LesionScanNet: الذكاء الاصطناعي يُحدث ثورة في تشخيص التهاب الزائدة الدودية بدقة تصل إلى 99%

LesionScanNet: الذكاء الاصطناعي يُحدث ثورة في تشخيص التهاب الزائدة الدودية بدقة تصل إلى 99%

يقدم البحث رؤى جديدة لتشخيص التهاب الزائدة الدودية الحاد، وهو التهاب مفاجئ في الزائدة الدودية يسبب أعراضًا مثل آلام البطن والقيء والحمى. غالبًا ما يستخدم التصوير المقطعي المحوسب (CT) للتشخيص، ولكن قد يكون ذلك صعبًا بسبب موقع الزائدة الدودية والتشريح المعقد للقولون. تم تطوير أداة جديدة تسمى LesionScanNet لمساعدة أطباء الأشعة على اكتشاف هذه الحالة بدقة.

LesionScanNet هو نموذج متقدم يعتمد على شبكة عصبية عميقة، وبشكل أكثر تحديدًا شبكة عصبية تلافيفية (CNN). يقوم هذا النموذج بتحليل الصور المقطعية للكشف عن علامات التهاب الزائدة الدودية بدقة عالية. ولتطوير النموذج، تم جمع 2400 صورة مقطعية، مما يوفر أساسًا متينًا لتدريب الشبكة. ومن المثير للإعجاب أن النموذج حقق دقة بنسبة 99% في الكشف عن التهاب الزائدة الدودية في صور الاختبار - وهي نتيجة تتفوق حتى على النماذج الرائدة في السوق.

التأثير المحتمل لهذا التطور يمكن أن يكون كبيرا. إن استخدام مثل هذا النموذج القوي يمكن أن يجعل تشخيص التهاب الزائدة الدودية أكثر دقة وأسرع، وهو ما قد يؤدي بدوره إلى علاج أكثر كفاءة. ومع تطور هذه الأداة بشكل أكبر، يمكن استخدامها في مجالات طبية أخرى، مما يجعلها أداة متعددة الاستخدامات في التصوير التشخيصي.

المصطلحات والمفاهيم الأساسية

• Akute Blinddarmentzündung: Eine schnelle Entzündung des Wurmfortsatzes (Appendix) mit Symptomen wie Bauchschmerzen und Fieber.
• Computertomographie (CT): Ein medizinisches Bildgebungsverfahren, das Querschnittsbilder des Körpers liefert, um Krankheiten und Verletzungen zu diagnostizieren.
• Convolutional Neural Network (CNN): Eine Art von künstlichem neuronalen Netzwerk, das besonders gut bei der Analyse von Bilddaten ist.
• LesionScanNet: Eine spezifische Methode, basierend auf CNN, die entwickelt wurde, um Anzeichen von Erkrankungen wie einer Blinddarmentzündung auf CT-Bildern zu erkennen.
• Parameter: Zahlen, die in einem Modell verwendet werden, um Vorhersagen zu machen; je leichter das Modell, desto weniger Parameter werden benötigt.

الاختصارات

• CT: Computertomographie
• CNN: Convolutional Neural Network (Faltung neuronales Netzwerk)

LesionScanNet: الدقة في تشخيص التهاب الزائدة الدودية الحاد

يقدم البحث الحالي نموذج LesionScanNet، وهو عبارة عن شبكة عصبية تلافيفية جديدة (CNN) مخصصة للكشف بمساعدة الكمبيوتر عن التهاب الزائدة الدودية الحاد. يسلط هذا البحث الضوء بشكل خاص على دقة وكفاءة هذا النموذج في معالجة الصور المقطعية، والتغلب على التحديات مثل التباين التشريحي في موقع الزائدة الدودية.

المنهجية وهيكل النموذج

• Datensatz: Die Studie basierte auf einem umfangreichen Datensatz, bestehend aus 2400 CT-Scan-Bildern, die von der Abteilung für Allgemeinchirurgie am Kanuni Sultan Süleyman Ausbildungs- und Forschungs-Krankenhaus in Istanbul, Türkei, gesammelt wurden.
• Modellarchitektur: LesionScanNet ist ein leichtgewichtiges Modell mit lediglich 765.000 Parametern. Es integriert mehrere DualKernel-Blocks, die jeweils eine Faltung, Expansion, separable Faltungsschichten und Skip-Verbindungen beinhalten.
• DualKernel-Blocks: Diese Blöcke verarbeiten Input-Bilder auf zwei Pfaden: einer nutzt 3×3 Filter, während der andere 1×1 Filter verwendet. Diese Struktur maximiert die Erkennungseffizienz durch unterschiedliche Filtergrößen.

مهارات الأداء والتعميم

• Genauigkeit: Das LesionScanNet-Modell erreichte eine beachtliche Genauigkeit von 99% auf dem Testdatensatz. Dieses Ergebnis übersteigt die Leistung von etablierten Benchmark-Deep-Learning-Modellen für die Detektion der Appendizitis signifikant.
• Generalisierungsfähigkeit: Die Wirksamkeit von LesionScanNet wurde zusätzlich durch Tests auf einem Brust-Röntgenbild-Datensatz für die Erkennung von Pneumonie und COVID-19 unterstützt.

الاستنتاجات والتطبيقات المستقبلية

وأظهرت الدراسة أن LesionScanNet متفوق في خصوصيته وكفاءته في الكشف عن التهاب الزائدة الدودية الحاد. على الرغم من العدد الصغير من المعلمات، يقدم النموذج أداءً قويًا، مما يشير إلى إمكانية تطبيقه على المجالات الطبية الأخرى مثل الكشف عن أمراض الجهاز التنفسي.

يمكن أن يكون نجاح LesionScanNet بمثابة أساس للبحث والتطوير المستقبلي في معالجة الصور الطبية، مع إمكانية زيادة الدقة في تشخيص الأمراض الأخرى.

مصدر البحث: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39654693