Радиодиагностика болезни Крона у детей

Jun 27, 2023

AJR обнаружила, что использование радиомикологической модели с данными Т2-взвешенной МРТ может повысить точность диагностики болезни Крона у детей.

Американское общество рентгенологов

Изображение: Аксиальные Т2-взвешенные изображения SSFSE показывают наибольшую толщину терминала — без (вверху) и с (внизу) четырьмя сегментациями области интереса. (Зеленый = рентабельность инвестиций в целом кишечнике; желтый = рентабельность инвестиций в ядро ​​кишечника; красный = рентабельность инвестиций в цельный жир; оранжевый = рентабельность инвестиций в ядро ​​жировой ткани.)посмотреть больше

1 кредит

Лисбург, Вирджиния, 4 августа 2023 г.— В принятой рукописи, опубликованной в Американском журнале рентгенологии (AJR), было обнаружено, что использование радиомикологической модели с данными Т2-взвешенной МРТ может повысить точность диагностики болезни Крона у детей (БК).

Отмечая, что радиомические характеристики стенки подвздошной кишки в значительной степени позволяют предсказать БК (и что эффективность модели улучшается в сочетании с клиническими данными), «радиомическая модель машинного обучения предсказала диагноз БК с лучшими показателями, чем два из трех экспертов-рентгенологов», — написал автор сообщения и AJR Pediatric. Редактор отдела визуализации Джонатан Р. Диллман, доктор медицинских наук, магистр.

В рукописи Диллмана и др. идентифицированы пациенты, которым была проведена МР-энтерография (MRE) по поводу подозрения на БК подвздошной кишки: были включены участники с впервые диагностированной БК подвздошной кишки или они служили здоровыми контрольными группами с декабря 2018 года по октябрь 2021 года. Используя аксиальные Т2-взвешенные изображения SSFSE, один радиолог выбрали два среза, демонстрирующие наибольшее утолщение терминальной стенки подвздошной кишки. Затем были сегментированы четыре области интереса, из каждой были извлечены радиомические характеристики, а модели машин опорного вектора были обучены каталогизировать наличие БК подвздошной кишки. Три детских рентгенолога брюшной полости, прошедших стажировку, независимо друг от друга классифицировали наличие БК подвздошной кишки на изображениях SSFSE, при этом клинический диагноз на основании положительных результатов эндоскопии и биопсии служил эталонным стандартом.

В конечном итоге, наиболее эффективная модель, основанная только на радиомикроскопе, в этой рукописи, принятой AJR, использовала ROI круглой стенки кишечника в области наибольшего утолщения терминального отдела подвздошной кишки, имея AUC 0,95 и точность 89,6%. Объединение этой радиомической модели с клинической моделью позволило достичь AUC 0,98 и точности 93,5%. Между тем, три специализированных рентгенолога достигли точности 83,7%, 86,7% и 88,1%.

Электронное приложение к рукописи, принятой AJR, доступно здесь.

Первое радиологическое общество Северной Америки,Американское общество рентгенологов (ARRS) по-прежнему занимается развитием медицины посредством медицинской визуализации и смежных наук. Международный форум радиологии, посвященный прогрессу в радиологии с момента открытия рентгеновского излучения, ARRS продолжает свою миссию по улучшению здоровья через сообщество, стремящееся к развитию знаний и навыков с помощью самого длинного в мире непрерывно издаваемого радиологического журнала.Американский журнал рентгенологии— Ежегодное собрание ARRS,На практикежурнал, тематические симпозиумы, множество мультимедийных образовательных материалов, а также присуждение стипендий черезРентгенФонд®.

КОНТАКТЫ ДЛЯ СМИ:

Логан К. Янг, главный специалист по информационным технологиям

44211 Слейтстоун Корт

Лисбург, Вирджиния, 20176 г.

[email protected]

Американский журнал рентгенологии

10.2214/AJR.23.29812

Наблюдательное исследование

Машинное обучение диагностики болезни Крона тонкой кишки с использованием Т2-взвешенной МРТ, радиомиктических и клинических данных

2 августа 2023 г.

JRD сообщает о грантах от Philips MRI и Motilent.

Отказ от ответственности: AAAS и EurekAlert! не несут ответственности за достоверность пресс-релизов, публикуемых на EurekAlert! содействующими учреждениями или за использование любой информации через систему EurekAlert.