Das HeadXNet-Algorithmus-Tool kann Gehirnaneurysmen erkennen

Forscher der Stanford University haben ein AI-Tool entwickelt, das auf einem Algorithmus namens HeadXNet basiert und Teile des Gehirns identifiziert, die möglicherweise ein Aneurysma enthalten. Die Schlussfolgerungen des Algorithmus werden auf Computertomographie-Angiogramm-Kopfscans als halbtransparentes Highlight angewendet, sodass das medizinische Personal das zugrunde liegende Bild weiterhin untersuchen kann. Acht Kliniker haben HeadXNet getestet, indem sie 115 Gehirnscans mit und ohne AI-Tool ausgewertet haben. Mit dem Tool konnten die Ärzte erfolgreich sechs weitere Aneurysmen pro 100 Scans hervorheben, die den Zustand zeigten, und so die Rate verpasster Diagnosen verringern. Christopher Chute, Co-Hauptautor des Papiers, sagte: „Wir haben jedes Voxel von Hand mit dem 3D-Äquivalent eines Pixels versehen, unabhängig davon, ob es Teil eines Aneurysmas war oder nicht. Das Erstellen der Trainingsdaten war eine ziemlich anstrengende Aufgabe, und es gab viele Daten. “Kristen Yeom, Associate Professor für Radiologie in Stanford und Co-Senior-Autor des Papiers, sagte:„ Die Suche nach einem Aneurysma ist eine der arbeitsintensivsten und kritische Aufgaben übernehmen Radiologen. Angesichts der inhärenten Herausforderungen der komplexen neurovaskulären Anatomie und des möglichen tödlichen Ergebnisses eines fehlenden Aneurysmas veranlasste es mich, Fortschritte in der Informatik und im Sehen auf das Neurobild anzuwenden. “