Development and evaluation of an artificial intelligence system for children intussusception diagnosis using ultrasound images
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Accurate identification of intussusception in children is critical for timely non-surgical management. We propose an end-to-end artificial intelligence algorithm, the Children Intussusception Diagnosis Network (CIDNet) system, that utilizes ultrasound images to rapidly diagnose intussusception. 9999 ultrasound images of 4154 pediatric patients were divided into training, validation, test, and independent reader study datasets. The independent reader study cohort was used to compare the diagnostic performance of the CIDNet system to six radiologists. Performance was evaluated using, among others, balance accuracy (BACC) and area under the receiver operating characteristic curve (AUC). The CIDNet system performed the best in diagnosing intussusception with a BACC of 0.8464 and AUC of 0.9716 in the test dataset compared to other deep learning algorithms. The CIDNet system compared favorably with expert radiologists by outstanding identification performance and robustness (BACC:0.9297; AUC:0.9769). CIDNet is a stable and precise technological tool for identifying intussusception in ultrasound scans of children.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Development and evaluation of an artificial intelligence system for children intussusception diagnosis using ultrasound images
- Date Crossref
- 01/04/2023
- Éditeur
- Elsevier BV
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Guangzhou Medical University Department of Paediatric Surgery pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Sun Yat-sen University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Guangdong Academy of Medical Sciences pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Guangdong Provincial People's Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Zhongshan School of Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Guangdong Provincial Key Laboratory of Structural Heart Disease Department of Pediatric Cardiology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Department of Paediatric Surgery — Guangzhou Medical University, Sun Yat-sen University et Guangdong Academy of Medical Sciences, avec 3 autres affiliations.
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