La herramienta de algoritmo HeadXNet puede detectar aneurismas cerebrales

Service Engineering

Investigadores de la Universidad de Stanford han desarrollado una herramienta de inteligencia artificial, basada en un algoritmo llamado HeadXNet, que puede identificar partes del cerebro que podrían contener un aneurisma. Las conclusiones del algoritmo se superponen en las tomografías computarizadas de los angiogramas de tomografía computarizada como un punto culminante semitransparente, de modo que el personal médico aún puede examinar la imagen subyacente. Ocho clínicos probaron HeadXNet mediante la evaluación de un conjunto de 115 exploraciones cerebrales, con y sin la herramienta AI. Con la herramienta, los médicos destacaron con éxito seis aneurismas más por cada 100 exploraciones que mostraban la condición, lo que reducía la tasa de diagnósticos perdidos. Christopher Chute, co-autor principal del artículo, dijo: “Etiquetamos, a mano, cada vóxel, el 3D equivalente a un píxel, con si era o no parte de un aneurisma. La creación de los datos de entrenamiento fue una tarea bastante agotadora y hubo muchos datos ". Kristen Yeom, profesora asociada de radiología en Stanford y coautora del artículo, dijo:" La búsqueda de un aneurisma es una de las más intensivas en mano de obra ". y tareas críticas que realizan los radiólogos. Dados los desafíos inherentes de la anatomía neurovascular compleja y el posible resultado fatal de un aneurisma perdido, me impulsó a aplicar los avances en informática y visión para la neuroimagen.

“La herramienta de algoritmo HeadXNet puede detectar aneurismas cerebrales“
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