Scannet léze: Umělá inteligence revolucionizuje diagnózu s appendicitis s přesností 99%
Scannet léze: Umělá inteligence revolucionizuje diagnózu s appendicitis s přesností 99%
Výzkum nabízí nové znalosti k diagnostice akutní apendicitidy, náhlého zánětu procesu červa, který způsobuje příznaky, jako je bolest břicha, zvracení a horečka. Počítačová tomografie (CT) se často používá pro diagnostiku, ale to může být obtížné kvůli umístění dodatek a komplexní anatomie tlustého střeva. Byl vyvinut nový nástroj zvaný „lézí“ pro podporu radiologů při přesné detekci tohoto onemocnění.
Scannet lézí je progresivní model založený na hluboké neuronální síti, přesněji konvoluční neuronovou síť (CNN). Tento model analyzuje obrázky CT k identifikaci příznaků apendicitidy s vysokou přesností. Pro vývoj modelu bylo shromážděno 2400 CT obrázků, které jsou solidním základem pro školení sítě. Přesnost 99% při detekci apendicitidy, která dosahuje modelu na testovacích obrázcích, je působivá.
Potenciální účinky tohoto vývoje by mohly být významné. Použití takového silného modelu by mohlo zvýšit přesnější a rychlejší diagnózu zánětu dodatek, což by zase mohlo vést k účinnější léčbě. Pokud se tento nástroj vyvíjí, mohl by být také použit v jiných lékařských oblastech, což z něj činí všestrannou pomoc při diagnostickém obrazu.
Základní termíny a koncepty
- akutní apendicitida : Rychlý zánět procesu červa (dodatek) s příznaky, jako je bolest břicha a horečka.
- Počítačová tomografie (CT) : Proces lékařského zobrazování, který poskytuje křížové obrazy těla k diagnostice nemocí a zranění.
- konvoluční neuronová síť (CNN) : druh umělé neuronové sítě, která je obzvláště dobrá při analýze obrazových dat.
- lézivní kanalář : Specifická metoda založená na CNN, která byla vyvinuta pro rozpoznávání příznaků nemocí, jako je apendicitida na CT obrázcích.
- parametr : čísla použitá v modelu k předpovědi; Čím snazší je model, tím méně parametrů je zapotřebí.
Zkratky
- ct : počítačová tomografie
- cnn : konvoluční neuronová síť (skládací neuronová síť)
Scannet léze: Přesnost v diagnostice akutní apendicitidy
Současný výzkum představuje model Cannet pro léze, novou konvoluční neuronovou síť (CNN), zejména pro detekci akutní apendicitidy podporované počítačem. Tato výzkumná práce zejména zdůrazňuje přesnost a efektivitu tohoto modelu při zpracování CT obrázků, přičemž překonává výzvy, jako jsou anatomické variability umístění přílohy.
Metodika a struktura modelu
- Záznam dat: Studie byla založena na rozsáhlém souboru údajů, sestávající z 2400 CT skenovacích obrazů, které bylo shromážděno oddělením obecného chirurgického zákroku na Kanuni Sultan Süleyman Training and Research Hospital v Istanbulu v Turecku.
- Modelová architektura: Scannet lézí je lehký model s pouze 765 000 parametry. Integruje několik bloků s dvojitým jádrem, z nichž každá zahrnuje skládání, rozšiřování, oddělitelné skládací vrstvy a přeskočení připojení.
- Bloky DualCernel: Tyto bloky zpracovávají vstupní obrázky na dvou cestách: jeden používá 3 × 3 filtry, zatímco druhý filtr 1 × 1 používá. Tato struktura maximalizuje účinnost identifikace podle různých velikostí filtrů.
dovednosti výkonu a zobecnění
- Přesnost: Model Cannet pro léze dosáhl značné přesnosti 99% na souboru testovacích dat. Tento výsledek přesahuje výkon zavedených modelů benchmarkových hlubokých učení pro detekci apendicitidy.
- schopnost zobecnění: Účinnost skannetu léze byla také podporována testy na rentgenovém obrazu prsu pro detekci pneumonie a Covid-19.
Studie ukazuje, že Cannet léze je lepší jak ve své specificitě, tak ve své účinnosti při detekci akutní apendicitidy. Přes malý počet parametrů nabízí model robustní výkon, který naznačuje jeho použitelnost na jiná lékařská pole, jako je detekce respiračních onemocnění.
Úspěch lésiště může sloužit jako základ pro budoucí výzkum a vývoj ve zpracování lékařského obrazu, s potenciálem zvýšit přesnost v diagnostice jiných onemocnění.
Zdroj výzkumu: https://pubmed.nlm.nih.gov/39654693