机器学习在体外冲击波碎石术中的应用

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

故事情节 活体火球泥绝技 (ESWL) 正在被更为价格昂贵和侵入性的内窥镜转化成疗所取代。合作开发机机人自学 (AI) 改进型 ESWL，并研究成果机机人自学可以降高 ESWL 利尿的潜能。 结构设计、设置和参与者 二维超音波图片是在 ESWL 转化成疗其间从近似于图片采集机的网路超音波电子系统当中捉到。一名通过通过观察将 11 位患儿的 23 212 张布像注明为闪光灯或离顶多。当中位胜百余人是通过便是在患儿高度上近似值的。不具 U-Net 管理模式的滤波试样量化在 57 幅超音波布像上顺利进行培训，这些布像描绘成了来自同一患儿的肾腹腔，并由第二位通过通过观察顺利进行了编者。在第一个通过通过观察编者的超音波布像上检测了 U-Net。可用九名患儿的培训集、一名患儿的准确性集和一名患儿的检测集顺利进行平行准确性。结果观测和倍数量化 近似值了描绘数据集耐用性的经典所称标，以及对国法则如何影响火球胜百余人的推估。结果 准则 ESWL 的当中位胜百余人为 55.2%（95% 估计量 [CI] 43.2–67.3%）。U-Net 的耐用性所称标是确切度 63.9%、孔径 56.0%、专一性 74.7%、HIV计算参将近 75.3%、单数计算参将近 55.2%、Youden's J 倍数 30.7%、无讯息百余人 58.0% 和 Cohen's κ 0.2931。该国法则将严重错误将近目增大了 67.1%。主要上限是这是一项均限于 11 名患儿的方法论准确性研究成果。论据 我们近似值出的 ESWL 胜百余人为 55.2%（95% CI 43.2–67.3%），全力支持早期研究成果的结果。我们仍未推论，均对 11 名患儿顺利进行培训的机机人自学国法则将胜百余人降高到 75.3%，并将失误增大了 67.1%。当 U-Net 在更为多和更为高质量的编者上顺利进行培训时，可以期许更为好的结果。

总结 肾腹腔可以通过火球来转化成疗。甲状腺的超音波成像常以便是机机人发出火球，但火球仍或许漏掉腹腔。我们可用机机人自学来降高击当中正在处理过程的石块的可信度。关键词：活体火球泥绝技，肾腹腔，机机人自学，机机人自学，试样量化

Introduction .

尿石症是一种更为常见于的疾病，给患儿和医疗保障都带来了沉重的负担。尿石症的患病百余人在全球范围各不相同，从 4% 到 20%。自 1980 年 Chaussy 等人报道活体火球泥绝技 (ESWL) 转化成疗尿石症以来，它已成为最常以的转化成疗建议书。火球泥的战斗能力是 ESWL 的基础，其利尿取决于火球碎片腹腔的战斗能力。ESWL、经皮肾镜取石绝技 (PCNL) 和小管肾镜检查/逆行肾内手绝技 (URS/RIRS) 是有呕吐的尿石症的主要转化成疗考虑 。其当中，ESWL 是侵入性较大者、败血症少于的国法则。一项日前 20 年的全球研究成果见到，URS/RIRS 的总转化成疗占有率降高了 17%，PCNL 保有不变，ESWL 增大了 14.5%。另一项调查尿石症转化成疗文献趋势的研究成果得出论据，关于 URS/RIRS 和 PCNL 的论文分别降高了 171% 和 279%，而关于 ESWL 的论文增大了 17%。ESWL 利尿的降高不应都会减缓再转化成疗百余人、手绝技室时间段、需求、内窥镜电子系统的可用和败血症引发百余人，从而敬着减缓医疗保障成本。自近似值机发端以来，人们短期以来希望结构设计需要与生命人工智能挑战的近似值机。这是通过模仿生命认知机能来借助于的，这一方法论被称作机机人自学 (AI)。机机人自学 (ML) 是一种通过经验自学的机机人自学 [12]。仍未合作开发并检测了几种常以尿路腹腔的非机机人自学国法则，但会一种国法则在临床实践当中得到相当多选用。仍未推论，ML 国法则在布像量化各个方面的观感要强临床医生 。在统筹自学当中，国法则被赋予标示试样，例如有腹腔和会腹腔的甲状腺的超音波布像，以培训它对应“腹腔”布像和“无腹腔”布像。受生物神经回路灵感的风靡 ML 国法则最主要人工试样量化 (NN)（布 1A）。NN 当中的第一层称作读取层，其发挥作用是将独有读取试样分发到下一层 。转换机层将读取更改为整个网路的最后转换机，在我们的下述当中立即布像否最主要泌尿系腹腔。在读取层和转换机层彼此间有“隐匿”层，这些层由权重组成，可以教授处理过程精细弊端。连接和层的结构判别了 NN 的管理模式。

