蜜月久综合久久综合国产_7777偷窥盗摄视频_久久国产九九_国产网站免费看 - 人人艹人人爱

• 簡訊：參紅通絡(luò)方治療頸動脈粥樣硬化，PlaqueView評估斑塊轉(zhuǎn)化
• 頸動脈內(nèi)膜剝脫術(shù)前評估， PlaqueView提供技術(shù)支持
• 臨床試驗(yàn)初步結(jié)果！！！PlaqueView提供技術(shù)支持
• PlaqueView提供技術(shù)支持,發(fā)現(xiàn)易損頸動脈斑塊診斷新指標(biāo)
• 【2023】MRI-PlaqueView支持文獻(xiàn)匯總
• 目錄更新 | 一個像期刊一樣的公眾號

背景：準(zhǔn)確識別和分類頸動脈斑塊對于腦卒中風(fēng)險(xiǎn)評估至關(guān)重要，但傳統(tǒng)方法依賴人工判讀，存在操作者差異大等問題，限制了臨床實(shí)用性。

方法：本研究使用的數(shù)據(jù)集來源于中南大學(xué)湘雅醫(yī)院，包含106位具有動脈粥樣硬化風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的患者M(jìn)RI影像（包括穩(wěn)定型與易損型頸動脈斑塊），共提取610張樣本圖像。所有圖像均由經(jīng)驗(yàn)豐富的放射科專家進(jìn)行標(biāo)注，并使用Plaque View軟件分析斑塊特征,確定斑塊性質(zhì)（穩(wěn)定 vs. 易損）。

本研究中提出的框架由兩個部分組成：

第一部分使用斑塊紋理分析軟件（PTAS）進(jìn)行人工斑塊分割，用于追蹤頸動脈中感興趣區(qū)域（ROI）；隨后，采用Mask R-CNN實(shí)現(xiàn)頸動脈斑塊的自動分割。

第二部分則使用13層傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和Inception V3模型，對MRI圖像中的頸動脈斑塊進(jìn)行訓(xùn)練與分類，將其劃分為穩(wěn)定型和易損型，以評估腦卒中風(fēng)險(xiǎn)。基于以下4個參數(shù)，比較不同模型在斑塊分類的表現(xiàn)：

• Dice相似系數(shù)（Dice Similarity Coefficient, DSC）：衡量預(yù)測區(qū)域與真實(shí)區(qū)域的重合程度，常用于醫(yī)學(xué)圖像分割；

• 交并比（Intersection over Union, IoU）：計(jì)算預(yù)測與實(shí)際區(qū)域重疊部分在總聯(lián)合區(qū)域中的比例；

• 準(zhǔn)確率（Accuracy）：衡量模型在分類任務(wù)中預(yù)測正確的樣本占總樣本的比例；

• ROC曲線下面積（ROC-AUC）：評估分類器區(qū)分不同類別（如易損型 vs 穩(wěn)定型斑塊）的能力，數(shù)值越接近1，模型表現(xiàn)越好。

整個研究采用的數(shù)據(jù)詳情如下：

結(jié)果：Mask R-CNN 在斑塊復(fù)雜解剖結(jié)構(gòu)下依然獲得了較高的平均 DSC/IoU。自定義CNN的分類準(zhǔn)確率和ROC AUC表現(xiàn)優(yōu)于Inception V，并顯著優(yōu)于傳統(tǒng)方法，特別是在識別高危斑塊方面表現(xiàn)出更強(qiáng)判別力。

結(jié)論：本研究建立了一個全自動分割與斑塊分類的深度學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)了全自動化的斑塊識別與風(fēng)險(xiǎn)評估流程，顯著減少人工依賴與觀察者偏差。其出色的ROC-AUC與分類準(zhǔn)確率顯示出其作為AI輔助診斷工具的臨床應(yīng)用潛力，有望推進(jìn)腦血管疾病的標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)驅(qū)動型管理。