Скея за лезия: Изкуственият интелект революционизира диагнозата на апендицит с 99% точност
Скея за лезия: Изкуственият интелект революционизира диагнозата на апендицит с 99% точност
Изследванията предлагат нови знания за диагностициране на остър апендицит, внезапно възпаление на процеса на червеи, което причинява симптоми като коремна болка, повръщане и треска. Компютърната томография (КТ) често се използва за диагностициране, но това може да бъде трудно поради местоположението на апендикса и сложната анатомия на дебелото черво. Разработен е нов инструмент, наречен „Lesionscannet“ за подпомагане на рентгенолозите при прецизното откриване на това заболяване.
Lesion Scennet е прогресивен модел, базиран на дълбока невронална мрежа, по -точно конволюционна невронна мрежа (CNN). Този модел анализира CT изображения, за да идентифицира признаци на апендицит с висока точност. Събрани са 2400 CT изображения за разработването на модела, които са солидна основа за обучение на мрежата. Точност от 99% при откриването на апендицит, който достига до модела на тестовите изображения, е впечатляваща.
Потенциалните ефекти от това развитие могат да бъдат значителни. Използването на такъв мощен модел може да направи диагнозата на възпалението на приложението по -прецизно и по -бързо, което от своя страна може да доведе до по -ефективно лечение. Ако този инструмент се развие, той евентуално може да се използва и в други медицински области, което го прави универсално помощ при диагностичното изображение.
Основни термини и концепции
- остър апендицит : бързо възпаление на червейния процес (Приложение) със симптоми като коремна болка и треска. ; ; ;
- параметър : числа, използвани в модел за извършване на прогнози; Колкото по -лесен е моделът, толкова по -малко параметри са необходими.
Съкращения
- CT : Компютърна томография
- CNN : Конволюционна невронна мрежа (сгъваема невронна мрежа)
скеле за лезия: Прецизност при диагностицирането на остър апендицит
; По -специално тази изследователска работа подчертава прецизността и ефективността на този модел при обработката на CT изображения, при което тя преодолява предизвикателства като анатомични променливи променливи на местоположението на апендикса.Методология и структура на модела
- Запис на данни: Проучването се основава на обширен набор от данни, състоящ се от 2400 CT изображения, които бяха събрани от отдела за обща хирургия в болницата за обучение и изследователска болница Kanuni Sultan Süleyman в Истанбул, Турция.
- Архитектура на модела: Lesion Scennet е лек модел със само 765 000 параметри. Той интегрира няколко блока с двойно ядро, всеки от които включва сгъване, разширяване, разделими сгъваеми слоеве и пропускане на връзки. ; Тази структура увеличава максимално ефективността на идентификация чрез различни размери на филтъра.
умения за производителност и генерализация
- Точност: Моделът на канетата на лезията постигна значителна точност от 99% от набора от тестови данни. Този резултат надвишава ефективността на установените модели за учене в дълбочина за откриване на апендицит.
- Способност за генерализация: Ефективността на ске тримата на лезията също беше подкрепена от тестове на рентгеново изображение на гърдата за откриване на пневмония и covid-19.
Заключения и бъдещи приложения
Проучването показва, че канетът на лезията е по -добър както в своята специфичност, така и в неговата ефективност при откриване на остър апендицит. Въпреки малкия брой параметри, моделът предлага стабилна производителност, което предполага нейната приложимост към други медицински полета, като откриване на респираторни заболявания.
Успехът на LesionCannet може да послужи като основа за бъдеща работа на научните изследвания и разработки в медицинската обработка на изображения, с потенциал да се увеличи точността при диагностицирането на други заболявания.
;