Fig. 1

(A) 简单试样量化管理模式下述，最主要不具两个路由机的读取层、不具三个路由机的隐匿层和不具两个路由机的转换机层。可用 Inkscape 建立。(B) 描绘以致于最优的布。培训转换过程当中培训最大值迅速减小，如果静态培训时间段足够短，最后最大值为零。当过最优开始时，准确性严重错误将开始降高，因为静态的泛转化成战斗能力更为差。最佳终止时间段是准确性曲该线上的最高点。基于 Tretyakov的布表格。(C) 来自 Yani 等人学问共享题名 3.0 使用权）的布像看出较大池转化成和少于池转化成对读取顺利进行下调制。在较大池转化成当中，读取被分成几大部分，每个大部分的历年推论了转换机。在少于池转化成当中，每个大部分的少于参将近推论了了转换机。NN 培训非常一定可用优转化成机来借助于，该优转化成机力图通过反向传播来较大者转化成受损失等价。受损失等价的发挥作用是举例来说国法则对等价试样建模的战斗能力（例如，辨认肾腹腔），其参将近常以更为新网路权重以较大者转化成最大值。为了研究成果 NN 的特殊性，不应可用与常以培训的试样各不相同的试样对其顺利进行准确性。在培训其间追踪准确性受损失：随着网路的修改，准确性最大值随着培训最大值而减小。然而，培训转换过程当中的一个常见于弊端是以致于最优（布 1B），这非常一定是静态知觉培训试样的结果 [19]。结果是一个静态会自学可泛转化成的不同之处，非常一定通过准确性受损失的平方根来辨认。为了避免这种情况，选用了各不相同的培训手段，例如提在此以前终止和等价转化成。更为重要的是，在培训转换过程之后所需并可用第三个独立试样集，非常一定称作检测集。检测集常以举例来说网路应付不可见独立试样任务的战斗能力。滤波试样量化 (CNN) 是精细布像量化的首选 [20]。框架 CNN 是为了首先辨认高精细度的不同之处，然后在更为深的层当中寻找更为高精细度的不同之处 [20]。滤波转换辨认读取的也就是说不同之处（例如，该线间圆形）并推论了称作不同之处布的转换机。池转化成转换然后对不同之处布顺利进行下调制（减缓分辨百余人）以增大后续转换当中对近似值战斗能力的需求。最常以的两种池转化成转换是较大池转化成和少于池转化成，如布 1C 右图。当国法则对布像顺利进行拆分时，它都会将其拆分为形式化对象 [20]，例如明确布像的哪一大部分描绘成了泌尿系腹腔 [16]。仍未为拆分目的框架了各不相同的 CNN，其当中一个例子是 U-Net [20]。U-Net 的第一个阶段是下调制，其当中滤波层辨认布像不同之处，而较大池转化成映射对不同之处布顺利进行下调制。在最后一个阶段，即上调制，不同之处布通过上调制映射顺利进行上调制，并与来自下调制阶段的平面不同之处布的副本相为基础 [20]。通过这些平行连接，可以保存高分辨百余人不同之处，如布 2 右图。

Fig. 2

Ronneberger 等人 建立的独有 U-Net 管理模式。蓝色梯形代表人格不同之处布，而白色梯形代表人格通过平行连接副本的不同之处布。箭头表格示映射（深蓝色和浅蓝色 = 滤波；灰色 = 平行连接；红色 = 较大池转化成；白色 = 上调制）。

Patients and methods 2.

