Sistema de Inteligência Artificial capaz de identificar plano padrão e segmentar tecido em ultrassonografias do ombro

Pesquisadores da China desenvolveram um sistema de IA para imagens de ultrassom do ombro, auxiliando ultrassonografistas na procura de lesões no manguito rotador. O aplicativo de aprendizagem profunda foi capaz de identificar automaticamente o plano padrão e segmentar o tecido para melhorar o diagnóstico da lesão. Os resultados são publicados em Ultrasound in Medicine & Biology . [1] “A identificação e segmentação de estruturas na ultrassonografia do manguito rotador representam um desafio significativo para profissionais novatos. Embora a pesquisa existente de segmentação de imagens de ultrassom musculoesquelético tenha se concentrado principalmente no isolamento de músculos ou nervos individuais, este estudo teve como objetivo identificar e segmentar múltiplos tecidos dentro de um único plano”, afirmam os autores do estudo liderados por Rui Tang, PhD, do Terceiro Hospital da Universidade de Pequim, em Pequim. escreveu. 

Para medir o desempenho da IA ​​na identificação de danos ao manguito rotador usando exclusivamente ultrassom, a equipe de pesquisa projetou um módulo de reconhecimento de plano padrão para um modelo de reconhecimento de imagem existente, o ResNet50. Para a segmentação automática de tecidos do estudo, foi construído um módulo utilizando o modelo Mask R-CNN, um aplicativo de IA desenvolvido para segmentação de imagens. Cada novo módulo foi treinado em um conjunto de dados de imagens de ultrassom do ombro. Embora a maioria dos modelos de aprendizagem profunda consiga encontrar o plano padrão ou o segmento de tecido em uma varredura, poucos fazem as duas coisas. Tang disse que o sistema de IA combinado usado para esta pesquisa “demonstrou desempenho superior em comparação com estudos semelhantes para ambas as funções”. Ele e os outros autores acrescentaram que, normalmente, esses estudos usaram uma modalidade de imagem diferente da ultrassonografia para detectar rupturas do manguito rotador.

O módulo de reconhecimento de plano padrão alcançou uma impressionante precisão de reconhecimento de 94,9% no conjunto de testes, acompanhada por uma taxa média de precisão de 96,4%, uma taxa de recuperação de 95,4% e uma pontuação F1 de 95,9% usando um conjunto de dados de 59.265 imagens de ultrassom da articulação do ombro. . Enquanto isso, o módulo de segmentação automática de tecidos, treinado em 1.886 imagens, exibiu um valor médio de intersecção sobre união de 96,2%. Notavelmente, a IA desenvolvida por Tang e sua equipe alcançou consistentemente valores de interseção sobre união superiores a 90,0% para todos os planos padrão, indicando sua eficácia no delineamento preciso de estruturas anatômicas. “Quando comparado às abordagens tradicionais, o sistema demonstra a capacidade de classificar rapidamente planos padrão e localizar e segmentar tecidos automaticamente sem exigir intervenção manual”, concluíram os autores. “Espera-se que isso reduza significativamente a curva de aprendizado associada à ultrassonografia da articulação do ombro, ao mesmo tempo que melhora a qualidade e a eficiência dos ultrassonografistas no rastreamento de doenças da articulação do ombro.”

Você pode ler o estudo completo aqui .

Fonte: https://healthimaging.com/topics/artificial-intelligence/study-ultrasound-rotator-cuff-ai-module?utm_source=newsletter&utm_medium=hi_news