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人工智能可通过脑部扫描检测中风和痴呆

原标题:人工智能可通过脑部扫描检测中风和痴呆

根据一项研究,人工智能已经被用来检测痴呆和中风的最常见原因——小血管损伤。

伦敦帝国学院和英国爱丁堡大学的科学家发明了一种机器学习软件,比目前的一些方法更准确地识别和测量小血管疾病的严重程度。他们的发现发表在《放射学》杂志上。

研究人员说,在皇家学院医疗保健国家卫生服务信托基金的一部分——查令十字医院进行的测试,可以为在紧急情况下提供更个性化的药物和更快的诊断铺平道路。

“这是第一次机器学习方法能够准确测量患有中风或记忆障碍的患者的小血管疾病的标记物,这些患者接受CT扫描,”主要作者、伦敦帝国学院的临床讲师保罗本特利博士说。“我们的技术是一致的,相对于MRI扫描(目前诊断的金标准技术)来说,我们的技术达到了高精度。" "

医生现在通过在MRI或CT扫描中寻找大脑中白质的变化来诊断小血管疾病。但是Bentley说,通常很难检测到SVD的边缘,因此很难通过CT扫描来估计疾病的严重程度。MRIs更敏感,但扫描仪可能不可用,不适用于急诊或老年患者。

Bentley说:“目前通过CT或MRI扫描诊断这种疾病的方法可能是有效的,但是医生很难通过人眼来诊断这种疾病的严重程度。我们新方法的重要性在于它允许精确和自动地测量疾病。" "

研究了2000年至2014年间英国70家医院1082例中风患者的CT扫描历史数据,包括第三次国际中风试验的病例。

该软件用于识别和测量SVD的标记物,对该疾病的严重程度进行评分,从轻微到严重不等。这些结果与专家医生小组的信息进行了比较,专家医生小组通过相同的扫描估计了SVD的严重程度。这个软件和专家一样好。

此外,对60例受试者进行了MRI和CT检查。该软件预测SVD严重程度的准确率为85 %。

爱丁堡大学神经影像学系主任乔安娜·沃德劳博士说:“这是制作扫描阅读工具的第一步,这种工具可用于挖掘大型常规扫描数据集,而且经过更多的测试,可能有助于中风住院患者的评估。”。

Bentley说,该软件可以估计患者出血的可能风险,包括是否用破凝剂治疗。他建议,该软件可以统计地表明,由于缓慢进展的SVD,患者发展为痴呆或静止不动的可能性。

资料来源

https://www.upi.com/Health_News/2018/05/16/AI-detects-stroke-dementia-from-brain-scans/1271526481113/?utm_source=sec&utm_campaign=sl&utm_medium=5返回搜狐,查看更多

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