人工知能による尿路結石のラジオミクスと画像セグメンテーション (RISUS_AI)

背景：

目標と目的:

このプロジェクトは、ラジオミクスと CT 検査評価用の人工知能ツールの開発を使用して、腎結石患者の個別化された改善された治療と追跡調査に貢献することを目的としています。 目的は以下を評価することです。

• 尿路の CT 画像の手動セグメンテーションが、従来の解釈およびレポートと比較して、腎臓結石症に関する同等またはより正確な情報を提供するかどうか。
• AI を使用して実行されたセグメンテーションが手動セグメンテーションと比較して有効な結果を生み出すかどうか。
• AI が尿管結石や閉塞を検出できるか、および/または結石の自然通過を予測できるかどうか。

方法：

コホート：

この研究にはオスロ大学病院放射線科アーカー部門で患者が募集されており、毎年約1000人の患者に対して尿路結石のCT検査を約1350件実施している。 新たな発症または新たに発生した疝痛を有し、腎臓結石の臨床的疑いのある約500人の患者が含まれると予想される。

臨床データ (入手可能な場合):

• ベースライン CT: 日付と画像データ
• ベースライン CT 後の初期治療 (保守的、URS、PCN、ESWL) の決定
• フォローアップCT：日付と画像データ
• 自然発生的な結石通過（ネガティブコントロールCT）または外科的介入の完了（URS）までの時間
• その他の外科的/侵襲的処置
• 石の化学分析
• 臨床生化学：クレアチニン/eGFR、CRP、白血球（ベースラインおよびフォローアップ時）。

画像データ：

臨床放射線学レポート:

• 結石: (最大の結石および妨害結石): 任意の平面での最大直径、密度 (臨床判断によって設定された ROI、可能な最大の ROI - 結石が最も大きいスライス内)、位置 (上部尿管: 血管の交差部の上、下部尿管:尿管: 血管の交差部の下、小孔: 膀胱壁)
• 腎盂：腎杯頸部下部腎杯の最大直径、拡張の臨床評価（拡張していない/軽度/中等度/重度）。
• セグメンテーション：
• 石: 分割された石の総体積、最大直径、および分割された石の密度。
• 集合系：集合系と腎盂のセグメント化された総体積。