XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCTPA
![arxiv：2503.08960v1 [cs.cv] 2025年3月11日](/simg/3\3936df9217dd73de8ba2b35f36aa80fd0935ff57.webp)
arxiv：2503.08960v1 [cs.cv] 2025年3月11日
摘要。心电图（ECG）是诊断多种心脏异常的必不可少的工具：它提供了有价值的临床见解，同时在许多情况下负担得起，快速且可用。然而，在当前文献中，ECG分析的作用通常不清楚：许多方法要么依赖于其他成像方式，例如诸如层压扫描肺血管造影术（CTPA）（CTPA），可能并非总是可用，要么不可用，或者不有效地跨越不同的clas-sification问题。此外，公共心电图数据集的可用性是有限的，实际上，这些数据集往往很小，因此可以优化学习策略。在这项研究中，我们研究了多个神经网络体系结构的性能，以评估各种方法的影响。此外，我们检查这些实践是否会增强模型的概括，用于翻译在较大的ECG数据集中学到的信息，例如PTB-XL和CPSC18，将其用于一个较小，更具挑战性的肺栓塞（PE）检测数据集。通过利用转移学习，我们分析了我们可以在有限数据上提高学习效率和预测性能的程度。
机器学习和人工智能在肺栓塞放射学检测中的进展
肺栓塞 (PE) 是一种临床上难以诊断的疾病，症状从无症状到危及生命的不等。及时诊断取决于临床评估、D-二聚体检测和放射影像。计算机断层肺血管造影 (CTPA) 被认为是黄金标准成像方式，尽管由于读者依赖性，某些病例可能会被遗漏，导致患者预后不良。因此，实施更快、更准确的诊断策略至关重要，以帮助临床医生及时诊断和治疗 PE 患者并降低发病率和死亡率。机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 是医学领域（包括放射影像）中新兴的工具，有可能提高诊断效果。我们对研究的回顾表明，与放射科医生相比，计算机辅助设计 (CAD) 和 AI 工具在 CTPA 上识别 PE 方面表现出相似的优越灵敏度和特异性。几种工具展示了在放射扫描中识别轻微 PE 的潜力，显示出有希望帮助临床医生大幅减少漏诊的能力。然而，必须设计复杂的工具并进行大规模临床试验，以将人工智能融入日常临床环境并制定其伦理适用性指南。机器学习和人工智能还可以帮助医生制定个性化的管理策略，以改善患者的治疗效果。
Woscan-immunotherapy-iraes-guideline- ...
- 呼吸困难 - 咳嗽 - 呼吸困难 - 缺氧 - 射线照相变化（例如焦点玻璃的不良性，斑点浸润）。如果怀疑肺炎，应进行HRCT。如果其他原因更有可能，则标准CT或CTPA排除了疾病进展或PE。确保在CT请求中输入清晰的信息。在可能的情况下与放射学讨论。应排除其他病因，例如感染，疾病进展。如果适当的话，请与呼吸医生讨论（对于门诊病人，患者当地医院的呼吸小组；对于Beatson住院患者，初始接触点是BWOSCC的呼吸道注册师或QEUH的通用呼吸器团队）。免疫介导的结节病的发生率似乎很低，但是，临床医生必须认识到结节病的可能性，因为肉芽肿的形成可能类似于疾病的进展或复发。由于结节病通常是无症状的，并且可以模仿进行性疾病，因此可能需要进行活检才能区分。有关类固醇管理的详细信息，请参阅文档末尾的“其他信息”部分。有关建议的类固醇锥度时间表，请参见附录1或2。