據英國劍橋大學官網14日消息,來自該校和帝國理工學院的科學家開發(fā)出一種新AI算法,并借助大量CT掃描數據對其進行臨床驗證和測試,結果表明其能成功檢測、分割、量化并區(qū)分不同類型腦部病變。新算法有望幫助研究人員為顱腦損傷開發(fā)出更多個性化療法;也可以用于某些臨床情況,例如在放射醫(yī)生很少的地區(qū)使用。
腦損傷是巨大的全球公共衛(wèi)生負擔,每年影響多達6000萬人,它是造成年輕人死亡的主要原因。頭部受傷的患者通常會通過電子計算機斷層掃描(CT),檢查大腦中或周圍的血液,確定是否需要手術。
論文合著者、劍橋大學醫(yī)學系戴維·梅農教授說:“CT是非常重要的診斷工具,但很少用于定量分析,此外,CT掃描中很多可用的信息往往被遺漏,而患者腦部病變的類型、大小和位置對患者的治療和后續(xù)健康狀況至關重要。大腦中或大腦周圍不同類型的血液可能會對患者產生不同影響,放射科醫(yī)生通常會進行估算,以確定最佳治療方案。”
鑒于此,研究人員希望設計并開發(fā)出一種能自動識別并量化不同類型腦部病變的工具,以便在研究中使用它,并探索其在醫(yī)院環(huán)境中的可能用途。
研究人員開發(fā)了基于人工神經網絡的機器學習工具,并在600多次不同的CT掃描中對其進行了訓練,向其顯示了不同大小和類型的腦部病變,然后借助現有大型CT掃描數據集對該工具進行了驗證。
結果表明,這一AI算法能對每個圖像的各個部分進行分類,并判斷其是否正常,這對于研究頭部損傷的惡化情況可能很有用。梅農說:“希望它能幫我們確定哪些病變會進一步惡化,并了解它們?yōu)楹螘夯?,以便未來可以為患者開發(fā)出更具個性化的療法。”
研究人員解釋稱,該AI算法也有望在急診室發(fā)揮作用。在所有頭部受傷患者中,只有10%至15%的病灶可以在CT掃描中看到,新AI工具可識別出需要進一步治療的患者。
研究結果發(fā)表于最新一期《柳葉刀·數字健康》雜志,得到了歐盟、歐洲研究委員會及美國國立衛(wèi)生研究院的資助。(記者劉霞)
關鍵詞: AI算法
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