Sieci neuronowe rozpoznają wszczepione CIED na podstawie RTG

doniesienia medialne

Autor: dr Łukasz Januszkiewicz

Howard i wsp. opracowali algorytm wykorzystujący dostępne sieci neuronowe w celu identyfikacji producenta, a nawet konkretnego modelu CIED na podstawie zdjęcia RTG klatki piersiowej. 

W prezentowanej pracy przeanalizowano 1676 zdjęć RTG klatki piersiowej z 45 modelami urządzeń pięciu producentów. Stworzono konwolucyjną sieć neuronową za pomocą zestawu szkoleniowego 1451 obrazów RTG. Następnie sprawdzono działanie sieci neuronowej na grupie 225 obrazów RTG zawierających po pięć urządzeń z każdego modelu. Później porównano zdolność sieci neuronowej do. rozpoznawania producentów CIED z umiejętnościami lekarzy.

Sieć neuronowa była w stanie rozpoznać prawidłowo producenta CIED w 99,6% (95% CI 97,5-100%), a model urządzenia w 96,4% (95% CI 93,1-98,5%). Z kolei wśród pięciu kardiologów producenci urządzeń zostali prawidłowo rozpoznani w 72,0% (zakres 62,2-88,9%), a identyfikacja modelu CIED nie była możliwa. 

Podsumowując, jest to pierwszy przykład zastosowania sztucznej inteligencji do rozpoznawania CIED na podstawie radiogramów klatki piersiowej. Sieci neuronowe są w stanie precyzyjnie i lepiej niż człowiek zidentyfikować producenta i model CIED na podstawie zdjęcia RTG klatki piersiowej. Ze stworzonej sieci neuronowej można skorzystać na stronie: http://ppm.jph.am

Oprac. na podstawie Howard J.P., Fisher L., Shun-Shin M.J. i wsp.: Cardiac Rhythm Device Identification Using Neural Networks. J Am Coll Cardiol EP 2019;5:576-86.

Total
0
Shares
Powiązane Artykuły