量化二维超音波布像以推估技工依靠的 ESWL 的胜百余人并检测 U-Net 耐用性。为了获布像，将帧采集机连接到 ESWL 机机人（PiezoLith 3000，Richard Wolf GmbH，Knittlingen，Germany），常以在 ESWL 其间捉到网路同步超音波布像。每个图片的弧度为 30 分钟，随机考虑 5 分钟的图片碱基顺利进行编者。编者者所含超音波试样以将每个帧标示为当腹腔处于性地范围 (FZ) 时“相关联”或当腹腔不在 FZ 当中时“失顶多”（布 3A）。这个转换过程是可用编者工具罐顺利进行的（布 3B）。由于腹腔非常一定在 FZ 内或 FZ 则有年终少于两个帧，因此通过均标示帧间隔的并存点来简转化成编者转换过程。例如，如果第一帧被标示为闪光灯，并且在第十帧当中引发了离顶多的并存，那么从开始到第十帧的所有帧都被不属于为闪光灯。

Fig. 3

(A) 静态份文件腹腔地处性地的软件系统下述，因为 ≥50% 的计算腹腔（红色）在性地范围（黄色）内。(B) 编者工具罐的屏幕截布。近似于十字准该线的超音波图片看出在右侧，尾端常以浏览帧。要编者帧，编者者鼠标“考虑要编者的帧”并考虑将帧标示为“性地”或“失顶多”。如果腹腔在此帧当中处于性地，则编者者然后继续图片并终止标示腹腔失顶多的第一帧。这两个首页彼此间的帧都会自动标示为“性地”。白色和红色梯形代表人格编者者标示的帧。在编者转换过程当中，我们见到一些腹腔在超音波布像当中不可见，并且这些患儿（病例 1、3 和 9）并未最主要在技工依靠的 ESWL 的胜百余人量化当中。总计反之亦然编者了 731 帧，所致总计 23 212 帧。由于超音波电子系统千分之捉到15 帧，我们最后得到了 26 分钟的带编者的超音波图片，代表人格每位患儿的少于时间段为 3.2 分钟。此则有，第二个编者者在任意软件系统当中为所有患儿描绘成了甲状腺和肾腹腔。这所致了来自总计 57 张布像的甲状腺和肾腹腔的二元掩码。为了在肾腹腔拆分当中检测准则的 U-Net 滤波网路，它可用描绘成的布像顺利进行培训。为了培训和准确性网路，我们提供者了甲状腺和肾腹腔的编者。标示甲状腺为国法则提供者了一个比方说或有关腹腔不应在哪里的上下文讯息，因为在整个转化成疗转换过程当中，肾腹腔大致保有在甲状腺之则有的相同在此以前面。我们顺利进行了基于患儿的平行准确性。通过对来自 9 名患儿的帧顺利进行培训并在来自一名患儿的帧上顺利进行准确性，总计建立了 11 个静态。在这 11 个静态当中，有 8 个在相同的 23 212 个帧上顺利进行了检测，这些帧在 8 名患儿当中注明为“闪光灯”或“失顶多”。调查的第一个结果是技工依靠 ESWL ，以 90 脉冲/分钟的高速年终人造卫星的胜百余人。胜百余人是所称碎片腹腔的火球的百份，在本研究成果当中判别为少于 50% 的腹腔在 FZ 当中的击球。为了近似值这个，我们所需知道在一定存量的帧当中腹腔相关联的帧将近。每个帧由一名通过通过观察手动分配一个 0（失顶多）或 1（性地）首页，首页的倍数推论了了腹腔在 FZ 当中的帧将近。可用 R 环境顺利进行倍数编程 (www.r-project.org)，可用正确可视和快速自举国法推估每个患儿的当中位胜百余人，不具 95% 的估计量 (CI)，以评核大于试样的结果的稳健性推估。通过在 SPSS 当中降解直方布、罐该线布和正态 Q-Q 布，并通过执行者 Shapiro-Wilk 检验和峰态和偏度量化来检查患儿的胜百余人属。手动执行者最优优度的 χ2 检验以明确胜百余人否均匀属并最后立即合并否合适。p 参将近

为了推估 U-Net 国法则的耐用性，将试样读取 R 以建立搞混向量（表格 1），其当中的也就是说断言是编者试样。国法则并未侦测到石块的帧不最主要在搞混向量当中。然后可用 R 来近似值分类静态耐用性的经典所称标：可信度、一般来说、专一性、HIV计算参将近 (PPV)、单数计算参将近 (NPV)、风靡百余人、检出百余人、侦测风靡百余人、平衡确切度、Youden's J 倍数量、无讯息百余人和 Cohen 的 κ。表格 2 当中提供者了对这些参将近的隐含。然后，我们通过将注明为性地的帧将近等于真HIV将近来推估 U-Net 依靠的 ESWL 一般来说于技工依靠的 ESWL 的转化成疗时间段。通过将一般来说处理过程时间段之比真单数将近，再等于编者为失顶多的帧将近，我们推估了 U-Net 将如何影响严重错误将近。等价 90/min 的火球速百余人，近似值技工依靠的 ESWL 和 U-Net 依靠的 ESWL 的每分钟命当中将近。通过对 R 当中 5000 个帧试样顺利进行正确可视和快速便是，近似值每位患儿的当中位胜百余人和 95% CI（表格 3）。表格格1 在搞混向量当中组织的搞混向量结构设计和检测试样（编者为相关联或失顶多的布像）

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

描绘数据集耐用性的众所周知倍数试样概述

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

通过自举国法推估的每位患儿的技工依靠的活体火球泥绝技的当中位胜百余人

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.

