Tra i non invasivi metodi, per i quali è consigliato l'imaging in modalità B a ultrasuoni (US). screening e follow-up della popolazione. Il punteggio di Hamaguchi è stato proposto per migliorare l'obiettività nella valutazione dei grassi valutazione ecografica del fegato. In questo studio, abbiamo mirato a valutare preliminarmente la possibilità di stimare il punteggio di Hamaguchi mediante un'avanzata immagine ecografica semiautomatica analisi. Lo studio comprendeva un set di dati di 220 pazienti bariatrici con NAFLD diagnosticata mediante biopsia epatica sottoposta a ecografia valutazione presso la Clinica del Fegato dell'Azienda Ospedaliera Universitaria di Trieste. IL modelli di classificazione per la stima dei tre Hamaguchi i sottopunteggi sono stati prodotti mediante analisi semiautomatica delle immagini ecografiche basato su clustering e CNN con tecniche di transfer learning. I risultati hanno mostrato che i modelli prodotti erano in grado di farlo stimare i tre sottopunteggi con elevata precisione di classificazione. I modelli predittivi prodotti per la stima del fegato luminosità contrasto eco epatorenale, diaframma profondo attenuazione e i sottopunteggi di offuscamento dei vasi presentavano a precisione di classificazione sul set di validazione del 90,5%, 83,3% e 84,0%, rispettivamente. In conclusione, in questo studio preliminare, i risultati valutati la possibilità di produrre la diagnostica computerizzata NAFLD modelli basati sull'analisi di immagini ecografiche. Parole chiave: NAFLD, punteggio di Hamaguchi, immagini ecografiche, Intelligenza artificiale.
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