人工智能在体外冲击波碎石精中的应用

Eur Urol Open Sci. 2021 May; 27: 33–42.

Published online 2021 Mar 21. doi: 10.1016/j.euros.2021.02.007

PMCID: PMC8317850

PMID: 34337515

Can a Dinosaur Think? Implementation of Artificial Intelligence in Extracorporeal Shock We Lithotripsy

Sebastien Muller,a,b Håkon Abildsnes,c Andreas Østvik,a,b Oda Kragset,c Inger Gangås,d Harriet Birke,e Thomas Langø,a,b and Carl-Jørgen Arume,f,g,h,*

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Abstract

背景 体内电磁高频率泥忍术 (ESWL) 刚刚被不够昂贵和侵入性的内窥镜治疗法所代替。开发人工智能 (AI) 减弱型 ESWL，并深入研究机装置研读可以变小 ESWL 药用价倍有数的创造力。 设计者、设置和参与者 二维成像片段是在 ESWL 治疗法其间从放有片段采集装置的在线成像的设备中才会释放出来。一名镜像将 11 位症状的 23 212 张附注形标上为快门或离焦。中才会位打中才会所部是通过借助在症状水平上数值的。不具 U-Net 指令集的卷积神经因特网在 57 幅成像附注形上开展体能训练，这些附注形描述了来自同一症状的肾腹腔，并由第二位镜像开展了注解。在第一个镜像注解的成像附注形上测试者了 U-Net。常用九名症状的体能训练集、一名症状的断定集和一名症状的测试者集开展一个大断定。结果测比率和汇总归纳 数值了叙述未确定性清晰度的定格特当前，以及对启发式如何制约电磁高频率打中才会所部的据估计。结果 规格 ESWL 的中才会位打中才会所部为 55.2%（95% 置信区间 [CI] 43.2–67.3%）。U-Net 的清晰度特当前是无论如何性 63.9%、频率 56.0%、专一性 74.7%、白血病归纳倍有数 75.3%、比如却说归纳倍有数 55.2%、Youden's J 汇总 30.7%、无个人信息所部 58.0% 和 Cohen's κ 0.2931。该启发式将缺失总有数减寡了 67.1%。主要放宽是这是一项仅仅涉及 11 名症状的概念断定深入研究。假设 我们数值出的 ESWL 打中才会所部为 55.2%（95% CI 43.2–67.3%），赞成早期深入研究的结果。我们之前断定，仅仅对 11 名症状开展体能训练的机装置研读启发式将打中才会所部变小到 75.3%，并将失误减寡了 67.1%。当 U-Net 在不够多和极低质比率的注解上开展体能训练时，可以所想不够好的结果。

总结 肾腹腔可以通过电磁高频率来治疗法。十二指肠的成像追踪使用借助机装置发出电磁高频率，但电磁高频率仍有可能漏掉腹腔。我们常用人工智能来变小击毁才会刚刚处理步骤的石板的精确度。网易：体内电磁高频率泥忍术，肾腹腔，人工智能，机装置研读，神经因特网

Introduction .

尿石症是一种越来越常见于的疾病，给症状和公共卫生都放来了沈重的负担。尿石症的患病所部在在世界上区域内各不相异，从 4% 到 20%。自 1980 年 Chaussy 等人报道体内电磁高频率泥忍术 (ESWL) 治疗法尿石症以来，它已视作最常用的治疗法方案。电磁高频率泥的控制能力是 ESWL 的坚实，其药用价倍有数取决于电磁高频率撞击腹腔的控制能力。ESWL、经皮肾镜取石忍术 (PCNL) 和输尿管肾镜检查/方向上肾内移植手忍术 (URS/RIRS) 是有症状的尿石症的主要治疗法选项 。其中才会，ESWL 是侵入性最小、败血症最寡的方法。一项两星期 20 年的在世界上深入研究断定，URS/RIRS 的总治疗法世界市场变小了 17%，PCNL 保持基本上，ESWL 减寡了 14.5%。另一项事件调查尿石症治疗法古书态势的深入研究同上明，关于 URS/RIRS 和 PCNL 的博士论文分别变小了 171% 和 279%，而关于 ESWL 的博士论文减寡了 17%。ESWL 药用价倍有数的变小应才会减低再治疗法所部、移植手忍术室短时间、需求、内窥镜的设备的常用和败血症发生所部，从而纯着减低公共卫生成本。自数值机诞生以来，人们一直希望设计者能够与本能智能竞争对手的数值机。这是通过模仿本能感知功能来付诸的，这一概念被称作人工智能 (AI)。机装置研读 (ML) 是一种通过高约处研读的人工智能 [12]。之前开发并测试者了几种使用尿路腹腔的非机装置研读启发式，但没有人一种启发式在临床研究实践中才会得到国际上运使用。之前断定，ML 启发式在附注形归纳总体的纯出高于临床研究外科医生 。在监督研读中才会，启发式被赋予标示出有数据库，例如有腹腔和没有人腹腔的十二指肠的成像附注形，以体能训练它区分“腹腔”附注形和“无腹腔”附注形。均受生命体神经回路启发的盛行 ML 启发式还包括人工神经因特网 (NN)（附注 1A）。NN 中才会的第一层称作也就是说层，其起到是将重构也就是说有数据库上交到下一层 。驱动层将也就是说修改为整个因特网的就此驱动，在我们的下述中才会重新考虑附注形是不是都有泌尿系腹腔。在也就是说层和驱动层两者之间有“黑影”层，这些层由值组成，可以教授处理步骤繁杂关键问题。联接和层的结构概念了 NN 的指令集。

Fig. 1

(A) 非常简单神经因特网指令集下述，还包括不具两个路由同上的也就是说层、不具三个路由同上的黑影层和不具两个路由同上的驱动层。常用 Inkscape 创建人。(B) 叙述过度也就是却说的附注。体能训练步骤中才会体能训练值不断变小，如果静态体能训练短时间足够高约，就此值为零。当过也就是却说开始时，断定缺失将开始变小，因为静态的一般转化成控制能力越来越劣。最佳取消短时间是断定弧线上的千分之。基于 Tretyakov的附注同上。(C) 来自 Yani 等人知识紧密结合署名 3.0 许可）的附注形纯示仅仅有池转化成和有约池转化成对也就是说开展下取样。在仅仅有池转化成中才会，也就是说被包含几其余部分，每个其余部分的最高倍有数断定了驱动。在有约池转化成中才会，每个其余部分的有约倍有数断定了了驱动。NN 体能训练上才会常用可用性装置来付诸，该可用性装置旨在通过反转扩散来最小转化成死伤函有数。死伤函有数的起到是衡比率启发式对给定有数据库仿确的控制能力（例如，辨认肾腹腔），其倍有数使用不够新因特网值以最小转化成值。为了深入研究 NN 的普遍性，应常用与使用体能训练的有数据库相异的有数据库对其开展断定。在体能训练其间监视断定死伤：随着因特网的优化，断定值随着体能训练值而变小。然而，体能训练步骤中才会的一个常见于关键问题是过度也就是却说（附注 1B），这上才会是静态记忆体能训练有数据库的结果 [19]。结果是一个静态没有人研读可一般转化成的相异之处，上才会通过断定死伤的趋近来辨认。为了防止这种情况，运使用了相异的体能训练策略，例如延后取消和正则转化成。不够不可忽视的是，在体能训练步骤后来必须并常用第三个独立有数据库集，上才会称作测试者集。测试者集使用衡比率因特网克服不可见独立有数据库任务的控制能力。卷积神经因特网 (CNN) 是繁杂附注形归纳的首选 [20]。紧密结合 CNN 是为了首先辨认低繁杂性的相异之处，然后在不够深的层中才会找极低繁杂性的相异之处 [20]。卷积操作方法辨认也就是说的原则上相异之处（例如，三线圆）并断定了称作相异之处附注的驱动。池转化成操作方法然后对相异之处附注开展下取样（减低分辨所部）以减寡后续操作方法中才会对数值控制能力的需求。最常用的两种池转化成操作方法是仅仅有池转化成和有约池转化成，如附注 1C 附注。当启发式对附注形开展划分时，它才会将其划分为语义取向 [20]，例如未确定附注形的哪一其余部分描述了泌尿系腹腔 [16]。之前为划分目的紧密结合了相异的 CNN，其中才会一个例证是 U-Net [20]。U-Net 的第一个阶段是下取样，其中才会卷积层辨认附注形相异之处，而仅仅有池转化成算子对相异之处附注开展下取样。在后来一个阶段，即上取样，相异之处附注通过上取样算子开展上取样，并与来自下取样阶段的菱形相异之处附注的副本相结合 [20]。通过这些一个大联接，可以存留高分辨所部相异之处，如附注 2 附注。

Fig. 2

Ronneberger 等人 创建人的重构 U-Net 指令集。蓝色长方形代同上者相异之处附注，而粉红色长方形代同上者通过一个大联接副本的相异之处附注。对角同上示算子（蓝色和浅蓝色 = 卷积；黄褐色 = 一个大联接；粉红色 = 仅仅有池转化成；橙黄色 = 上取样）。

Patients and methods 2.

归纳二维成像附注形以据估计技工支配的 ESWL 的打中才会所部并测试者 U-Net 清晰度。为了赢得附注形，将帧采集装置联接到 ESWL 机装置（PiezoLith 3000，Richard Wolf GmbH，Knittlingen，Germany），使用在 ESWL 其间释放出来在线实时成像附注形。每个片段的高约度为 30 分钟，随机选项 5 分钟的片段基因序列开展注解。注解者提炼成像试样以将每个帧标示出为当腹腔所处聚光灯周围 (FZ) 时“看认真”或当腹腔亦非 FZ 中才会时“失焦”（附注 3A）。这个步骤是常用注解工具开展的（附注 3B）。由于腹腔上才会在 FZ 内或 FZ 外近十年超过两个帧，因此通过仅仅标示出帧间隔短时间的过渡到点来简转化成注解步骤。例如，如果第一帧被标示出为快门，并且在第十帧中才会发生了离焦的过渡到，那么从开始到第十帧的所有帧都被不属于为快门。

Fig. 3

(A) 静态分析报告腹腔设于聚光灯的前提下述，因为 ≥50% 的归纳腹腔（粉红色）在聚光灯周围（橙黄色）内。(B) 注解工具的屏幕截附注。放有十字都大的成像片段纯示在右方，滚动使用浏览帧。要注解帧，注解者单击“选项要注解的帧”并选项将帧标示出为“聚光灯”或“失焦”。如果腹腔在此帧中才会所处聚光灯，则注解者然后继续片段并取消标示出腹腔失焦的第一帧。这两个标签两者之间的帧才会则才会标示出为“聚光灯”。橙黄色和粉红色长方形代同上者注解者标示出的帧。在注解步骤中才会，我们断定一些腹腔在成像附注形中才会不可见，并且这些症状（传染病 1、3 和 9）不曾还包括在技工支配的 ESWL 的打中才会所部归纳中才会。多达直接注解了 731 帧，造成了多达 23 212 帧。由于成像的设备每秒释放出来15 帧，我们就此得到了 26 分钟的放注解的成像片段，代同上者每位症状的有约短时间为 3.2 分钟。此外，第二个注解者在至多前提中才会为所有症状描述了十二指肠和肾腹腔。这造成了了来自多达 57 张附注形的十二指肠和肾腹腔的二元掩码。为了在肾腹腔划分中才会测试者规格的 U-Net 卷积因特网，它常用描述的附注形开展体能训练。为了体能训练和断定因特网，我们透过了十二指肠和肾腹腔的注解。标示出十二指肠为启发式透过了一个参考点或有关腹腔应在哪里的上下文个人信息，因为在整个治疗法步骤中才会，肾腹腔大致保持在十二指肠在同上面上的相异左边。我们开展了基于症状的一个大断定。通过对来自 9 名症状的帧开展体能训练并在来自一名症状的帧上开展断定，多达创建人了 11 个静态。在这 11 个静态中才会，有 8 个在相异的 23 212 个帧上开展了测试者，这些帧在 8 名症状中才会标上为“快门”或“失焦”。事件调查的第一个结果是技工支配 ESWL ，以 90 高频率/分钟的减缓近十年人造卫星的打中才会所部。打中才会所部是特指撞击腹腔的电磁高频率的平均值，在本深入研究中才会概念为超过 50% 的腹腔在 FZ 中才会的击球。为了数值这个，我们必须明白在一定有需求比率的帧中才会腹腔看认真的帧有数。每个帧由一名镜像手动分配一个 0（失焦）或 1（聚光灯）标签，标签的也就是说断定了了腹腔在 FZ 中才会的帧有数。常用 R 环境开展汇总编程 (www.r-project.org)，常用偏移校正和减缓自举法据估计每个症状的中才会位打中才会所部，不具 95% 的置信区间 (CI)，以审核多于试样的结果的稳健性据估计。通过在 SPSS 中才会生成直方附注、箱线附注和正态 Q-Q 附注，并通过监督 Shapiro-Wilk 检查和和峰态和偏度归纳来检查症状的打中才会所部栖息于。手动监督也就是却说优度的 χ2 检查和以未确定打中才会所部是不是均匀栖息于并就此重新考虑重组是不是合理。p 倍有数

为了据估计 U-Net 启发式的清晰度，将有数据库也就是说 R 以创建人混淆等价（同上 1），其中才会的原则上或许是注解有数据库。启发式不曾侦测到石板的帧不都有在混淆等价中才会。然后常用 R 来数值形态学静态清晰度的定格特当前：精确度、持续性、专一性、白血病归纳倍有数 (PPV)、比如却说归纳倍有数 (NPV)、盛行所部、检出所部、侦测盛行所部、平衡无论如何性、Youden's J 汇总比率、无个人信息所部和 Cohen 的 κ。同上 2 中才会透过了对这些倍有数的推论。然后，我们通过将标上为聚光灯的帧有数成正比确白血病有数来据估计 U-Net 支配的 ESWL 相比之下技工支配的 ESWL 的治疗法短时间。通过将相对处理步骤短时间等于确比如却说有数，再成正比注解为失焦的帧有数，我们据估计了 U-Net 将如何制约缺失有数。给定 90/min 的电磁高频率速所部，数值技工支配的 ESWL 和 U-Net 支配的 ESWL 的每分钟打中才会有数。通过对 R 中才会 5000 个帧试样开展偏移校正和减缓借助，数值每位症状的中才会位打中才会所部和 95% CI（同上 3）。同上格1 在混淆等价中才会组织的混淆等价设计者和测试者有数据库（注解为看认真或失焦的附注形）

In focus (annotator)

Out of focus (annotator)

Total

Design

In focus (AI)

TP

FP

TP + FP

Out of focus (AI)

FN

TN

FN + TN

Total

TP + FN

FP + TN

TP + FP + FN + TN

Test data

In focus (AI)

5987

1961

7948

Out of focus (AI)

4700

5792

10 492

Total

10 687

7753

18 440

AI = artificial intelligence; TP = true positive; FP = false positive; FN = false negative; TN = true negative.

Table 2

叙述未确定性清晰度的最主要汇总有数据库概述

Statistic

Definition

Accuracy

TP+TNTP+FP+TN+FN

Sensitivity

TPTP+FN

Specificity

TNTN+FP

Positive predictive value (PPV)

TPTP+FP

Negative predictive value (NPV)

TNTN+FN

Prevalence

TP+FNTP+FP+FN+TN

Detection rate

TPTP+FP+FN+TN

Detection prevalence

TP+FPTP+FP+FN+TN

Balanced accuracy

Sensitivity+Specificity2

Youden’s J statistic

Sensitivity+Specificity−1

No-information rate:

If (TP+FN)>(FP+TN)

TP+FNTP+FP+FN+TN

If (FP+TN)>(TP+FN)

FP+TNTP+FP+FN+TN

Table 3

通过自举法据估计的每位症状的技工支配的体内电磁高频率泥忍术的中才会位打中才会所部

Patient

Frames in focus (n)

Total frames (N)

Median hit rate, % (95% CI)

1

–

–

–

2

1588

2974

53.4 (51.6–55.1)

3

–

–

–

4

1414

2397

59.0 (57.0–61.0)

5

1774

2798

63.4 (61.6–65.2)

6

1851

3382

54.7 (53.0–56.4)

7

1697

3544

47.9 (46.2–49.5)

8

2082

3926

53.1 (51.5–54.6)

9

–

–

–

10

789

3699

21.3 (20.0–22.7)

11

438

492

89.0 (86.2–91.7)

Total

11 633

23 212

55.2 (43.2–67.3)

CI = confidence interval.

经周围委员才会审核后，赢得常用从症状记录下载的匿名成像片段的书面许可（参考英文字母 2014/2261）。

Results 3.

症状的打中才会所部呈正态栖息于，如附注 4A-D 附注。这得到了偏度 (z = −0.005) 和峰度 (z = 1.73) 的归纳以及 Shapiro-Wilk 检查和 (p> 0.05) 的赞成。然后手动监督 χ2 也就是却说优度检查和，然后在 R 中才会开展支配。通过将该症状的总帧有数等于重组有约打中才会所部 (50.12%) 来数值每个症状的预期打中才会所部。不具七个连续性的 χ2 倍有数为 927.4，p 倍有数

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Fig. 4

(A) 技工支配的体内电磁高频率泥忍术 (ESWL) 的打中才会所部直方附注。该栖息于区别于正态栖息于，尽管不具一定相对的峰度。然而，峰态 z 倍有数在汇总上不一定纯着。(B) 技工支配的 ESWL（x 连杆）的打中才会所部（y 连杆）的箱线附注，纯示与正态栖息于保持一致的相对于菱形栖息于。症状 10 和 11 是精神状态倍有数。(C) 技工支配的 ESWL 打中才会所部的短短时间 Q-Q 附注。这些点远处线，这上才会同上示正态栖息于。尽管如此，点如何围绕线组织确实长期存在一种态势，这同上明栖息于实际上有可能不一定短短时间。(D) 打中才会所部第 95 个百分位的收敛。随着借助给定次有数的变小，两个近十年倍有数两者之间的相对劣异愈加零。勉强从原来的 8 个试样中才会提炼 6435 个相异的试样。这放宽了我们可以借助的试样有需求比率，因为变小借助试样的有需求比率才会变小多次提炼相异试样的有有可能。为了找最佳的 bootstrap 试样有需求比率，我们探寻了必须多寡个 bootstrap 试样才能稳定第 95 个百分位有数。这纯示在附注同上中才会，x 连杆上是自举试样的有需求比率，y 连杆上是第 95 个百分位有数的叠加。很明纯，在2000-3000个试样的bootstrapping后叠加

该启发式不能在 20.6% 的帧中才会找石板，因此它们没有人都有在归纳中才会。对于这样一来的 18 440 帧，数值了归纳的石板周围和 FZ 两者之间的交错相对。≥50% 的交错被认为是“聚光灯”。常用注解装置作为原则上或许将测试者结果组织在 R 中才会的混淆等价中才会，并数值清晰度（同上 1）。该启发式断定 58.0%（普遍性）的帧有聚光灯腹腔（同上 4）。该启发式的无论如何所部为 63.9%，这也就是却说它无论如何将 63.9% 的帧形态学为“快门”或“失焦”。在腹腔看认真的帧中才会，启发式能够将有约一半不属于为“看认真”，因为频率为 56.0%。该启发式不够擅对“失焦”的腹腔开展形态学，专一性为 74.7%。PPV（启发式正确形态学为“快门”的帧有数）为 75.3%，NPV（启发式正确形态学为“失焦”的帧有数）为 55.2%。请注意，如果泥机根据启发式人造卫星电磁高频率，则 PPV 对应于打中才会所部。检出所部为 32.5%，而检出所部要高得多，为 43.1%，同上明长期存在大比率误报（当石板实际上“失焦”时，AI 将帧形态学为“快门”）。Youden's J 汇总比率为 30.7%（规格：>0），Cohen's κ 为 0.2931（规格：>0），无个人信息所部为 58.0%（低于无论如何所部），启发式清晰度高于随机传言是不是腹腔在聚光灯内或聚光灯外，同上明它可以正确成像附注形中才会的肾腹腔。相比之下操作方法者支配的 ESWL，治疗法短时间为 1.94 (11 633/5 987)，而误操作方法所部为操作方法者支配的 ESWL 的 32.9% ([1.94 × 1961]/[23 212 – 11 633])。技工支配的 ESWL 每分钟击石 45 次 (90/min × 11 633/23 212)，而 U-Net 支配的 ESWL 每分钟击石 23 次 (90/min × 5987/23 212)。

Table 4

在注解为快门或离焦的成像附注形上测试者时，U-Net 静态的数值清晰度汇总有数据库

Statistic

Value

Accuracy (%)

63.9

Sensitivity (%)

56.0

Specificity (%)

74.7

Positive predictive value (%)

75.3

Negative predictive value (%)

55.2

Prevalence (%)

58.0

Detection rate (%)

32.5

Detection prevalence (%)

43.1

Balanced accuracy (%)

65.4

Youden’s J statistic (%)

30.7

No-information rate (%)

58.0

Cohen’s κ

0.2931

Discussion 4.

深入研究结果同上明，可用性 ESWL 打中才会所部有非常大的创造力，因为我们据估计常用 U-Net 神经因特网支配 ESWL 和缺失电磁高频率的总有数可以将技工支配的打中才会所部从 55.2% 变小到 75.3%，就此使移植手忍术对症状不够安全及。据估计打中才会所部的手段有几个放宽和缺点。首先，注解者（一名大学生）在成像附注形推论总体缺乏高约处；其次，由于附注形分辨所部低，不能未确定石板的相符分界线，这是我们在注解步骤中才会遭遇的一个不可忽视关键问题。由于等离子-追踪仪系统本身的质比率以及在电磁高频率人造卫星其间等离子必须缩回，因此分辨所部较低。不曾来的高效率有可能是将施加压力前数值机断层追踪 (CT) 附注形与成像附注形配准，这但才会使注解者不够容易通过建议腹腔相比之下十二指肠的左边来开展正确的注解。 另一个关键问题是我们取样的成像附注形来自治疗法的前 5 分钟。在治疗法步骤中才会，腹腔逐渐支离破碎，因此越来越不够难辨认（对于投影也是如此），因此我们常用的试样不才会代同上者整个治疗法步骤。然而，当结宝越来越难以辨认时，它与我们的归纳无关，因为注解者不能未确定结宝是不是在聚光灯上。症状两者之间的据估计打中才会所部呈正态栖息于，同上明它们不具代同上者性。我们将电磁高频率击毁才会概念为腹腔和 FZ 两者之间 50% 的交错有可能不是最佳的，因为支离破碎击毁才会也有可能造成了碎裂，从而造成了对击毁才会所部的忽视。当我们意味著症状 1、3 和 9 时，但才会引入偏移，因为他们的腹腔在成像上缺乏可见性。对于技工支配的 ESWL，技工也不能通过成像聚焦他们的腹腔，因此必须除此以外开展投影。因此，技工对结宝实时左边的支配较寡，并且但才会花不够多的短时间失焦。如果忽略这些症状的附注形，技工支配的打中才会所部但才会被夸大。该启发式的体能训练和清晰度测试者也有一些值得注意和缺点。该启发式在没有人由第二个没有人高约处的镜像注解的十字都大的有数据库上开展了体能训练和断定。因此，体能训练集有可能都有；也白血病腹腔，放宽了启发式正确研读腹腔的创造力。一些体能训练和断定注解是对难以辨认腹腔的成像附注形（还包括症状 1、3 和 9）开展的，变小了；也白血病腹腔的概所部。

该启发式仅仅对来自 11 名症状的 57 张附注形开展了体能训练。体能训练集纯然不足以可用性启发式药用价倍有数，如果还包括不够多症状并且有高约处的放射科外科医生常用 CT 透过无论如何的注解，则该启发式不具纯着的优化创造力。与据估计技工支配的打中才会所部一样，交错据估计也是清晰度测试者中才会的一个关键问题。测试者集由一名大学生注解，他通过对腹腔和 FZ 交错的半同上象视觉审核来审核腹腔是不是在聚光灯上。相对之下，该启发式是在描述腹腔的附注形上开展体能训练的。当木工标示出腹腔支离破碎时，软件工程可以比本能视觉审核交错不够无论如何地数值腹腔和 FZ 交错。因此，尽管测试者集注解装置和启发式有可能在测试者集附注形中才会的腹腔左边上并不相异，但他们但才会据估计相异相对的石板-FZ 交错，从而造成了对腹腔是不是在聚光灯上的产生分歧。这尤其与 FZ 内接近 50% 的结宝有关。在这些情形，即使交错据估计的细微劣异也有可能制约“看认真”与“看认真”的重新考虑。这造成了叙述启发式清晰度的特当前长期存在不够多理论上。 常用两个相异的没有人高约处的注解装置有一些额外的缺点。该启发式首先了解其中才会一个注解者将什么推论为腹腔，然后根据另一个注解者将什么推论为腹腔开展测试者。这里的一个关键问题是镜像间的可变性，我们证实这一点很不可忽视：两个注解装置的比较纯示不也就是说所部为 37.5%。这也就是却说该启发式永远不才会在测试者集上完美运行，因为体能训练集和测试者集的注解者在石板分界线的概念上长期存在产生分歧。或许上，权衡镜像间的可变性而不是只常用一个镜像减弱了我们的特当前的信心，同上明该启发式不具腹腔控制能力。 如果该启发式在辨认腹腔总体越来越高于测试者集注解装置，则特当前将忽视启发式的清晰度。为了查看启发式的纯出是不是明纯高于纯然的特当前，我们观察检查了几个启发式归纳腹腔的成像片段，并在体能训练集中才会常用的相异类型的注解上测试者了体能训练启发式。在查看结果后，该启发式明纯高于测试者集注解的想法被拒绝了。 我们辩论了处理步骤启发式不曾侦测到腹腔的帧，就像启发式分析报告腹腔“失焦”一样。除了频率减低（51.2%）外，这将造成了所有 AI 清晰度参有数的优化。最倍有数得注意的是，我们看到无论如何性变小到 67.0%，专一性变小到 83.0%，Youden's J 汇总比率变小到 34.2%。以这种手段归纳有数据库的论点是，不曾侦测到的腹腔不才会被打中才会，从而减低了治疗法败血症的高风险。总括，我们选项不这样认真，因为我们不能支配启发式不曾侦测到石板的帧是不是有石板，这才会造成了启发式的控制能力被夸大。此外，它不才会制约PPV，PPV可以却说是归纳建设项目当前状态下启发式清晰度时最主要的参有数。 我们能够未确定三项深入研究，据估计 ESWL 打中才会所部在 40% 到 60% 两者之间。与其他深入研究相对，据估计的 55.2% 的打中才会所部所处低的区域内，但国际上的 95% CI (43.2-67.3%) 与他们的辨别结果非常吻合。打中才会所部和小试样比率的相异概念放宽了这些深入研究的普遍性。 迄今为止，还没有人关于使用在成像附注形中才会聚焦泌尿系腹腔以开展 ESWL 治疗法的 ML 启发式的读物。Singla 等人尝试在常用 RetinaNet 开展 ESWL 治疗法其间常用投影聚焦尿路腹腔，并常用相异的 ML 启发式付诸了 70% ± 10% 的清晰度。