经范围委员都会评核后，获可用从患儿记录下载的账号超音波图片的书面使用权（参考编号 2014/2261）。

Results 3.

患儿的胜百余人红褐色随机变量，如布 4A-D 右图。这得到了偏度 (z = −0.005) 和峰度 (z = 1.73) 的量化以及 Shapiro-Wilk 检验 (p> 0.05) 的全力支持。然后手动执行者 χ2 最优优度检验，然后在 R 当中顺利进行依靠。通过将该患儿的总帧将近之比合并少于胜百余人 (50.12%) 来近似值每个患儿的预期胜百余人。不具七个自由度的 χ2 参将近为 927.4，p 参将近

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Fig. 4

(A) 技工依靠的活体火球泥绝技 (ESWL) 的胜百余人直方布。该属类似于随机变量，尽管不具一定高度的峰度。然而，峰态 z 参将近在倍数上非常敬着。(B) 技工依靠的 ESWL（x 轴）的胜百余人（y 轴）的罐该线布，看出与随机变量一致的类似平面属。患儿 10 和 11 是异常参将近。(C) 技工依靠的 ESWL 胜百余人的正常人 Q-Q 布。这些点东边该线，这非常一定表格示随机变量。尽管如此，点如何围绕该线组织似乎存有一种趋势，这得出论据属显然或许非常正常人。(D) 胜百余人第 95 个百分位的柯西。随着便是渐进次将近的降高，两个年终参将近彼此间的一般来说不同趋于零。只能从这样一来的 8 个试样当中所含 6435 个各不相同的试样。这上限了我们可以便是的试样存量，因为降高便是试样的存量都会降高多次所含相同试样的或许性。为了寻找最佳的 bootstrap 试样存量，我们探索了所需多少个 bootstrap 试样才能比较稳定第 95 个百分位将近。这看出在布表格当中，x 轴上是自举试样的存量，y 轴上是第 95 个百分位将近的变转化成。很明敬，在2000-3000个试样的bootstrapping后变转化成

该国法则不能在 20.6% 的帧当中寻找石块，因此它们会最主要在量化当中。对于剩余的 18 440 帧，近似值了计算的石块范围和 FZ 彼此间的相异高度。≥50% 的相异被认为是“性地”。可用编者机作为也就是说断言将检测结果组织在 R 当中的搞混向量当中，并近似值耐用性（表格 1）。该国法则见到 58.0%（特殊性）的帧有性地腹腔（表格 4）。该国法则的确切百余人为 63.9%，这这样一来它准确地将 63.9% 的帧分类为“闪光灯”或“失顶多”。在腹腔相关联的帧当中，国法则需要将分之一一半不属于为“相关联”，因为孔径为 56.0%。该国法则更为擅短对“失顶多”的腹腔顺利进行分类，专一性为 74.7%。PPV（国法则准确分类为“闪光灯”的帧将近）为 75.3%，NPV（国法则准确分类为“失顶多”的帧将近）为 55.2%。请注意，如果泥机根据国法则人造卫星火球，则 PPV 对应于胜百余人。检出百余人为 32.5%，而检出百余人要高得多，为 43.1%，得出论据存有大量与此有关（当石块显然“失顶多”时，AI 将帧分类为“闪光灯”）。Youden's J 倍数量为 30.7%（准则：>0），Cohen's κ 为 0.2931（准则：>0），无讯息百余人为 58.0%（高于确切百余人），国法则耐用性要强随机猜测否腹腔在性地内或性地则有，得出论据它可以准确超音波布像当中的肾腹腔。一般来说于转换者依靠的 ESWL，转化成疗时间段为 1.94 (11 633/5 987)，而误转换百余人为转换者依靠的 ESWL 的 32.9% ([1.94 × 1961]/[23 212 – 11 633])。技工依靠的 ESWL 每分钟击石 45 次 (90/min × 11 633/23 212)，而 U-Net 依靠的 ESWL 每分钟击石 23 次 (90/min × 5987/23 212)。

Table 4

在编者为闪光灯或离顶多的超音波布像上检测时，U-Net 静态的近似值耐用性倍数试样

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.

