Red neuronal convolucional de inteligencia artificial para una “presentación” de determinación del volumen de cálculos basada en TC eficiente y precisa
Biografías:
Andrei D. Cumpanas, MD, investigador, Departamento de Urología, Universidad de California, Irvine, CA
Andrei D. Cumpanás: Estimados espectadores, mi nombre es Andrei Cumpanas. Soy el investigador principal aquí en el Departamento de Urología de Irvine de la Universidad de California. Y hoy presentaré los resultados de nuestro estudio, Red neuronal convolucional de inteligencia artificial para la determinación eficiente y precisa del volumen de cálculos basada en TC.
Dada la forma irregular de la mayoría de los cálculos renales, las mediciones lineales, solas o como parte de una fórmula elipsoide, no pueden representar con precisión la verdadera carga de cálculos. Como tal, buscamos entrenar un algoritmo de IA para evaluar el volumen de cálculo basado en CT y comparar su precisión con las tres estimaciones de fórmulas elipsoides más adecuadas.
El volumen de la tomografía computarizada se determinó mediante el algoritmo UCI AI y utilizando las tres fórmulas de elipsoides más adecuadas. Estos valores se compararon con el volumen real de la piedra 3D determinado utilizando el 3D Slicer.
El algoritmo de IA de la UCI fue exacto y preciso para determinar el volumen de cálculos. Además, la IA superó a las tres fórmulas de elipsoides. Además, la exactitud y precisión del algoritmo mejoraron al medir piedras más grandes, ya que las piedras más grandes tendían a tener formas más irregulares.
En conclusión, el algoritmo de IA de Urología de UCI determinó los volúmenes de cálculos renales de forma precisa y precisa. Superó a las tres fórmulas de elipsoides. Gracias.
