非对比CT扫描是头部创伤、中风等病人初始影像检查的标准方法，因而可供使用的数据量非常大。年11月11日发表在《柳叶刀》，由印度Qure.ai公司、印度那格浦尔CTMRI中心、美国梅奥诊所放射科、印度新德里成像，神经科学和基因组学高级研究中心等组成的研究小组，对这类数据进行了一项回顾性的研究。
研究使用数据来自印度约20个中心，包含张匿名患者头部CT扫描影像（排除了术后以及7岁以下患者的扫描数据）。研究人员从中随机选取了张作为验证集Qure25k，其余数据用作开发算法的训练数据。另外，还收集了两批与这些数据来源中心不同的数据，作为最后附加验证集CQ，第一批次扫描和第二批次扫描。最初的临床放射学报告和三位独立放射科医师的共识分别被认为是Qure25k和CQ数据集的金标准。
分析结果显示，经过训练的深度学习算法能够识别各种颅内出血（如实质内、脑室内、硬膜下、硬膜外和蛛网膜下等部位）、颅骨骨折、中线偏移以及占位效应等CT异常，AUC值均在0.9以上，可认为该算法能作为识别创伤环境中急性头部CT异常并进行分类的有用辅助工具。
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