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AI可以检测大脑出血的CT比一些放射科医生更准确地扫描,根据新的研究结果发表的美国国家科学院的论文集。

加州大学旧金山分校(UCSF)和加州大学伯克利分校的研究人员开发了一种卷积神经网络(CNN),可以在短短一秒钟内评估成像结果,并通过4000多次头部CT扫描对其进行训练。CNN还跟踪了它检测到的每个单独异常的轮廓。

该算法在ROC曲线下的面积(AUC)为0.991,并且比参与该研究的四名放射线医师中的两名要好。

“我们想要的东西,很实用,而这项技术是有用的临床,精度水平有待接近完美,”通讯作者埃丝特裕,医学博士,加州大学旧金山分校放射学副教授,在该新闻稿中,从学校。“由于遗漏异常的潜在后果,此应用程序的性能要求很高,人们所承受的容忍度将不及人类性能或准确性。”

Yuh在新闻稿中指出,AI仍然在努力了解由数十种不同图像组成的检查是否“正常”。

Yuh说:“在单个图像上实现95%甚至99%的准确度是不对的,因为在一系列30张图像中,每2或3个扫描中的一个就会打错电话,” Yuh说。“要使其在临床上有用,您必须正确获取所有30张图像,这就是我们所说的检查水平准确性。如果计算机指出许多误报,将使放射科医生放慢速度,并可能导致更多错误。”

团队研究的一个方面是将其与其他研究AI的人区分开来的是,它一次仅将每个图像的一部分“馈送”到算法中,从而使其在进行评估时能够与上下文相关。

加州大学伯克利分校的教授,该研究的共同通讯作者吉滕德拉·马利克(Jitendra Malik)博士说:“我们采取了标记所有异常的方法,这就是为什么我们拥有许多更好的数据的原因。“然后,我们充分利用了这些数据。这就是我们取得成功的方式。”