臀部x线定期检查由于扫描捷径，费用较低，是最近似于的具体方法定期检查之一，往往作为同样心肌梗塞筛查的一线具体方法定期检查。然而根据定期检查群体的不同，臀部x线对气管恶性的检显露依赖性从44%到87%不等，差异很大。实际临床临时工里，与心肌梗塞误诊及漏诊有关的医疗法律行为里，约有90%是由于在未能在胸片上鉴别气管再加。
在现在的几十年里，已共同开发了多种计算机辅助样品程序以协助影像科精神科更很低胸片上结节的样品及病因。尽管传统文化的计算机辅助样品控制系统在这各个方面效果显著，但所谓阳性所部较很低，因此阻碍了其在临床实践里的同样运用于。最近，基于高度学习的自动样品插值(DLADs)在更很低气管恶性结节样品各个方面性能颇佳。DLADs不仅更很低了阅读者的依赖性，并全面性增大了所谓阳性所部。然而，运用于DLAD协助病因在臀部x线片上易被漏诊的心肌梗塞的可行性仍确实研究成果。
近日，发表在Radiology杂志的一项研究成果评价了DLAD在臀部x线片上样品心肌梗塞的病因稳定性，为临床全面性快速、准确地检显露及病因心肌梗塞给予了新的思路及参考依据。
在2010年1月至2014年12月在此期间病因为心肌梗塞的病患者里，筛选显露在当初臀部x线片上可以看到心肌梗塞的117名病患者(里位年岁69岁;四分倍数范围[IQR]，64-74岁）。随机选择了234可有臀部X线片正常的病患者（里位年岁58岁； IQR，48-68岁； 123位成年人）作为健康样本。9名阅读者在有或无DLAD辅助的只能对每一张臀部x线片顺利进行了评估。对潜在的心肌梗塞顺利进行筛查，并决定是否敦促顺利进行全面性的臀部CT随访。运用于少数人响应病患临时工特征椭圆下国土面积(AUC)、依赖性和臀部CT敦促所部对顺利进行了阅读者的病因性能顺利进行了比起。
在这117名病患者里，有105人的心肌梗塞在他们的重构臀部x线片上被漏诊。所有阅读者的平均AUC从无DLAD的0.67(95%置信区间[CI]: 0.62, 0.72)显著上升到有DLAD的0.76 (95% CI: 0.71, 0.81) (P < .001)。在有DLAD辅助的只能，阅读者可检显露更多被漏诊的心肌梗塞（平均依赖性，有DLAD的为53％[105个病患者里检显露56个]，而没有DLAD的则为40％[105个病患者里检显露42个]）（P <.001），且敦促更多的病患者行臀部CT定期检查(有DLAD：62%[105名病患者里有66名]vs 无DLAD：47%[105名病患者里有49名]) (P <.001)。在健康样本里，有或无DLAD只能的臀部CT敦促所部无显著统计学差异(有DLAD：10%[234可有病患者里有23可有]，无DLAD：8%[234可有病患者里有20可有])(P = .13)。
表 阅读者病因性能测试的结果:AUC、依赖性和选择性(每个病患者统计分析)。
绘显露 绘显露里显示了9个阅读者在有或无DLAD的只能的少数人响应病患临时工物理性质椭圆。
本研究成果结果表明，基于高度学习的自动样品插值(DLAD)可通过更很低阅读者的病因性能来全面性减少在臀部x线片漏诊的心肌梗塞数量，为临床更很低心肌梗塞检显露所部及很低具体方法精神科病因决心给予了技术支持。
书名显露处：
Sowon Jang,Hwayoung Song,Yoon Joo Shin,et al.Deep Learning-based Automatic Detection Algorithm for Reducing Overlooked Lung Cancers on Chest Radiographs.DOI:10.1148/radiol.2020200165
相关新闻
相关问答
