CareLit Fachartikel

Artificial intelligence for ultrasound microflow imaging in breast cancer diagnosis

Na Lae Eun, Eunjung Lee, Ah Young Park, Eun Ju Son, Jeong-Ah Kim, Ji Hyun Youk · Ultraschall in der Medizin - European Journal of Ultrasound · 2024 · Heft 04 · S. 412-417

Dokument
910914
CareLit-ID
Jahr
2024
Publikation
PDF
nein
Metadaten
DOI
ja
zitierfähig

Bibliografische Angaben

Zeitschrift
Ultraschall in der Medizin - European Journal of Ultrasound
Autor:innen
Na Lae Eun, Eunjung Lee, Ah Young Park, Eun Ju Son, Jeong-Ah Kim, Ji Hyun Youk
Ausgabe
Heft 04 / 2024
Jahrgang 45
Seiten
412-417
Erschienen: 2024-08-01 00:00:00
ISSN
0172-4614
DOI
10.1055/a-2230-2455

Zusammenfassung

Zusammenfassung Ziel Entwicklung und Bewertung von Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) für das Ultraschall-Microflow-Imaging (MFI) in der Brustkrebsdiagnose. Material und Methoden Wir sammelten retrospektiv einen Datensatz, der aus 516 Brustläsionen (364 benigne und 152 maligne) von 471 Frauen bestand, die sich dem B-Mode-US und dem MFI unterzogen. Der interne Datensatz wurde in einen Trainings- (n=410) und einen Testdatensatz (n=106) aufgeteilt, um KI-Algorithmen auf der Grundlage tiefer Convolutional-Neural-Networks aus MFI zu entwickeln. Die KI-Algorithmen wurden trainiert, um das Malignitätsrisiko (…

Schlagworte

artificial intelligence deep learning microvascular blood flow breast cancer ultrasonography Doppler Ultraschall in der Medizin - European Journal of Ultrasound