研究成果结果得出论据，优转化成 ESWL 胜百余人有极大的潜能，因为我们推估可用 U-Net 试样量化依靠 ESWL 和缺失火球的将近目可以将技工依靠的胜百余人从 55.2% 降高到 75.3%，最后使手绝技对患儿更为安全。推估胜百余人的方式为有几个上限和敌手。首先，编者者（一名护理人员）在超音波布像隐含各个方面考虑到经验；其次，由于布像分辨百余人高，很难明确石块的确切边界，这是我们在编者转换过程当中碰见的一个重要弊端。由于浸没-成像仪系统本身的质量以及在火球人造卫星其间浸没需要失去平衡，因此分辨百余人较高。并未来的应付建议书或许是将介入在此以前近似值机断层成像 (CT) 布像与超音波布像配准，这或许都会使编者者更为容易通过建议腹腔一般来说于甲状腺的在此以前面来顺利进行准确的编者。 另一个弊端是我们调制的超音波布像来自转化成疗的在此以前 5 分钟。在转化成疗转换过程当中，腹腔日益撕裂，因此越发更为难辨认（对于凹凸也是如此），因此我们可用的试样不能代表人格整个转化成疗转换过程。然而，当结宝越发难以辨认时，它与我们的量化比如说，因为编者者不能明确结宝否在性地上。患儿彼此间的推估胜百余人红褐色随机变量，得出论据它们不具代表人格性。我们将火球击当中判别为腹腔和 FZ 彼此间 50% 的相异或许不是最佳的，因为底部击当中也或许所致碎裂，从而所致对击当中百余人的远少于。当我们排除患儿 1、3 和 9 时，或许都会引入正确，因为他们的腹腔在超音波上考虑到可见性。对于技工依靠的 ESWL，技工也不能通过超音波有别于他们的腹腔，因此所需定期顺利进行凹凸。因此，技工对结宝同步在此以前面的依靠较少，并且或许都会花更为多的时间段失顶多。如果忽略这些患儿的布像，技工依靠的胜百余人或许都会被太低。该国法则的培训和耐用性检测也有一些局限性和敌手。该国法则在会由第二个会经验的通过通过观察编者的十字准该线的试样上顺利进行了培训和准确性。因此，培训集或许最主要所谓HIV腹腔，上限了国法则准确自学腹腔的潜能。一些培训和准确性编者是对难以辨认腹腔的超音波布像（最主要患儿 1、3 和 9）顺利进行的，降高了所谓HIV腹腔的概百余人。

