AI加速大脑动脉瘤诊断

  • 日期:07-31
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人工智能可以帮助识别大脑中血管中的凸起,这些凸起在破裂时可能导致死亡。

大脑中的血管凸起可能会泄漏或爆裂,从而可能导致中风,脑损伤或死亡。脑动脉瘤的早期诊断可以说是医生可以做出的最具时间关键性的诊断之一,但这通常意味着筛查数百次脑部扫描。

斯坦福大学研究人员最近的一项研究表明,一种新的人工智能工具应该能够提供帮助。

6月7日在《美国医学会网络公开平台》(JAMANetworkOpen)上发表的一篇论文详细介绍了人工智能工具,该工具突出了可能含有动脉瘤的大脑区域。该工具基于一种名为HeadXNet的算法,该算法可提高临床医生正确识别动脉瘤的能力,其水平相当于包含动脉瘤的100次扫描中发现的超过6个动脉瘤。研究人员宣布,这也提高了图像解释临床医生的共识。

Allison Park是斯坦福大学统计学研究生,也是该论文的共同第一作者,他在一份声明中说:“机器学习在医学领域的实际作用令人担忧。” “这项研究是人类如何使用人工智能工具。”在帮助下参与诊断过程的一个例子。“

整理脑部扫描并寻找动脉瘤的迹象意味着浏览数百张图像。动脉瘤有各种尺寸和形状,并以不同角度向外扩展。有些动脉瘤只是电影连续图像中的一个点。

然而,研究人员在报告中指出,深度学习“最近显示出对医学成像进行准确诊断的巨大潜力”。特别是,卷积神经网络(CNN)在一系列视觉任务中表现出优异的性能,包括医学图像分析。此外,深度学习系统增强临床工作流程的能力仍然相对未开发。

“发现动脉瘤是放射科医生最费力和最关键的任务之一,”放射学副教授兼该论文的共同作者克里斯汀耶姆说。 “考虑到复杂的神经血管解剖学的固有挑战以及动脉瘤缺失的致命后果,这促使我将计算机科学和视觉进展应用于神经影像学。”

Yeom将这个想法带到斯坦福大学机器学习小组运营的人工智能医疗训练营。

正如报告指出的那样,“鉴于动脉瘤破裂可能造成的灾难性后果,必须采用可靠检测并提高临床医生表现的自动检测工具。”动脉瘤破裂的患者占40%。致命的,三分之二的幸存患者会导致不可逆转的神经功能障碍;因此,准确及时的测试至关重要。除了在解释CTA检查时显着提高临床医生的准确性之外,本研究中所示的自动化动脉瘤检测工具还可用于确定工作流程的优先级,以便那些更有可能是积极的,可以得到专家的及时审查,这可能会缩短治疗时间,取得更好的效果。

研究小组指出,HeadXNet中心的机器学习方法可以训练识别大脑内外的其他疾病,但他们补充说,人工智能医疗工具与医院的日常临床工作流程之间仍然存在相当大的整合。放射科。障碍。

原作者:JeffRowe

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人工智能可以帮助识别大脑中血管中的凸起,这些凸起在破裂时可能导致死亡。

大脑中的血管凸起可能会泄漏或爆裂,从而可能导致中风,脑损伤或死亡。脑动脉瘤的早期诊断可以说是医生可以做出的最具时间关键性的诊断之一,但这通常意味着筛查数百次脑部扫描。

斯坦福大学研究人员最近的一项研究表明,一种新的人工智能工具应该能够提供帮助。

6月7日在《美国医学会网络公开平台》(JAMANetworkOpen)上发表的一篇论文详细介绍了人工智能工具,该工具突出了可能含有动脉瘤的大脑区域。该工具基于一种名为HeadXNet的算法,该算法可提高临床医生正确识别动脉瘤的能力,其水平相当于包含动脉瘤的100次扫描中发现的超过6个动脉瘤。研究人员宣布,这也提高了图像解释临床医生的共识。

Allison Park是斯坦福大学统计学研究生,也是该论文的共同第一作者,他在一份声明中说:“机器学习在医学领域的实际作用令人担忧。” “这项研究是人类如何使用人工智能工具。”在帮助下参与诊断过程的一个例子。“

整理脑部扫描并寻找动脉瘤的迹象意味着浏览数百张图像。动脉瘤有各种尺寸和形状,并以不同角度向外扩展。有些动脉瘤只是电影连续图像中的一个点。

然而,研究人员在报告中指出,深度学习“最近显示出对医学成像进行准确诊断的巨大潜力”。特别是,卷积神经网络(CNN)在一系列视觉任务中表现出优异的性能,包括医学图像分析。此外,深度学习系统增强临床工作流程的能力仍然相对未开发。

“发现动脉瘤是放射科医生最费力和最关键的任务之一,”放射学副教授兼该论文的共同作者克里斯汀耶姆说。 “考虑到复杂的神经血管解剖学的固有挑战以及动脉瘤缺失的致命后果,这促使我将计算机科学和视觉进展应用于神经影像学。”

Yeom将这个想法带到斯坦福大学机器学习小组运营的人工智能医疗训练营。

正如报告指出的那样,“鉴于动脉瘤破裂可能造成的灾难性后果,必须采用可靠检测并提高临床医生表现的自动检测工具。”动脉瘤破裂的患者占40%。致命的,三分之二的幸存患者会导致不可逆转的神经功能障碍;因此,准确及时的测试至关重要。除了在解释CTA检查时显着提高临床医生的准确性之外,本研究中所示的自动化动脉瘤检测工具还可用于确定工作流程的优先级,以便那些更有可能是积极的,可以得到专家的及时审查,这可能会缩短治疗时间,取得更好的效果。

研究小组指出,HeadXNet中心的机器学习方法可以训练识别大脑内外的其他疾病,但他们补充说,人工智能医疗工具与医院的日常临床工作流程之间仍然存在相当大的整合。放射科。障碍。

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