가치 제안
흉부 방사선 사진은 종종 사용 가능한 첫 번째 영상 연구입니다. 그것은 심장병을 위해 감적으로 자체적으로와 사용될 수 있는 심장 비대를 위해 빠른 처음 검열 공구로 사용될 수 있습니다. 방사선 전문의의 빠른 시각적 평가는 때때로 부정확합니다. 인공 지능 알고리즘은 단일 뷰 흉부 방사선 사진(전후 또는 전후)을 기반으로 심장 비대의 정확한 평가를 할 수 있도록 훈련 할 수 있습니다. 또한 알고리즘은 어떤 특정 챔버가 확대 된 심장 실루엣에 가장 기여하는지 나타낼 수 있습니다.
내러티브(들)
사전 영상 촬영이 없는 60 세 남성은 호흡 곤란에 대한 수술로 입원한다. 가슴 방사선 사진은 처음 개선의 한 부분으로 얻어진다. 이 알고리즘은 이미지를 평가하고 환자의 심장이 확대되는지 여부를 결정합니다. 방사선 전문의는 해석의 때에 이 분류의 통보를 받습니다. 또한 알고리즘은 좌심방(또는 다른 특정 챔버)의 확대를 평가할 수 있습니다.
워크플로우 설명
양식에서 얻은 이미지를 팩스와 인공지능 엔진으로 전송합니다. 이미지는 엔진에 의해 분석됩니다. 이미지는 펜실바니아보기 인 경우,간단한 흉부 비율(심장의 폭/흉부의 폭)계산. 이 경우”수정 된”흉곽 비율이 계산됩니다. 이 시스템은 흉부 비율이 0.5 보다 큰지 여부에 따라 심장을 확대 또는 정상 크기로 분류합니다. 심장이 커지면 카리나의 각도가 시스템에 의해 측정됩니다. 각도가 100 도보다 큰 경우,좌심방 확대의 존재가 제안됩니다. 엔진에서 정보가 포함된 메시지가 팩스로 전송됩니다.