AI 只需 X 射线片即可判断肺功能

AI 只需 X 射线片即可判断肺功能 临床医生可以借助胸部 X 射线片,判断某人是否罹患结核病、癌症或其他疾病,但无法判断其肺部功能是否正常。在一项最新研究中,日本科学家开发出一款高精度人工智能(AI)模型,可以通过患者的胸部 X 射线片判断其肺功能。相关研究论文发表于近日出版的《柳叶刀数字健康》杂志。(科技日报)

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科学简单点:什么是 X 射线光源?

科学简单点:什么是 X 射线光源? 在这段"科学 101:什么是 X 射线光"的视频中,科学家杰西卡-麦克切斯尼(Jessica McChesney)和吉尔伯托-法布里斯(Gilberto Fabbris)解释了什么是 X 射线光,以及他们如何在阿贡高级光子源(APS)使用 X 射线光。X 射线光是存在于电磁波谱中的高能量光。该光谱包括所有电磁波的范围,从能量最低的长波(调幅无线电波)到中间波(可见光),再到能量最高的短波(伽马射线)。阿贡的 APS 使用的是波长较短的 X 射线。较短的波长允许 X 射线穿过许多物质,这使得像杰西卡和吉尔伯托这样的科学家能够深入观察物体,发现有关材料结构和功能的新知识。APS 是世界上最强大的 X 射线光源之一,每年有来自世界各地的 5500 多名科学家利用这个巨大的研究设施测试新材料、制造更好的电池,并为人类面临的最大问题寻找解决方案。要做到所有这些,还需要一个强大的 X 射线光源。X 射线是一种光,但它并不是人们听到这个词时通常会想到的可见光。您可能对牙医用来拍摄牙齿内部照片的 X 光机并不陌生。先进光子源(APS)是美国能源部(DOE)科学办公室的用户设施,位于能源部阿贡国家实验室,它能产生类似的 X 射线光,但比 X 射线光亮十亿倍。这么亮的光能做什么?APS 的工作原理就像一台巨大的显微镜,但与可见光不同,X 射线具有穿透力,使科学家能够看到材料的深处。例如,X 射线束可以聚焦得很紧,科学家可以用它来"看"电池在使用过程中内部发生了什么,从而开发出更节能的电池。几十年来,APS 和世界各地的其他光源一直在改善我们的生活。为它们提供动力的技术粒子加速早在 20 世纪 20 年代就已出现。电磁波谱是各种电磁辐射的范围能量在传播过程中会扩散开来。太阳的温度比地球高得多,因此它发出的辐射能量较高,波长较短。资料来源:美国国家航空航天局APS 的核心是一个储藏环,周围约三分之二英里。它非常大,可以容纳一个棒球场。它的工作是以接近光速的速度,高精度地循环着被称为电子的粒子。电子每天在这个环上绕行数十亿次,在轨道的每一个弯曲处都会释放出耀眼的光芒。APS 将这些光发送到环周围的实验站,在那里进行不同类型的科学实验。APS 是一个国家用户设施,这意味着全世界的科学家都可以使用这一资源。科学家使用它不收取任何费用,但他们的数据必须公开发布。每年,来自世界各地的 5500 多名科学家利用 APS 研究各种各样的问题,从应对温室气体的新方法到加固道路和桥梁的新方法。自 20 世纪 90 年代建成以来,APS 一直是世界领先的 X 射线光源,而它的未来将变得更加光明。一次大规模的升级将取代目前的存储环,它所产生的 X 射线亮度将是现在的 500 倍,从而能够进行更多的实验和创新,改善我们的生活。与世界各地的其他光源一起,APS 将继续使科学家们能够让我们更健康、更安全,并增进我们对周围世界的了解。资料来源:阿贡国家实验室X 射线光源如何工作?先进光子源可以产生超亮的 X 射线束,为新发现照亮道路。先进光子源(APS)等强大的光源与牙医使用的 X 光机类似,只是它产生的光亮度要高出十亿倍。APS 的核心是一系列被称为加速器的机器,它们使用磁铁移动被称为电子的微小粒子。电子聚集在一起,沿着直线加速器直线运动。粒子积聚环可将成串的粒子更紧密地聚集在一起。助推器环在它们积累速度和能量的过程中使它们循环。然后,粒子被注入存储环。电子每天在这个环上绕行数十亿次。在轨道的每一个转弯处,它们都会释放出光子粒子形式的光。这些光子就是 X 射线光,它们被发送到环上的各个科研站。科学家们利用这种非常明亮的光线来观察材料的内部深处。相关文章:科学简单点:什么是超级计算?科学简单点:什么是人工智能?科学简单点:什么是量子力学?科学简单点:什么是水力发电?科学简单点:什么是核能?科学简单点:什么是气候复原力?科学简单点:什么是纳米科学?科学简单点:什么是暗物质和暗能量? ... PC版: 手机版:

