Категории
Сменить пароль!
Сброс пароля!
Тепловые карты на основе машинного обучения способствуют повышению точности принятых решений о миомэктомии, что потенциально приводит к лучшим исходам для пациентов и более целенаправленному лечению бесплодия.
Миома матки (также известная как фибромиома матки) является установленной причиной бесплодия. Однако определение необходимости миомэктомии усложняется из-за разного размера и расположения миом. Для решения этой проблемы в рамках недавнего исследования, результаты которого были опубликованы в журнале Reproductive Sciences, был разработан новый инструмент визуализации, помогающий пациенткам с бесплодием принимать более обоснованные решения о хирургическом удалении миомы, т. е. миомэктомии.
В исследование была включена 191 женщина с миомой, 124 из которых перенесли миомэктомию. Из них 65 (52,4 %) забеременели в среднем в течение 17,6 месяца после операции, а 54 (83,1 %) родили живого ребенка. Исследователи создали модель логистической регрессии для прогнозирования частоты наступления беременности, достигнув высокой точности валидации на уровне 74,6 % на основании таких факторов, как возраст, тип миомы, размер и т. д.
Takuya Yokoe и соавт. разработали номограмму для визуализации влияния каждого фактора на исход беременности, используя данные предоперационной магнитно-резонансной томографии и машинное обучение с использованием сверточной нейронной сети. Точность классификации модели составила 71,4 % и 77,7 % относительно чувствительности и специфичности соответственно. Градиентно-взвешенное картирование активации классов, созданное с помощью тепловых карт, позволяет различать миомы, требующие и не требующие хирургического удаления. Результаты данного пилотного исследования свидетельствуют, что машинное обучение может повысить точность решений о миомэктомии, хотя для проверки результатов необходимы дополнительные клинические исследования с более крупными выборками.
Reproductive Sciences
Monogram and Heat Map on Magnetic Resonance Imaging to Evaluate the Recommendation for Myomectomy in Patients with Infertility: A Pilot Study
Takuya Yokoe и соавт.
Комментарии (0)