Лента новостейТехническая адекватность состава тела ИИ, оцененного при внешней КТ

23.02.2023
Примеры выявленных конкретных причин отказа инструмента ИИ.

Примеры выявленных конкретных причин отказа инструмента ИИ. Аксиальные изображения на уровне L1, без (слева) и с (справа) наложением сегментации. Красный цвет указывает на скелетные мышцы, зеленый — на губчатую кость, желтый — на висцеральный жир, синий — на подкожный жир. Сегментированные области также включают печень (бежевый цвет) и селезенку (оранжевый цвет), которые не оценивались в рамках настоящего анализа. (A) 78-летняя женщина, перенесшая КТ брюшной полости и малого таза в другом учреждении. Инструмент для определения костей показал затухание кости тела позвонка L1, равное -146 HU, что выходит за пределы референтного диапазона. Таким образом, инструмент был признан технической неисправностью для костяного инструмента. Неудача была связана с усреднением по объему явления вакуума внутри среза. (B) 64-летняя женщина, перенесшая КТ брюшной полости и малого таза в другом учреждении. Костный инструмент вернул затухание кости тела позвонка -10, 000 HU (значение по умолчанию для ошибки сегментации, обнаруженной инструментом), за пределами контрольного диапазона. Таким образом, инструмент был признан технической неисправностью для костяного инструмента. Неудача была связана с наличием оборудования для спондилодеза. 

  Согласно принятой рукописи, опубликованной в Американском журнале рентгенологии (AJR) ARRS , определенные причины отказа инструмента ИИ, связанные с техническими факторами, можно в значительной степени предотвратить с помощью надлежащих протоколов сбора и реконструкции. 

«Автоматизированные инструменты состава тела ИИ показали высокие показатели технической адекватности в разнородной выборке внешних КТ-исследований, что подтверждает универсальность инструментов и потенциал для широкого использования», — заключил главный исследователь Б. Дастин Пулер, доктор медицины, из Школы Университета Висконсина. Медицина и общественное здравоохранение в Мэдисоне. 

Эта рукопись, принятая AJR, включала 8 949 пациентов (средний возраст 55,5 лет; 4 256 мужчин, 4 693 женщины), которым была проведена КТ брюшной полости, выполненная в разных учреждениях на разных сканерах разных производителей, впоследствии переведенная в местный PACS для клинических целей. При использовании трех независимых автоматизированных инструментов ИИ для оценки состава тела с помощью ослабления костей, количества мышц и их ослабления, а также количества висцерального и подкожного жира оценивалась одна аксиальная серия за исследование. 

В конечном счете, три полностью автоматизированных инструмента ИИ для измерения состава тела (позвоночные кости, мускулатура стенок тела, висцеральный и подкожный абдоминальный жир) имели показатели технической адекватности 97,8–99,1% по выборке Пулера и др. из 11 699 наружных КТ-  исследований  брюшной полости . — проведено в 777 различных внешних учреждениях с использованием 82 различных моделей сканеров от 6 разных производителей.  

Отмечая, что причины неудач также включают факторы, присущие пациентам, которые сложнее контролировать, «объяснимость и понимание причин неудач могут помочь укрепить доверие к инструментам ИИ и повысить их признание среди рентгенологов и других врачей», авторы этого AJR  согласились добавлена ​​рукопись . 

Источник

Мы используем файлы cookie
С Политикой обработки файлов cookie можно ознакомиться по ссылке.