البروستات والذكاء الصناعي

عنوان المقالة:

الكشف عن سرطان البروستات في الفحص التشخيصي باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي والذكاء الصناعي

ملخص:

الخلفيات:

سرطان البروستات هو السبب الأول في الوفاة بين الرجال الذين لا يشاركون في برنامج الفحص التشخيصي. وتشكل صورة الرنين المغناطيسي بديلاً ممكناً لتحليل البروستات بمستوى حساسية أعلى من فحص PSA أو الخزعة. الرنين المغناطيسي هو طريقة لاانتشارية والتصوير المقطعي بالرنين المغناطيسي ينتج كمية كبيرة من البيانات. وإذا تم تطبيق برنامج الفحص التشخيصي، فسينتج زيادة مثيرة في عبء العمل لفني الأشعة وزمن انتظار المريض. إن التشخيص بمساعدة الحاسوب يمكن أن يساعد في فنيي الأشعة لخفض زمن القراءة وتكلفتها، وزيادة الفعالية التشخيصية. فالتسخيص بمساعدة الحاسوب يقلد فني الأشعة وتعليمات التصوير للكشف عن سرطان البروستات.

الهدف:

الهدف من هذه الدراسة هو تحليل ووصف الأبحاث الراهنة في فحص البروستات باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي بمساعدة التشخيص بمساعدة الحاسوب. والهدف هو تحديد ما إذا كانت أنظمة التشخيص بمساعدة الحاسوب "كاد" طريقة ثابتة لاستخدامها في الفحص التشخيصي للبروستات.

الأساليب:

تم اجراء هذه الدراسة كمراجعة نظامية للأدبيات من المقالات العلمية الحالية. وتم تنفيذ اختيار المقالات باستخدام "العناصر المرجعية المفضلة للمراجعات النظامية والتحليل الماورائي". وتم الحصول على الملخصات من المقالات التي تمت مراجعتها ثم تم تبويبها حسب البيانات ذات الصلة من أجل التحليل.

النتائج:

لقد بين التشخيص بمساعدة الحاسوب أن قدرته فميا يتعلق بالحساسية والتعيين أعلى من فني الأشعة. ويمكن لنظام التشخيص بمساعدة الحاسوب أن يصل إلى ذروة الحساسية 100% واثنان من أنظمة الكشف بمساعدة الحاسوب أظهرا تعييناً بنسبة 100%. إن أنظمة الكشف بمساعدة الحاسوب متخصصة بدرجة عالية وتركز بشكل رئيسي على المنطقة المحيطية والتي قد تعني غياب السرطان في منطقة الانتقال. ويمكن لأنظمة التشخيص بمساعدة الحاسوب أن تجزئ البروستات بنفس فعالية فني الأشعة.

الاستنتاجات:

عند تحليل التشخيص بمساعدة الحاسوب سريرياً-كانت الأورام الهامة ذات علامة جليسون أكبر من 6، كان أداء التشخيص بمساعدة الحاسوب أفضل من أداء فني الأشعة. ومع ذلك، تركيزهم كان على المنطقة المحيطية قد يتطلب استخدام أكثر من نظام تشخيص بمساعدة الحاسوب لتحليل البروستات بالكامل[2022، BVNE]

بيانات المقالة:

كود البحث الرقمي: BVNE