Scannet الآفة: الذكاء الاصطناعي تحدث ثورة في تشخيص التهاب الزائدة الدودية بدقة 99 ٪

Veröffentlicht:

Von:

Scannet الآفة: CNN الضوء ، القوي للتعرف على التهاب الزائدة الدودية الحاد بدقة 99 ٪ ، تم اختباره على 2400 صورة CT. متعدد الاستخدامات في المجالات الطبية للتطبيق. 🚀 #KI #MEDIZIN
(Symbolbild/natur.wiki)
يقدم

Research معرفة جديدة لتشخيص التهاب الزائدة الدودية الحاد ، والتهاب المفاجئ لعملية الدودة ، والتي تسبب أعراضًا مثل آلام البطن والقيء والحمى. غالبًا ما يتم استخدام التصوير المقطعي للكمبيوتر (CT) للتشخيص ، ولكن قد يكون هذا صعبًا بسبب موقع التذييل والتشريح المعقد للقولون. تم تطوير أداة جديدة تسمى "LesionsCannet" لدعم أخصائيي الأشعة في الكشف الدقيق لهذا المرض.

Scannet Asion هو نموذج تدريجي يعتمد على شبكة عصبية عميقة ، وبشكل أكثر دقة شبكة عصبية تلافيفية (CNN). يحلل هذا النموذج صور CT لتحديد علامات التهاب الزائدة الدودية بدقة عالية. تم جمع 2400 صورة CT لتطوير النموذج ، والتي تعد أساسًا قويًا لتدريب الشبكة. دقة 99 ٪ في اكتشاف التهاب الزائدة الدودية التي تصل إلى النموذج على صور الاختبار مثيرة للإعجاب.

يمكن أن تكون الآثار المحتملة لهذا التطور مهمة. يمكن أن يجعل استخدام مثل هذا النموذج القوي تشخيص التهاب التذييل أكثر دقة وأسرع ، مما قد يؤدي بدوره إلى علاج أكثر كفاءة. إذا تطورت هذه الأداة ، فقد يتم استخدامها أيضًا في المناطق الطبية الأخرى ، مما يجعلها مساعدة متعددة الاستخدامات في الصورة التشخيصية.

المصطلحات والمفاهيم الأساسية

  • التهاب الزائدة الدودية الحاد : التهاب سريع لعملية الدودة (التذييل) مع أعراض مثل آلام البطن والحمى.
  • التصوير المقطعي للكمبيوتر (CT) : عملية تصوير طبي توفر صورًا للمقعد المتقاطع للجسم لتشخيص الأمراض والإصابات.
  • الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) : نوع من الشبكة العصبية الاصطناعية جيدة بشكل خاص عند تحليل بيانات الصورة.
  • LevionCannet : طريقة محددة تعتمد على CNN تم تطويرها للتعرف على علامات الأمراض مثل التهاب الزائدة الدودية على صور التصوير المقطعي.
  • المعلمة : الأرقام المستخدمة في نموذج لجعل التنبؤات ؛ كلما كان النموذج أسهل ، هناك حاجة إلى عدد أقل من المعلمات.

الاختصارات

  • ct : التصوير المقطعي للكمبيوتر
  • cnn : الشبكة العصبية التلافيفية (الشبكة العصبية القابلة للطي)

Scannet الآفة: الدقة في تشخيص التهاب الزائدة الدودية الحاد

يقدم البحث الحالي نموذج الآفة Cannet ، وهي شبكة عصبية تلافيفية جديدة (CNN) خاصة للكشف عن بمساعدة الكمبيوتر من التهاب الزائدة الدودية الحاد. يؤكد هذا العمل البحثي على وجه الخصوص على دقة وكفاءة هذا النموذج في معالجة صور التصوير المقطعي ، حيث يتغلب على تحديات مثل المتغيرات التشريحية لموقع التذييل.

المنهجية وهيكل النموذج

  • سجل البيانات: استندت الدراسة إلى مجموعة بيانات شاملة ، تتكون من 2400 صورة فحص ، تم جمعها من قبل قسم الجراحة العامة في مستشفى Kanuni Sultan Süleanman للتدريب والبحث في إسطنبول ، تركيا.
  • بنية النموذج: Scannet الآفة هو نموذج خفيف الوزن مع 765000 فقط. يدمج عدة كتل ثنائية النواة ، تتضمن كل منها طي وتوسيع وطبقات قابلة للطي قابلة للفصل والاتصالات تخطي.
  • كتل DualCernel: تقوم هذه الكتل بمعالجة صور الإدخال على مسارين: يستخدم أحدهما مرشحات 3 × 3 ، بينما يستخدم مرشح 1 × 1 الآخر. يزيد هذا الهيكل من كفاءة تحديد الهوية بأحجام مرشح مختلفة.

مهارات الأداء والتعميم

  • الدقة: حقق نموذج Cannet الآفة دقة كبيرة بنسبة 99 ٪ على مجموعة بيانات الاختبار. هذه النتيجة تتجاوز أداء نماذج التعلم المعيارية المعدلة لاكتشاف التهاب الزائدة الدودية.
  • قدرة التعميم: تم دعم فعالية سفن الآفة أيضًا من خلال اختبارات على صورة الأشعة السينية للثدي للكشف عن الالتهاب الرئوي و Covid-19.

الاستنتاجات والتطبيقات المستقبلية

توضح الدراسة أن Cannet الآفة متفوقة في كل من خصوصياتها وكفاءتها في اكتشاف التهاب الزائدة الدودية الحاد. على الرغم من عدد قليل من المعلمات ، يقدم النموذج أداءًا قويًا ، مما يشير إلى قابليته للتطبيق على المجالات الطبية الأخرى ، مثل اكتشاف أمراض الجهاز التنفسي.

يمكن أن يكون نجاح LevionCannet بمثابة أساس لأعمال البحث والتطوير المستقبلية في معالجة الصور الطبية ، مع إمكانية زيادة الدقة في تشخيص الأمراض الأخرى.

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