清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Deep Learning-Based Carotid Plaque Ultrasound Image Detection and Classification Study

医学 人工智能 深度学习 超声波 卷积神经网络 试验装置 接收机工作特性 放射科 数据集 模式识别(心理学) 计算机科学 内科学
作者
Hongzhen Zhang,Feng Zhao
出处
期刊:Reviews in Cardiovascular Medicine [IMR Press]
卷期号:25 (12) 被引量:2
标识
DOI:10.31083/j.rcm2512454
摘要

Background: This study aimed to develop and evaluate the detection and classification performance of different deep learning models on carotid plaque ultrasound images to achieve efficient and precise ultrasound screening for carotid atherosclerotic plaques. Methods: This study collected 5611 carotid ultrasound images from 3683 patients from four hospitals between September 17, 2020, and December 17, 2022. By cropping redundant information from the images and annotating them using professional physicians, the dataset was divided into a training set (3927 images) and a test set (1684 images). Four deep learning models, You Only Look Once Version 7 (YOLO V7) and Faster Region-Based Convolutional Neural Network (Faster RCNN) were employed for image detection and classification to distinguish between vulnerable and stable carotid plaques. Model performance was evaluated using accuracy, sensitivity, specificity, F1 score, and area under curve (AUC), with p < 0.05 indicating a statistically significant difference. Results: We constructed and compared deep learning models based on different network architectures. In the test set, the Faster RCNN (ResNet 50) model exhibited the best classification performance (accuracy (ACC) = 0.88, sensitivity (SEN) = 0.94, specificity (SPE) = 0.71, AUC = 0.91), significantly outperforming the other models. The results suggest that deep learning technology has significant potential for application in detecting and classifying carotid plaque ultrasound images. Conclusions: The Faster RCNN (ResNet 50) model demonstrated high accuracy and reliability in classifying carotid atherosclerotic plaques, with diagnostic capabilities approaching that of intermediate-level physicians. It has the potential to enhance the diagnostic abilities of primary-level ultrasound physicians and assist in formulating more effective strategies for preventing ischemic stroke.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Lucas应助爱玛爱玛采纳,获得10
7秒前
彦子完成签到 ,获得积分10
8秒前
香蕉觅云应助ydf428采纳,获得10
19秒前
没羽箭完成签到,获得积分20
29秒前
852应助momo采纳,获得10
31秒前
华仔应助可yi采纳,获得10
34秒前
白天亮完成签到,获得积分10
37秒前
qin202569完成签到,获得积分10
45秒前
sci_zt完成签到 ,获得积分0
46秒前
秋夜临完成签到,获得积分0
46秒前
47秒前
温柔的柠檬完成签到 ,获得积分10
47秒前
可yi发布了新的文献求助10
52秒前
54秒前
斯文败类应助没羽箭采纳,获得10
56秒前
judy007发布了新的文献求助10
1分钟前
orixero应助咖咖KAKA采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
喜喜完成签到,获得积分10
1分钟前
阿尼完成签到 ,获得积分10
1分钟前
科研通AI2S应助ydf428采纳,获得10
1分钟前
乐人完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
菠萝炒蛋加饭完成签到 ,获得积分0
1分钟前
斯文败类应助可yi采纳,获得10
1分钟前
咖咖KAKA发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
digger2023完成签到 ,获得积分10
1分钟前
沉沉完成签到 ,获得积分0
1分钟前
阿泽完成签到,获得积分20
1分钟前
没羽箭发布了新的文献求助10
1分钟前
aiyawy完成签到 ,获得积分10
1分钟前
蔡勇强完成签到 ,获得积分10
1分钟前
汉堡包应助没羽箭采纳,获得10
1分钟前
lyj完成签到 ,获得积分10
1分钟前
葫芦芦芦完成签到 ,获得积分10
1分钟前
jlwang发布了新的文献求助10
1分钟前
小丸子完成签到 ,获得积分0
1分钟前
高海龙完成签到 ,获得积分10
2分钟前
一墨完成签到,获得积分10
2分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Разработка технологических основ обеспечения качества сборки высокоточных узлов газотурбинных двигателей,2000 1000
Vertebrate Palaeontology, 5th Edition 510
ISO/IEC 24760-1:2025 Information security, cybersecurity and privacy protection — A framework for identity management 500
碳捕捉技术能效评价方法 500
Optimization and Learning via Stochastic Gradient Search 500
Nuclear Fuel Behaviour under RIA Conditions 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4695809
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4065520
关于积分的说明 12569196
捐赠科研通 3764835
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2079182
邀请新用户注册赠送积分活动 1107479
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 985779