肺癌筛查预测心脏病死亡的风险

根据一项研究的研究，深入学习算法准确地预测来自对肺癌筛查的低剂量CT考试的信息的心血管疾病死亡风险放射学：心脏病成像。

心血管疾病是全世界死亡率的主要原因。它甚至会这样做肺癌作为沉重吸烟者死亡的主要原因。

低剂量CT肺扫描被用于筛查高危人群，如重度吸烟者的肺癌。通过提取心脏和主动脉钙化的信息，这些CT扫描也提供了筛查心血管疾病的机会。钙在这些区域的存在与斑块的积累有关，是心血管疾病死亡率、心脏病发作和中风的一个强有力的预测因子。

以前的研究已经使用了从CT图像中提取的信息以及其他危险因素，例如胆固醇水平和血压，以及自我报告的临床数据，如疾病史。

对于新的研究，研究人员测试了一种更快，自动化的方法，可以预测五年的心血管疾病死亡率，只有最小的额外工作量。该方法借鉴了深度学习的力量，一种高级人工智能的人工智能，其中计算机算法基本上从图像中学习了死亡预测的重要特征。

使用4,451名参与者的数据，61岁，在国家肺筛查试验中接受低剂量CT的两年期，研究人员培训了定量六种血管钙化的方法。然后，它们从1,113名参与者测试了关于数据的方法。

使用钙评分的预测模型优于只使用自我报告参与者特征(如年龄、吸烟史和疾病史)的基线模型。

该方法在两个阶段工作，根据Amsterdam的阿姆斯特丹大学医疗中心，博士，博士学位，博士，荷兰乌得勒支的大学医疗中心乌得勒支，博士。第一阶段使用深度学习确定冠状动脉和主动脉中动脉钙化的量和位置。第二阶段使用更传统的统计方法来进行死亡率预测。第二阶段还表明，对于五年死亡率，哪些特征最为预测。

“分析显示我们发现通常在文献中未描述的预测因子，可能是因为我们进行了分析肺癌筛查有大量吸烟史和存在广泛动脉钙化的心血管疾病高危人群，”德沃斯博士说。

De Vos博士说，该方法很容易集成到肺癌筛查中。它不需要任何特殊设备，不会为考试添加时间。

“该方法仅使用图像信息，它是全自动的，并且它很快，”De Vos博士说。“该方法在较小的胸部CT中取得钙分数，在不到一秒钟的时间内。这意味着该方法应该在常规患者工作UPS和筛选中易于实施。”

最重要的是，该方法可以帮助识别群体中的人口中，这些吸烟者可能会增加心血管疾病相关原因的死亡风险。

肺部筛查研究表明，烟瘾大的人死于心血管疾病从肺癌那样，“De Vos博士说。”但我们也看到一些具有非常高的钙得分的人生存，而分数低的其他人则遭受主要的心脏事件。该工作提供了未来研究的方向，精确地确定钙化是危险的。“

研究人员开发了许多用于自动钙评分的方法，可应用于各种数据。它们现在正在努力达到钙评分方法，可准确检测低质量数据中的动脉钙化，如受心动运动，低图像分辨率或高噪声水平影响的数据。

“我们开发了一种方法，例如，即使损伤低于临床使用的阈值，也可以检测冠状动脉钙化，”De Vos博士说。“这种方式，我们希望增加钙评分的再现性，并实现更准确的预测。”

美国预防服务工作组(USPSTF)最近扩大了对低剂量CT的建议肺癌症筛查包括高风险的个体，50至80岁，有20多年的吸烟历史，以及目前在过去15年内退出的吸烟者或前吸烟者，促进了筛选进入更大，更多样化的人口。

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