LesionScanNet: Umělá inteligence přináší revoluci do diagnostiky apendicitidy s 99% přesností

LesionScanNet: Umělá inteligence přináší revoluci do diagnostiky apendicitidy s 99% přesností

Výzkum nabízí nové pohledy na diagnostiku akutní apendicitidy, náhlého zánětu apendixu, který způsobuje příznaky jako bolesti břicha, zvracení a horečka. K diagnostice se často používá počítačová tomografie (CT), což však může být obtížné vzhledem k umístění apendixu a složité anatomii tlustého střeva. Nový nástroj nazvaný LesionScanNet byl vyvinut, aby pomohl radiologům přesně detekovat tento stav.

LesionScanNet je pokročilý model založený na hluboké neuronové síti, přesněji na konvoluční neuronové síti (CNN). Tento model analyzuje CT snímky k detekci známek apendicitidy s vysokou přesností. Pro vývoj modelu bylo shromážděno 2400 CT snímků, které poskytují pevný základ pro trénování sítě. Působivé je, že model dosáhl přesnosti 99 % při detekci apendicitidy na testovacích snímcích – výsledek, který dokonce překonává modely vedoucí na trhu.

Potenciální dopad tohoto vývoje může být významný. Použití takto výkonného modelu by mohlo zpřesnit a urychlit diagnostiku apendicitidy, což by následně mohlo vést k efektivnější léčbě. Jak se tento nástroj dále vyvíjí, mohl by být potenciálně použit v jiných lékařských oblastech, což z něj činí všestranný nástroj v diagnostickém zobrazování.

Základní pojmy a pojmy

• 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.

Zkratky

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

LesionScanNet: Přesnost v diagnostice akutní apendicitidy

Současný výzkum představuje model LesionScanNet, novou konvoluční neuronovou síť (CNN) specificky pro počítačově podporovanou detekci akutní apendicitidy. Tento výzkum zvláště vyzdvihuje přesnost a efektivitu tohoto modelu při zpracování CT snímků a překonává problémy, jako je anatomická variabilita umístění slepého střeva.

Metodika a struktura modelu

• 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.

Výkonnostní a generalizační dovednosti

• 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.

Závěry a budoucí aplikace

Studie ukazuje, že LesionScanNet je lepší jak ve své specifitě, tak v účinnosti při detekci akutní apendicitidy. Navzdory malému počtu parametrů nabízí model robustní výkon, což naznačuje jeho použitelnost v jiných lékařských oborech, jako je detekce respiračních onemocnění.

Úspěch LesionScanNet může sloužit jako základ pro budoucí výzkum a vývoj v oblasti lékařského zpracování obrazu s potenciálem zvýšit přesnost diagnostiky dalších onemocnění.

Zdroj výzkumu: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39654693