基于人工智能的圖像分析自動檢測嚴重的心臟病

研究人員開發(fā)了一種新的人工智能 (AI) 方法，可以使用光學相干斷層掃描 (OCT) 圖像自動檢測心臟動脈中的斑塊侵蝕。監(jiān)測動脈中的斑塊很重要，因為當斑塊破裂時，它會阻止血液流向心臟，導致心臟病發(fā)作或其他嚴重疾病。

“如果膽固醇斑塊襯里動脈開始侵蝕，它會導致流向心臟的血流量突然減少，稱為急性冠狀動脈綜合征，這需要緊急治療，”中國電子科技大學的研究小組組長趙旺說.“我們的新方法可以幫助改善斑塊侵蝕的臨床診斷，并用于為心臟病患者開發(fā)新的治療方法。”

OCT 是一種具有微米級分辨率的光學成像方法，當與微型導管集成時，可用于血管內(nèi)，提供向心臟供血的冠狀動脈的 3D 圖像。盡管臨床醫(yī)生越來越多地使用血管內(nèi) OCT 來尋找斑塊侵蝕，但產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)和視覺解釋圖像的復雜性導致了觀察者之間的顯著差異。

為了解決這個問題，王與他所在機構(gòu)的一組工程師和哈爾濱醫(yī)科大學第二附屬醫(yī)院的博宇領(lǐng)導的醫(yī)生合作，開發(fā)了一種客觀的、自動的方法，該方法使用人工智能來檢測基于 OCT 圖像的斑塊侵蝕。他們在《生物醫(yī)學光學快報》雜志上描述了這項新技術(shù)，并表明它足夠精確，可以用作臨床診斷的基礎(chǔ)。

“我們新的基于人工智能的方法可以使用原始 OCT 圖像自動檢測斑塊侵蝕的存在，而無需任何額外的輸入，”王說。“客觀和自動檢測斑塊侵蝕的能力將減少與診斷相關(guān)的費力的手動評估。”

應用人工智能

新方法包括兩個主要步驟。首先，稱為神經(jīng)網(wǎng)絡的 AI 模型使用原始圖像和兩條形狀信息來預測可能的斑塊侵蝕區(qū)域。然后使用基于臨床可解釋特征的后處理算法對初始預測進行細化，這些特征模仿專業(yè)醫(yī)生用來進行診斷的知識。

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