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研究发现乳腺X射线影像AI可能会受患者年龄和种族的影响而产生误报 示例:一名 59 岁的黑人患者乳腺纤维腺体密度散在,乳房 X 光检查假阳性病例评分为 96 分。(A)左侧头尾切面和(B)内外侧斜切面显示外上象限中间深度(方框)有血管钙化,人工智能算法将其单独识别为可疑发现,并将单个病灶评分定为 90 分。因此,乳房 X 光检查的总分为 96 分。资料来源:北美放射学会(RSNA)北卡罗来纳州达勒姆杜克大学助理教授、医学博士德里克-阮(Derek L. Nguyen)说:"人工智能已成为放射科医生提高乳房X光筛查阅读效率和准确性,同时减轻阅读者倦怠感的一种资源。然而,患者特征对人工智能性能的影响还没有得到很好的研究。"阮博士介绍说,虽然初步数据表明,将人工智能算法应用于乳腺X光筛查检查可能会提高放射科医生对乳腺癌检测的诊断性能,并缩短判读时间,但人工智能也有一些方面需要注意。他说:"用于人工智能算法训练的人口统计学多样化数据库很少,FDA 也不要求多样化的数据集进行验证。"由于患者群体之间存在差异,因此研究人工智能软件能否适应不同年龄、种族和民族的患者,并使其表现达到相同水平非常重要。"一名 59 岁的西班牙裔患者,乳房密度不均,乳房 X 光检查假阳性风险评分为 1.0。图中显示了双侧重建的二维(A、B)头尾切面和(C、D)内外侧斜切面。该算法预测患者会在 1 年内罹患癌症,但该患者在接受乳房 X 光检查后 2 年内并未罹患癌症或出现不典型增生。资料来源:北美放射学会(RSNA)在这项回顾性研究中,研究人员确定了2016年至2019年期间在杜克大学医学中心进行数字乳腺断层合成筛查的阴性(无癌症证据)患者。所有患者在接受乳房X光筛查后都接受了为期两年的随访,没有患者被确诊为乳腺恶性肿瘤。研究人员从这一群体中随机抽取了一个子集,该子集由 4855 名患者组成(中位年龄 54 岁),广泛分布在四个民族/种族群体中。该子集包括 1316 名(27%)白人患者、1261 名(26%)黑人患者、1351 名(28%)亚裔患者和 927 名(19%)西班牙裔患者。一种市售的人工智能算法对乳房 X 射线照片子集中的每次检查进行解读,生成病例评分(或恶性肿瘤的确定性)和风险评分(或一年后的恶性肿瘤风险)。阮说:"我们的目标是评估人工智能算法在不同年龄、乳腺密度类型和不同患者种族/族裔中的表现是否一致。"鉴于研究中的所有乳房 X 光检查结果均为阴性,因此该算法标记为可疑的任何结果均被视为假阳性结果。与白人患者和年龄在 51-60 岁之间的女性相比,黑人患者和年龄较大的患者(71-80 岁)更容易出现假阳性病例评分,而亚裔患者和年龄较小的患者(41-50 岁)则较少出现假阳性病例评分。"这项研究非常重要,因为它强调了医疗机构购买的任何人工智能软件在所有患者年龄、种族/族裔和乳房密度方面的表现可能不尽相同。展望未来,我认为人工智能软件的升级应侧重于确保人口多样性。"阮博士说,医疗机构在购买用于乳房X光筛查解读的人工智能算法之前,应了解其服务的患者群体,并向供应商询问其算法培训情况。掌握本机构的人口统计学基线知识,并向供应商询问其培训数据的种族和年龄多样性,将有助于你了解在临床实践中会面临的限制。编译来源:ScitechDaily ... PC版: 手机版:

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