包含内膜MRI在内的内膜扫描在快速改善内膜癌用药的过程中的起着了重要作用。识别系统丰性和恶性骨髓的的现代MRI特征，以及与各种骨髓病毒性相关的特殊MRI系统发育和力学特征，使得电离辐射科内科医生能够共享比其他有别于的扫描作法更为好的病症，并对病症用药解决方案的规章共享更为有价值的讯息。虽然静态提高(DCE) MRI的基因表达与乳房x线摄影几乎十分，但在丰恶性骨髓的鉴别层面上仍有全面进一步提高的空间。部份原因是由于电离辐射科内科医生对内膜癌的分析因新科技差别以及假定内和假定间解释的差别而受到影响。
多项数据分析开发了计算机影像和机器学习的计算机系统设计（AI）系统设计，该系统设计可用于病理所示像上的计算机辅助病症和内膜骨髓的定量深入数据分析表征。电离辐射组学是计算机辅助病症的扩展，可共享与病灶生物学和其他病理、解剖和测序讯息相关的计算机提取特征。
近日，发表在Radiology周报的一项数据分析分析了与有别于硬件相比，用于AI系统设计时电离辐射科内科医生在内膜DCE MRI所示像上区分丰恶性骨髓层面的病症性能当前是否得到改善，为AI在病理的全面应用及数据分析开拓了交通设施。
在本项回顾性数据分析中的，来自8个社会科学机构和11个私人医疗机构的19名内膜电离辐射科内科医生对内膜DCE MRI检查的所示像透过了深入数据分析。阅读者对每项检查审核两次次。在“第一次审核”时，他们用于了包含力学所示在内有别于的计算机辅助分析硬件。在“第二次审读”中的，通过计算机辅助病症硬件为他们共享了AI深入数据分析。有别于成年人指导工作功能性曲面(ROC)深入数据分析来分析阅读者的病症性能当前，ROC曲面下范围(AUC)作为区分恶性和丰性骨髓的当前。主要数据分析终点是第一次和第二次审核条件下AUC的差别。
本数据分析共纳入111名女性(中年人52岁±13岁[标准差])并获111组内膜DCE MRI检查(其中的恶性骨髓54例，丰性骨髓57例)。当用于AI系统设计时，所有阅读者的平均AUC从0.71增加到0.76 (P = 0.04)。当用于内膜所示像通报和讯息系统设计(BI-RADS)并不一定3作为切点时，平均诱因有所增加(从90%增加到94%;变化的95%概率分布[CI]: 0.8%，7.4%)，但在用于BI-RADS并不一定4a人口为120人不然(从80%到85%;95%概率分布:-0.9%，11%)。无论是用于BI-RADS并不一定4a还是并不一定3作为切点，平均基因表达均无显著差别(分别为52%和52% [95% CI: -7.3%，6.0%]，29%至28% [95% CI: -6.4%，4.3%])。
所示 根据内膜扫描通报和讯息系统设计(BI-RADS) 4a类阈值在静态提高内膜MRI所示像上鉴别丰恶性骨髓的病症护航中的，19个阅读者第一次和第二次审核的诱因和基因表达(以百分比问到)比较。
本数据分析得出结论，计算机系统设计系统设计的用于增加了电离辐射科内科医生在内膜MRI中的鉴别丰恶性骨髓的病症性能当前，为病理全面规章更为可靠的用药解决方案共享了新科技伤的支持者，为计算机系统设计在病理及科研成果上的应用共享了参考依据。
原文出处：
Yulei Jiang,Alexandra V Edwards,Gillian M Newstead.Artificial Intelligence Applied to Breast MRI for Improved Diagnosis.DOI:10.1148/radiol.2020200292
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