该国法则均对来自 11 名患儿的 57 张布像顺利进行了培训。培训集敬然不足以优转化成国法则利尿，如果最主要更为多患儿并且有经验的放射科医生可用 CT 提供者确切的编者，则该国法则不具敬着的修改潜能。与推估技工依靠的胜百余人一样，相异推估也是耐用性检测当中的一个弊端。检测集由一名护理人员编者，他通过对腹腔和 FZ 相异的半认知图像评核来评核腹腔否在性地上。正因如此，该国法则是在描绘成腹腔的布像上顺利进行培训的。当手艺标示腹腔底部时，近似值机软件可以比生命图像评核相异更为确切地近似值腹腔和 FZ 相异。因此，尽管检测集编者机和国法则或许在检测集布像当中的腹腔在此以前面上完全一致，但他们或许都会推估各不相同高度的石块-FZ 相异，从而所致对腹腔否在性地上的产生分歧。这尤其与 FZ 内比起 50% 的结宝有关。在这些情况下，即使相异推估的微小不同也或许影响“相关联”与“相关联”的立即。这所致描绘国法则耐用性的所称标存有更为多不明确性。 可用两个各不相同的会经验的编者机有一些额则有的敌手。该国法则首先了解其当中一个编者者将什么隐含为腹腔，然后根据另一个编者者将什么隐含为腹腔顺利进行检测。这里的一个弊端是通过通过观察间的可变性，我们证实这一点很重要：两个编者机的相对看出不匹配百余人为 37.5%。这这样一来该国法则总有一天不都会在检测集上近乎运行，因为培训集和检测集的编者者在石块边界的判别上存有产生分歧。断言上，考虑通过通过观察间的可变性而不是只可用一个通过通过观察增强了我们的所称标的信心，得出论据该国法则不具腹腔战斗能力。 如果该国法则在辨认腹腔各个方面越发要强检测集编者机，则所称标将远少于国法则的耐用性。为了查看国法则的观感否明敬要强隐含的所称标，我们目视检查了几个国法则计算腹腔的超音波图片，并在培训集当中可用的相同类型的编者上检测了培训国法则。在查看结果后，该国法则明敬要强检测集编者的想国法被断然拒绝了。 我们讨论了处理过程国法则并未侦测到腹腔的帧，就像国法则份文件腹腔“失顶多”一样。除了孔径减缓（51.2%）则有，这将所致所有 AI 耐用性表格达式的修改。最参将近得注意的是，我们看到确切度降高到 67.0%，专一性降高到 83.0%，Youden's J 倍数量降高到 34.2%。以这种方式为量化试样的论断是，并未侦测到的腹腔不都会被射当中，从而减缓了转化成疗败血症的风险。即使如此，我们考虑不这样做，因为我们不能依靠国法则并未侦测到石块的帧否有石块，这都会所致国法则的战斗能力被太低。此则有，它不都会影响PPV，PPV可以说是量化项目当在此以前状态下国法则耐用性时众所周知的表格达式。 我们需要明确三项研究成果，推估 ESWL 胜百余人在 40% 到 60% 彼此间。与其他研究成果相比，推估的 55.2% 的胜百余人处于较高的范围，但相当多的 95% CI (43.2-67.3%) 与他们的通过观察结果非常在在。胜百余人和小试样量的各不相同判别上限了这些研究成果的特殊性。 迄今为止，还会关于常以在超音波布像当中有别于泌尿系腹腔以顺利进行 ESWL 转化成疗的 ML 国法则的出版物。Singla 等人无论如何在可用 RetinaNet 顺利进行 ESWL 转化成疗其间可用凹凸有别于尿路腹腔，并可用各不相同的 ML 国法则借助于了 70% ± 10% 的精度。

我们的国法则可以通过在腹腔失顶多时终止泥机人造卫星火球来借助于。还可以移除类似于 Singla 等人 可用的国法则来建立一个同时可用超音波和凹凸的国法则，这或许都会进一步降高对腹腔战斗能力。仍未得出论据，60-90 的转化成疗脉冲百余人转化成最佳的无石百余人，但不应注意的是，该百余人是基于对各不相同恒定百余人的检测，无论腹腔否在性地范围。当在此以前的 ESWL 转化成疗流程每次转化成疗可用分之一 3000-4000 次脉冲，胜百余人为 50%，所致分之一 2000 次命当中。国法则依靠的 ESWL 或许只所需 2000 次火球，从而增大转化成疗时间段。断言上，可以降高火球百余人，这样当腹腔穿过性地范围时，它就可以被多次击当中。我们小组先在此以前并未发表格的研究成果结果得出论据，腹腔在排便结束时一般来说惯性（布 5）。在国法则依靠的 ESWL 当中可以更为好地利用这一生理反应断言，当腹腔在每次排便结束时惯性在性地范围时，火球以更为高的速百余人人造卫星。该国法则考虑了整个肾像，而不均均是腹腔本身，因此国法则依靠的 ESWL 的另一个潜在好处是，当腹腔经常在两个超音波上越发不明确时，可以在转化成疗转换过程的中期保有胜百余人和凹凸。在该国法则在临床实践当中施行之在此以前，不应对更为多和更为高质量的编者顺利进行培训和检测，比较好由泌尿放射科医生可用预处理过程 CT 的讯息顺利进行培训和检测。培训集的注明也不应在几个各不相同的管理机构顺利进行，以降高 ML 国法则的泛转化成战斗能力。

Fig. 5Kragset 的布表格展示了一个呼吸周期当中泌尿系腹腔的三维国家主义。每个点代表人格腹腔在特定时间段点的在此以前面。当点彼此间的该线很短时，国家主义就极大。排便结束时的点彼此非常比起，这这样一来腹腔几乎惯性不动——这是射击腹腔的最佳时间段间隔。

Conclusions 5.

推估技工依靠的 ESWL 胜百余人为 55.2%（95% CI 43.2–67.3%），这这样一来分之一一半的火球会击当中石块。国法则依靠的 ESWL 将胜百余人降高到约 75.3%，并使漏石的火球将近目增大了约 67.1%。结果得出论据，在更为好的编者上培训和检测的 U-Net 试样量化将需要降高 ESWL 的利尿。