Аневризмы мозга на КТ-ангиографии: алгоритм HeadXNet повысил точность радиологов
Краткое изложение публикации в сообществе «Врачи РФ» от .
Алгоритм HeadXNet повысил точность выявления аневризм головного мозга на КТ-ангиографии при оценке снимков радиологами. Модель на основе сверточной нейросети выделяет на изображении участок, где вероятно расположена аневризма, и была разработана исследователями под руководством Аллисон Парк из Стэнфордского университета.
Для обучения использовали изображения и результаты 611 диагностик. Затем восемь радиологов с опытом от 2 до 12 лет оценивали 115 снимков с подсказками алгоритма и без них. При использовании HeadXNet точность диагностики выросла (p = 0,01), но время анализа снимков значимо не изменилось. Авторы исследования, опубликованного в JAMA Network Open, отмечают, что алгоритм пока нельзя применять как единственный метод диагностики: результаты должен дополнительно оценивать опытный радиолог.
Главное
- HeadXNet анализирует трехмерные изображения КТ-ангиографии с помощью сверточной нейросети.
- Для обучения модели использовали изображения и результаты 611 диагностик.
- В испытании участвовали восемь радиологов с опытом от 2 до 12 лет, которые оценили 115 снимков.
- С HeadXNet точность диагностики выросла (p = 0,01), а время анализа значимо не изменилось.
- Авторы считают, что результаты алгоритма должен оценивать опытный радиолог.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация