Anotace:
Cíl: Automaticky předpovídat stabilitu aterosklerotického plátu v karotidě ze standardních transverzálních ultrazvukových obrazů v B-modu za použití hlubokého učení. Spolehlivý prediktor by snížil potřebu klinických kontrol i farmakologické či chirurgické léčby. Metody: Automaticky byla lokalizována oblast zájmu obsahující karotidu. Adversariální metoda segmentace byla natrénována na kombinaci malého kompletně anotovaného datasetu a většího slabě anotovaného datasetu. Multikriteriální regrese s automatickou adaptací vah byla použita k predikci série klinicky relevantních atributů, vč. nárůstu tloušťky plátu během 3 let. Výsledky: Současnou šíři plátu bylo možno odhadnout s vysokou korelací (ρ = 0,32) a velmi vysokou statistickou signifikancí. Odhadovaný budoucí nárůst šíře plátu byl korelován méně (ρ = 0,22), ale stále statisticky významně (p < 0,01). Korelace mezi automatickým a expertním hodnocením echogenicity, hladkosti a kalcifikací byla ještě nižší. Závěr: Potvrdili jsme závislost mezi vzhledem plátu v ultrazvukovém obraze a pravděpodobností jeho budoucího růstu, ale je příliš slabá, než aby byla využitelná v klinické praxi jako jediný prediktor stability plátu.