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AI检查动脉钙沉积以评估心脏病风险
2019年02月18日 由 童童 发表
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心血管疾病(CVD)是世界范围内的主要死亡原因。根据美国疾病控制与预防中心(Center for Disease Control and Prevention，简称cdc)的数据显示，美国每年约有61万人死于心脏病和中风，全球人数约为1790万。幸运的是，心血管疾病并非无法预测。在冠状动脉钙（CAC）的沉积物中存在一个可以限制血流的高风险因素。不巧的是测量CAC需要可以密切检查计算机断层扫描(CT)以及发现恶化的体征和症状的专家。因此，更加希望采用自动化的方法以提高检查率。
在预印本服务器Arxiv.org上最新发表的一篇论文《心脏和胸部CT直接自动冠状动脉钙化评分》提出了一种人工智能(AI)系统，可以在没有人工监督的情况下对CAC进行评估和评分。这并不是特别新颖，因为自动化CAC测试已经存在有一段时间了。然而，合著者声称他们的系统比最先进的方法药快数百倍。
他们解释说：“目前的自动钙质评分方法计算成本相对较高，只能为一种类型的CT提供评分。” “而我们的方法能够实时，准确地预测钙分数。”
研究人员的人工智能系统包括两个卷积神经网络，这是一类通常用于分析视觉图像的深度神经网络。第一个用作输入CT扫描并对齐视图字段，第二个用于钙分数的直接回归，即变量之间关系的线性建模。
这些网络在两个数据集上进行了训练：一个来自荷兰乌得勒支大学医学中心，包含903次心脏CT扫描，其中237次扫描用于训练以及来自全国肺部筛查试验的1687次胸部CT扫描（其中1012次用于训练）。在基于英特尔处理器的PC上使用Nvidia Titan X显卡进行的实验中，AI算法预测钙分数在不到0.3秒的时间内具有相关系数（两个变量之间的强度测量，在这种情况下，预测钙和手动钙之间）心脏和胸部CT扫描的得分均为0.98。
研究人员通过在佛罗里达州立大学和佛罗里达大学盖恩斯维尔详细的AI系统中，可以预测心脏发作ICU患者的1年死亡率。在尔蒂利用人工智能系统检测心脏的猛烈进攻趋势后，在伦敦、巴黎、米兰和慕尼黑迅速发展紧随其后。之后，Zebra Medical成功申请获得FDA 510（k）冠状动脉钙化评分算法。
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