Deep Learning-Based ASPECTS Algorithm Enhances Reader Performance and Reduces Interpretation Time

医学 口译(哲学) 算法 人工智能 机器学习 计算机科学 程序设计语言
作者
Angela Ayobi,Adam Davis,Peter D. Chang,Daniel Chow,Kambiz Nael,Maxime Tassy,Sarah Quenet,Sylvain Fogola,Peter Shabe,David Fussell,Christophe Avare,Yasmina Chaibi
出处
期刊:American Journal of Neuroradiology [American Society of Neuroradiology]
卷期号:: ajnr.A8491-ajnr.A8491
标识
DOI:10.3174/ajnr.a8491
摘要

ASPECTS is a long-standing and well documented selection criteria for acute ischemic stroke treatment, however, the interpretation of ASPECTS is a challenging and time-consuming task for physicians with significant interobserver variabilities. We conducted a multi-reader, multi-case study in which readers assessed ASPECTS without and with the support of a deep learning (DL)-based algorithm in order to analyze the impact of the software on clinicians' performance and interpretation time.

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