Microsângerări cerebrale, detectate prin învățarea profundă 3D

Rețeaua reziduală a detectat și clasificat microsângerările cerebrale (CMB) cu precizie după imaginile de rezonanță magnetică ponderată ca sensibilitate (SWI), a raportat o echipă de cercetători din San Francisco.

Oamenii de știință s-au antrenat și au evaluat metoda lor pe un set de date compuse din 73 de pacienți cu microsângerări cerebrale induse de radiații scanate la 7T cu imagistică ponderată la sensibilitate.

,,În general, rețeaua a obținut o precizie medie de 72%, "substanțial" mai mare decât orice alt model publicat. Aproape 95% din CMB-urile reale au fost identificate cu precizie, iar numărul de falsuri pozitive a fost redus cu 89% comparativ cu studiile publicate", a precizat Yicheng Chen, primul autor al studiului.

Acesta a raportat o bună corelație între scorul de probabilitate prezis de metoda lor și cel al unui neuroradiolog instruit. Mai sunt necesare însă studii suplimentare care ar trebui să includă participanți cu mai multe microsângerări cauzate de alte boli, au concluzionat oamenii de știință, potrivit Health Imaging.com.

,,Ca și în multe aplicații ale rețelelor neuronale profunde convoluționale (DCNN), abordarea noastră reziduală profundă 3D poate detecta cu precizie CMB-urile, însă rețeaua în sine nu are transparență", a precizat Chen.

Pentru ca DCNNs să fie adoptate în mod obișnuit de clinicieni, explorarea viitoare a interpretării lor este necesară pentru a oferi o explicație mai concretă a raționamentului din spatele diferitelor strategii de proiectare a rețelelor și pentru a crește încrederea în rezultatele lor.

Rezultatele studiului au fost publicate online, 3 decembrie în Jurnalul de Imagistică Digitală.