我们的启发式可以通过在腹腔失焦时取消泥机人造卫星电磁高频率来付诸。还可以掺入区别于 Singla 等人 常用的启发式来创建人一个同时常用成像和投影的方法，这但才会进一步变小对腹腔控制能力。之前同上明，60-90 的治疗法高频率所部产生最佳的无石所部，但应注意的是，该所部是基于对相异也就是说所部的测试者，无论腹腔是不是在聚光灯周围内。当前的 ESWL 治疗法程序每次治疗法常用有约 3000-4000 次高频率，打中才会所部为 50%，造成了有约 2000 次打中才会。启发式支配的 ESWL 有可能只必须 2000 次电磁高频率，从而减寡治疗法短时间。或许上，可以变小电磁高频率所部，这样当腹腔穿过聚光灯周围时，它就可以被多次击毁才会。我们小组先前不曾发同上的深入研究结果同上明，腹腔在排便结束时相对静止（附注 5）。在启发式支配的 ESWL 中才会可以不够好地来进行这一荷尔蒙或许，当腹腔在每次排便结束时静止在聚光灯周围内时，电磁高频率以极低的速所部人造卫星。该启发式权衡了整个肾像，而不仅仅仅仅是腹腔本身，因此启发式支配的 ESWL 的另一个潜在理论上是，当腹腔常在两个成像上越来越不确切时，可以在治疗法步骤的后期保持打中才会所部和投影。在该启发式在临床研究实践中才会实施以前，应对不够多和极低质比率的注解开展体能训练和测试者，很好由泌尿放射科外科医生常用预处理步骤 CT 的个人信息开展体能训练和测试者。体能训练集的标上也应在几个相异的机构开展，以变小 ML 启发式的一般转化成控制能力。

Fig. 5Kragset 的附注同上简介了一个新陈代谢时间尺度中才会泌尿系腹腔的图像运动。每个点代同上者腹腔在特定短时间点的左边。当点两者之间的线不高约时，运动就非常大。排便结束时的点彼此非常接近，这也就是却说腹腔几乎静止不动——这是瞄准腹腔的最佳短时间间隔短时间。

Conclusions 5.

据估计技工支配的 ESWL 打中才会所部为 55.2%（95% CI 43.2–67.3%），这也就是却说有约一半的电磁高频率没有人击毁才会石板。启发式支配的 ESWL 将打中才会所部变小到约 75.3%，并使漏石的电磁高频率总有数减寡了约 67.1%。结果同上明，在不够好的注解上体能训练和测试者的 U-Net 神经因特网将能够变小 ESWL 的药用价倍有数。