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Explainable Knowledge-Guided Algorithm for Contrast Extravasation Detection on Computed Tomography
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OA
AI
DOI：10.1109/jtehm.2026.3681662.png)
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摘要
En 中文
目标：开发一个可解释、知识引导的框架，用于从序列计算机断层扫描（CT）图像中自动检测对比剂外渗，并评估其在加速时间关键性创伤分诊的同时保持临床可接受的敏感性的潜力。方法：构建了一个数学框架，明确编码三条专家推导的诊断规则：1）解剖学上合理的血管外对比剂的进行性增加，2）对比剂出现在非血管区域，3）血管管径的局部不规则性。使用2.5D方法分析序列二维CT切片，整合了时间强度演变、解剖学合理性、血管形态和切片间连续性。模型输出置信度分数和二进制警报。模型参数和决策阈值通过专家解读指导的一个代表性临床病例进行初始化。性能评估与资深急诊外科医生评估进行对比，强调敏感性和决策时间。结果：所提出的框架在检测对比剂外渗方面达到了临床可接受的敏感性，同时显著减少了相对于人工审查的决策时间。早期触发分析表明，阳性病例在CT体积的初始部分中被识别，支持在急诊工作流程中的快速筛查和优先级排序。结论：本研究证明了将专家临床推理转化为可解释的计算模型用于时间关键性成像任务的可行性。知识引导的设计实现了快速自动筛查，同时保持透明度和临床医生监督。该框架有望作为加速创伤分诊的决策支持工具，未来工作将集中在前瞻性验证和更广泛的多中心评估。临床影响：所提出的知识引导算法能够在创伤CT中实现快速外渗警报，支持在现有急诊成像工作流程中更早的分诊和优先级排序，以进行血管造影或手术。
Keyword:
Trauma
contrast media extravasation
computed tomography
clinical knowledge
knowledge-guided detection.
期刊
I
IF:
4.4
论文数:
580
被引数:
1.7K
机构
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