利用深度学习技术改善肝病诊断和治疗

知识精选 编辑:
导读 肝病影响着美国 1 亿多人。约有 450 万成年人(1.8%)被诊断患有肝病,但据估计,美国有 8000 万至 1 亿成年人患有不同阶段的未确诊...

肝病影响着美国 1 亿多人。约有 450 万成年人(1.8%)被诊断患有肝病,但据估计,美国有 8000 万至 1 亿成年人患有不同阶段的未确诊脂肪肝。随着时间的推移,未确诊和未治疗的肝病可能导致肝硬化,这是一种无法逆转的严重肝脏瘢痕。

大多数肝病都是慢性疾病,会伴随患者的一生,但早期发现可以改善整体健康状况,并提高长期管理特定疾病的能力。此外,对患者进行长期评估可根据需要调整有效治疗。

诊断以及后续组织评估的标准方案是在血液检查结果异常后进行活检,但活检耗时长,且对患者有风险。目前已开发出多种非侵入性成像技术来评估肝脏组织的硬度,这是瘢痕形成的指标,包括磁共振弹性成像 (MRE)。

MRE 结合了超声和 MRI 成像的元素,创建了显示整个肝脏硬度梯度的视觉图,越来越多地用于诊断肝脏问题。然而,MRE 检查可能因多种原因而失败,包括患者运动、患者生理、成像问题以及机械问题,例如肝脏中波的产生或传播不当。

确定 MRE 检查是否成功取决于技术人员和放射科医生的目视检查。随着工作需求的增加和劳动力短缺,提供一种准确、自动化的图像质量分类方法将创造一种简化的方法并减少重复扫描的需要。

标签:
免责声明:本文由用户上传,如有侵权请联系删除!