MedElevator
Войти в исследования DOI 10.1016/j.ejrad.2025.111941
Оценка на основе АИ продольного множественного склероза МРТ: сильные и слабые стороны клинической практики.
Аннотация
ЦЕЛЬ
МРТ с множественным склерозом (MS) имеет важнейшее значение для мониторинга заболеваний и лечения. С этой целью имеются программные решения для поддержки радиолога в толковании изображений и представлении информации о последующей съемке. Цель этого исследования состояла в том, чтобы оценить программное обеспечение на основе ИИ для обнаружения продольных повреждений с использованием клинических данных и определить влияние различных МРТ в таких условиях. В 2023 году была проведена проверка базы данных университетского госпиталя на предмет выявления всех последующих МРТ пациентов MS. Экзамены были отнесены к категории "первоначальная и последующая съемка на одном и том же МРТ" или "первоначальная и последующая съемка на различных МРТ". Экзамены были проанализированы с использованием программного обеспечения IA mdbrain. Результаты, касающиеся новых и расширяющихся повреждений, были сопоставлены с клиническим радиологическим отчетом и с золотыми стандартами.
Результаты
101 МРТ был выполнен на одном и том же МРТ и 130 - на различных сканерах. Программное обеспечение, основанное на системе АИ, имеет высокую чувствительность (1 и 0,786) и приемлемую специфичность (0,74 и 0,549) в отношении новых или расширяющихся повреждений в обеих конфигурациях. Отрицательное прогнозное значение было высоким (1 и 0,954), в то время как положительное прогнозное значение было низким из-за ложных позитивных новых или расширяющихся повреждений (0,444 и 0,177). Причины ложных позитивных повреждений заметно различались в обеих группах.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Для оценки последующих изображений MR пациентов с MS анализ изображений на основе AI может быть полезным в клинической рутине, особенно в связи с очень высокой отрицательной прогнозируемой ценностью.
Название и аннотация на языке оригинала
AI-based assessment of longitudinal multiple sclerosis MRI: Strengths and weaknesses in clinical practice.
OBJECTIVES
In Multiple Sclerosis (MS) cerebral MRI is essential for disease and treatment monitoring. For this purpose, software solutions are available to support the radiologist with image interpretation and reporting of follow up imaging. Aim of this study was to evaluate an AI based software for longitudinal lesion detection with clinical data and to determine the influence of different MRI machines in such setting.
METHODS
The database of a university hospital was screened for all follow up MRI of MS patients performed in 2023. The examinations were categorized in "initial and follow up imaging at the same MRI" or "initial and follow up imaging at different MRI". The examinations were analysed with the AI based software mdbrain. The results concerning new and enlarging lesions were compared with the clinical radiologic report and with a gold standard reading.
RESULTS
101 MRIs were performed at the same MRI machine and 130 at different scanners. The AI based software had a high sensitivity (1 and 0.786) and an acceptable specificity (0.74 and 0.549) concerning new or enlarging lesions in both settings. The negative predictive value was high (1 and 0.954), whereas the positive predictive value was low due to false positive new or enlarging lesions (0.444 and 0.177). The reasons for false positive lesions differed markedly in both groups.
CONCLUSION
For the evaluation of follow up MR images of MS patients, an AI-based imaging analysis can be beneficial in clinical routine, especially due to a very high negative predictive value.
Предметные рубрики MeSH
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.