KCI등재
SCOPUS
SCIE
Pilot study of machine learning in the task of distinguishing high and low-grade pediatric hydronephrosis on ultrasound
저자
Matthew Sloan (Department of Surgery, Section of Urology, University of Chicago, Chicago, IL, USA.) ; Hui Li (Department of Radiology, University of Chicago, Chicago, IL, USA.) ; Hernan A. Lescay (Department of Surgery, Section of Urology, University of Chicago, Chicago, IL, USA.) ; Clark Judge (Department of Surgery, Section of Urology, University of Chicago, Chicago, IL, USA.) ; Li Lan (Department of Radiology, University of Chicago, Chicago, IL, USA.) ; Parviz Hajiyev (Department of Surgery, Section of Urology, University of Chicago, Chicago, IL, USA.) ; Maryellen L. Giger (Department of Radiology, University of Chicago, Chicago, IL, USA.) ; Mohan S. Gundeti (The University of Chicago Medicine)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
English
주제어
등재정보
KCI등재,SCOPUS,SCIE
자료형태
학술저널
수록면
588-596(9쪽)
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Purpose: Hydronephrosis is a common pediatric urological condition, characterized by dilation of the renal collecting system. Accurate identification of the severity of hydronephrosis is crucial in clinical management, as high-grade hydronephrosis can cause significant damage to the kidney. In this pilot study, we demonstrate the feasibility of machine learning in differentiating between high and low-grade hydronephrosis in pediatric patients.
Materials and Methods: We retrospectively reviewed 592 images from 90 unique patients ages 0–8 years diagnosed with hydronephrosis at the University of Chicago’s Pediatric Urology Clinic. The study included 74 high-grade hydronephrosis (145 images) and 227 low-grade hydronephrosis (447 images). Patients were excluded if they had less than 2 studies prior to surgical intervention or had structural abnormalities. We developed a radiomic-based artificial intelligence algorithm incorporating computerized texture analysis and machine learning (support-vector machine) to yield a predictor of hydronephrosis grade.
Results: Receiver operating characteristic analysis of the classifier output yielded an area under the curve value of 0.86 (95% CI 0.81–0.92) in the task of distinguishing between low and high-grade hydronephrosis using a five-fold cross-validation by kidney. In addition, a Mann–Kendall trend test between computer output and clinical hydronephrosis grade yielded a statistically significant upward trend (p<0.001).
Conclusions: Our findings demonstrate the potential of machine learning in the differentiation between low and high-grade hydronephrosis. Further studies are warranted to validate our findings and their generalizability for use in clinical practice as a means to predict clinical outcomes and the resolution of hydronephrosis.
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