الطبيب أيضا بشكل كبير يزيد من موثوقية المقيمون، وزيادة 0،799-0،859. وهذا يعني أن من خلال تعزيز نموذج والأطباء لديهم مستويات مختلفة من التجربة والخبرة يمكن أن تولد تفسير أكثر دقة وثابت من الأشعة.

وفي الوقت الراهن، CTA الأطباء أداة لتحسين تمدد الأوعية الدموية الشرياني تضم الكشف عن تقديم ثلاثي الأبعاد من الطرح العظام، والأوعية الدموية في الجمجمة، الذي اعتمادا على إعدادات عتبة النقيض من ذلك التطبيق لأفضل ترسيم نظام الدماغية وتوليد 3D المقدمة للمساعدة في إعادة بناء الكشف عن تمدد الأوعية الدموية. ومع ذلك، باستخدام هذه الأدوات بالنسبة للأطباء غير العمل والوقت مكثفة، في بعض المؤسسات، والاستعانة بمصادر خارجية هذه العملية إلى مختبر 3D، بتكلفة إضافية.

في هذه الدراسة، تتكامل أدوات تطوير مباشرة إلى المشاهد DICOM قياسي، فقط بضع ثوان لتوليد خريطة التجزئة في إجراء فحص جديد. إذا دمجها في العمل القياسية، يمكن أن يقلل كثيرا من تكلفة ووقت التشخيص قد يؤدي إلى مزيد من العلاج الفعال والنتائج أكثر إيجابية المريض.

حققت عمق التعلم الآونة الأخيرة نجاحا في مجموعة متنوعة من مهمة التعرف على الصور مقرها السريرية. ويبين البحث أن الشبكة العصبية ثنائية الأبعاد كشف حادة نزيف داخل الجمجمة وغيرها من أداء الدماغ في الامتحانات رأس CT، مثل جوانب تأثير كتلة من كسر في الجمجمة أو الأداء القوي.

وتناولت دراسة حديثة الدور المحتمل للتعلم في عمق التشخيص على أساس تصوير الأوعية بالرنين المغناطيسي من تمدد الأوعية الدموية الدماغية.

وأظهرت دراسة أخرى أنه في تفسير الركبة دراسات التصوير بالرنين المغناطيسي، وتوفير تنبؤات نموذج التعلم عميقة بالنسبة للأطباء، وزيادة المسيل للدموع في الرباط الصليبي قبل خصوصية الكشف.

على حد علمنا، قبل هذه الدراسة، عميق التعلم لم يتم تطبيقها على CTA، وهذا الخط الأول التصوير طريقة للكشف عن تمدد الأوعية الدموية الدماغية. نتائجنا تظهر أن عمق التعلم نموذج تجزئة يمكن أن تنتج التنبؤ موثوق بها وللتفسير، وتعزيز الأطباء على تشخيص وتحسين أدائها. في هذه الدراسة، تنفيذ واختبار نموذج تحسن كبير الأطباء السريريين الحساسية والدقة واستخدام CTA للكشف عن تمدد الأوعية الدموية الدماغية مع جوانب مختلفة من تجربة وخبرة الطبيب للتحقق من موثوقية.

حد

وبطبيعة الحال، فإن هذه الدراسة لها قيود. أولا، لأن تشعر الدراسة فقط مع تمدد الأوعية الدموية غير تمزق، ونموذج الكشف عن تمدد الأوعية الدموية، الآفة تكرار أو الجوانب المتعلقة أداء تشوه شرياني وريدي من تمدد الأوعية الدموية بعد لقطة الجراحية أو لفائف لم يدرس بعد تمدد الأوعية الدموية تمزق.

ثم، للقضاء على النفوذ بسبب الأجهزة أو تتألف جهاز الجراحية، بحيث أداء نموذج تتأثر هذه المجهول. في إعداد سريرية، ويستخدم عادة لتقييم CTA أنواع عديدة من أمراض الأوعية الدموية، وليس فقط لتمدد الأوعية الدموية الكشف. ولذلك، فإن ارتفاع معدل انتشار تمدد الأوعية الدموية من مجموعة اختبار والأطباء مهمة مزدوجة قد يعرض التحيز في الاختبار.

وبالإضافة إلى ذلك، تم إجراء دراسة للبيانات من المؤسسات الأكاديمية الرعاية الثالثية واحدة، عند تطبيقها على البيانات من الوكالات الأخرى مع الماسحات الضوئية المختلفة والبروتوكولات التصوير (مثل مختلف شريحة سمك) لا يجوز تظهر بشكل جيد الأداء.

استنتاج

أنشأت هذه الدراسة على أساس CTA الكشف التلقائي من تمدد الأوعية الدموية داخل الجمجمة نموذج التعلم العمق. لقد وجدنا أن هذا النموذج بشكل ملحوظ بين حساسية الأطباء والدقة والموثوقية للمقيم. وعمل المستقبل مزيد من التحقيق في أداء هذا النموذج، وتطبيق البيانات من الوكالات والمستشفيات الأخرى. لى فنغ لى فنغ صافي صافي