HD
Hao‐Ran Dai
Author with expertise in Radiomics in Medical Imaging Analysis
Achievements
This user has not unlocked any achievements yet.
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
4
(25% Open Access)
Cited by:
1
h-index:
6
/
i10-index:
3
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Deep Learning–Based Approach for Identifying and Measuring Focal Liver Lesions on Contrast‐Enhanced MRI

Hao‐Ran Dai et al.Jun 3, 2024
Background The number of focal liver lesions (FLLs) detected by imaging has increased worldwide, highlighting the need to develop a robust, objective system for automatically detecting FLLs. Purpose To assess the performance of the deep learning–based artificial intelligence (AI) software in identifying and measuring lesions on contrast‐enhanced magnetic resonance imaging (MRI) images in patients with FLLs. Study Type Retrospective. Subjects 395 patients with 1149 FLLs. Field Strength/Sequence The 1.5 T and 3 T scanners, including T1‐, T2‐, diffusion‐weighted imaging, in/out‐phase imaging, and dynamic contrast‐enhanced imaging. Assessment The diagnostic performance of AI, radiologist, and their combination was compared. Using 20 mm as the cut‐off value, the lesions were divided into two groups, and then divided into four subgroups: <10, 10–20, 20–40, and ≥40 mm, to evaluate the sensitivity of radiologists and AI in the detection of lesions of different sizes. We compared the pathologic sizes of 122 surgically resected lesions with measurements obtained using AI and those made by radiologists. Statistical Tests McNemar test, Bland–Altman analyses, Friedman test, Pearson's chi‐squared test, Fisher's exact test, Dice coefficient, and intraclass correlation coefficients. A P ‐value <0.05 was considered statistically significant. Results The average Dice coefficient of AI in segmentation of liver lesions was 0.62. The combination of AI and radiologist outperformed the radiologist alone, with a significantly higher detection rate (0.894 vs. 0.825) and sensitivity (0.883 vs. 0.806). The AI showed significantly sensitivity than radiologists in detecting all lesions <20 mm (0.848 vs. 0.788). Both AI and radiologists achieved excellent detection performance for lesions ≥20 mm (0.867 vs. 0.881, P = 0.671). A remarkable agreement existed in the average tumor sizes among the three measurements ( P = 0.174). Data Conclusion AI software based on deep learning exhibited practical value in automatically identifying and measuring liver lesions. Level of Evidence 4. Technical Efficacy Stage 2.
0

Mass spectrum oriented metabolomics for evaluating the efficacy and discovering the mechanism of Shaofuzhuyu Decoction for Endometriosis of Cold Coagulation and Blood Stasis

Fei Liu et al.Jul 1, 2024
Shaofuzhuyu Decoction (SFZYD) is a classical formula for treating endometriosis of cold coagulation and blood stasis (ECB). The clinical efficacy is definite, but the potential mechanisms require further exploration. The study aimed to reveal the metabolic mechanisms of SFZYD for treating ECB using mass spectrum oriented metabolomics. Firstly, the study has used metabolomics data to identify biomarkers and to investigate metabolic pathways. Then, the targets of SFZYD for treating ECB were dug by building and analyzing a biological network of biomarkers. Finally, the obtained targets were validated by molecular docking. This study found that SFZYD could significantly improve the biochemical indicators and metabolic abnormalities of ECB. A total of 18 ECB-related biomarkers in 7 pathways were identified. SFZYD was able to regulate the levels of 14 biomarkers that were involved in 5 metabolic pathways. Furthermore, the study yielded 119 SFZYD active ingredients, 1119 target proteins associated with endometriosis, 610 targets associated with biomarkers, 727 GO functions, and 159 KEGG pathways. Biological network analysis constructed a network diagram of herbs-ingredients-targets-biomarkers, and found 6 key active ingredients and 9 core targets. Molecular docking showed high affinities between key ingredients and core targets. This study elucidated that SFZYD plays a role in treating ECB through multi-component, multi-target, and multi-pathway.