Lesion Scannet: Artificial Intelligence Revolutioniserer Appendicitis Diagnose med 99% nøjagtighed

Lesion Scannet: Artificial Intelligence Revolutioniserer Appendicitis Diagnose med 99% nøjagtighed

Forskning tilbyder ny viden til at diagnosticere akut blindtarmbetændelse, pludselig betændelse i ormprocessen, hvilket forårsager symptomer som mavesmerter, opkast og feber. Computertomografi (CT) bruges ofte til diagnose, men dette kan være vanskeligt på grund af placeringen af ​​tillægget og den komplekse anatomi af tyktarmen. Et nyt værktøj kaldet "Lesionscannet" blev udviklet til at understøtte radiologer i den nøjagtige påvisning af denne sygdom.

Lesion Scannet er en progressiv model baseret på et dybt neuronalt netværk, mere præcist et indviklet neuralt netværk (CNN). Denne model analyserer CT -billeder for at identificere tegn på blindtarmsbetændelse med høj nøjagtighed. 2400 CT -billeder blev samlet til udvikling af modellen, som er et solidt grundlag for træning af netværket. En nøjagtighed på 99% ved påvisning af blindtarmbetændelse, der når modellen på testbilleder, er imponerende.

De potentielle virkninger af denne udvikling kan være betydningsfulde. Brugen af ​​en så stærk model kunne gøre diagnosen tillæg -betændelse mere præcis og hurtigere, hvilket igen kan føre til mere effektiv behandling. Hvis dette værktøj udvikler sig, kan det muligvis også bruges i andre medicinske områder, hvilket gør det til en alsidig hjælp til det diagnostiske billede.

Grundlæggende vilkår og koncepter

• akut blindtarmsbetændelse : Hurtig betændelse i ormprocessen (tillæg) med symptomer såsom mavesmerter og feber.
• Computertomografi (CT) : En medicinsk billeddannelsesproces, der giver kroppens tværsnitsbilleder til diagnosticering af sygdomme og skader.
• indviklet neuralt netværk (CNN) : Et slags kunstigt neuralt netværk, der er særlig godt, når man analyserer billeddata.
• LesionCannet : En specifik metode baseret på CNN, der blev udviklet til at genkende tegn på sygdomme, såsom blindtarmbetændelse på CT -billeder.
• parameter : tal, der bruges i en model til at foretage forudsigelser; Jo lettere modellen er, jo færre parametre er nødvendige.

Forkortelser

• ct : Computertomografi
• CNN : Convolutional Neural Network (Folding Neural Network)

Lesion Scannet: Præcision i diagnosen akut blindtarmbetændelse

Den aktuelle forskning præsenterer Lesion Cannet-modellen, et nyt indviklet neuralt netværk (CNN), især til computerstøttet påvisning af akut blindtarmbetændelse. Især dette forskningsarbejde understreger præcisionen og effektiviteten af ​​denne model i behandlingen af ​​CT -billeder, hvorved den overvinder udfordringer, såsom anatomiske variationer i placeringen af ​​tillægget.

Metodologi og modelstruktur

• Dataregistrering: Undersøgelsen var baseret på et omfattende datasæt bestående af 2400 CT -scanningsbilleder, som blev indsamlet af den generelle kirurgi -afdeling ved Kanuni Sultan Süleyman Training and Research Hospital i Istanbul, Tyrkiet.
• Modelarkitektur: Lesion Scannet er en let model med kun 765.000 parametre. Det integrerer flere dobbelt-core-blokke, som hver inkluderer foldning, ekspansion, adskillelige foldningslag og springforbindelser.
• DualCernel -blokke: Disse blokke procesindgangsbilleder på to stier: den ene bruger 3 × 3 filtre, mens de andre 1 × 1 -filteranvendelser. Denne struktur maksimerer identifikationseffektiviteten med forskellige filterstørrelser.

ydelse og generaliseringsevner

• Nøjagtighed: Lesion Cannet -modellen opnåede en betydelig nøjagtighed på 99% på testdatasættet. Dette resultat overstiger ydelsen af ​​etablerede benchmark-dybe læringsmodeller til påvisning af blindtarmbetændelse.
• generaliseringsevne: Effektiviteten af ​​læsionsscannet blev også understøttet af test på et bryst-røntgenbillede til påvisning af lungebetændelse og covid-19.

Konklusioner og fremtidige applikationer

Undersøgelsen viser, at læsionskanet er overlegen i både dens specificitet og dens effektivitet i påvisningen af ​​akut blindtarmbetændelse. På trods af det lille antal parametre tilbyder modellen en robust ydelse, hvilket antyder dens anvendelighed på andre medicinske områder, såsom påvisning af luftvejssygdomme.

Succesen med LesionCannet kan tjene som grundlag for fremtidig forsknings- og udviklingsarbejde i medicinsk billedbehandling med potentialet til at øge præcisionen i diagnosen andre sygdomme.

Kilde til forskning: https://pubmed.nlm.nih.gov/39654693