В данной статье представлена Female-RHINO — система в реальном времени, использующая ИИ и интегрирующаяся с МРТ-сканерами для проведения автоматизированного количественного анализа матки и структурированной отчетности во время получения изображений. Система объединяет модели глубокого обучения для сегментации и обнаружения ориентиров, чтобы извлекать биомаркеры из сагиттальных T2-взвешенных МРТ-изображений малого таза без ручного вмешательства.
- Обеспечивает встроенную связь с МРТ-сканером для обработки в реальном времени, завершая полный анализ менее чем за 70 секунд.
- Обучена на более чем 500 наборах данных из нескольких центров, достигая среднего коэффициента сходства Дайса 0.82 для матки и 0.80 для фиброидов.
- Обнаруживает и количественно оценивает случайные находки, такие как фиброиды и кисты Наботова, одновременно извлекая шесть анатомических ориентиров со средним радиальным отклонением 3.7 мм.
- Генерирует ориентированные на клиницистов отчеты с интегрированными визуализациями, демонстрируя надежную производительность в различных протоколах, у разных производителей оборудования и среди различных групп пациентов при ретроспективных и проспективных оценках.
Система позволяет проводить немедленный, стандартизированный и воспроизводимый анализ МРТ матки во время сканирования, что потенциально улучшает стандартизацию, эффективность и клинический рабочий процесс в визуализации малого таза.