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斯坦福大学利用AI 提高脑动脉瘤检测准确率

作者: Jansfer

时间: 2019-06-15 13:03

动脉瘤的存在会使大脑血管膨胀,可能导致中风,脑损伤或死亡。近日,斯坦福大学的研究者发明了一种新的人工智能工具,它可以帮助检测动脉瘤。

图片来源:Patrice6000 via Shutterstock

这一工具利用一种叫做HeadXNet的深度学习模型来识别大脑中可能有动脉瘤的区域,该成果发表在JAMA Network Open上。该工具旨在帮助医生更加准确的检测动脉瘤,它帮助医生能够在100个含有动脉瘤的扫描结果里再找出6个动脉瘤。

为了训练这一算法,研究人员审查和注释了从2003到2017年这14年间,某医疗中心的611 个CT血管造影检查报告。然后他们设计了一个适合处理图像数据的3D卷积神经网络。

虽然HeadXNet是一项成功的令人兴奋的医学进展,但是研究人员指出,仍然需要进一步的调查研究来增加和评估这一算法的有效性。由于这项研究的数据是从同一家学术机构获得的,所以这些结果应用到其他机构的数据上时可能会不适合。此外,该算法目前只针对没有破裂的动脉瘤,这意味着这个模型无法检测破裂的动脉瘤或者由动静脉畸形(一种绕过毛细管系统的不正常动静脉连接)产生的动脉瘤。

但是这项研究发现,错过一个动脉瘤的检测都可能会导致灾难性的神经障碍。因此,一个及时可靠地检测动脉瘤的自动化检测工具,能够很好的提升临床诊断的效果。

参考: thenextweb.com

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