Scannet Lesion: Τεχνητή νοημοσύνη επανάσταση στη διάγνωση της σκωληκοειδίτιδας με ακρίβεια 99%

Veröffentlicht:

Von:

Scannet Lesion: Ένα ελαφρύ, ισχυρό CNN για την αναγνώριση οξείας σκωληκοειδίτιδας με ακρίβεια 99%, που δοκιμάστηκε σε εικόνες 2400 CT. Ευπροσάρμοστο σε ιατρικούς τομείς εφαρμογής. 🚀 #ki #Medizin
(Symbolbild/natur.wiki)

Η έρευνα προσφέρει νέες γνώσεις για τη διάγνωση οξείας σκωληκοειδίτιδας, ξαφνική φλεγμονή της διαδικασίας σκουληκιών, η οποία προκαλεί συμπτώματα όπως ο κοιλιακός πόνος, ο εμετός και ο πυρετός. Η τομογραφία των υπολογιστών (CT) χρησιμοποιείται συχνά για τη διάγνωση, αλλά αυτό μπορεί να είναι δύσκολο λόγω της θέσης του προσαρτήματος και της σύνθετης ανατομίας του παχέος εντέρου. Ένα νέο εργαλείο που ονομάζεται "Harsionscannet" αναπτύχθηκε για να υποστηρίξει τους ακτινολόγους στην ακριβή ανίχνευση αυτής της νόσου.

Η Scannet της βλάβης είναι ένα προοδευτικό μοντέλο που βασίζεται σε ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο, ακριβέστερα ένα επενδυτικό νευρωνικό δίκτυο (CNN). Αυτό το μοντέλο αναλύει τις εικόνες CT για τον εντοπισμό σημείων σκωληκοειδίτιδας με υψηλή ακρίβεια. 2400 εικόνες CT συλλέχθηκαν για την ανάπτυξη του μοντέλου, οι οποίες αποτελούν σταθερή βάση για την κατάρτιση του δικτύου. Η ακρίβεια του 99% στην ανίχνευση της σκωληκοειδίτιδας που φτάνει στο μοντέλο στις δοκιμαστικές εικόνες είναι εντυπωσιακή.

Οι πιθανές επιδράσεις αυτής της εξέλιξης θα μπορούσαν να είναι σημαντικά. Η χρήση ενός τόσο ισχυρού μοντέλου θα μπορούσε να καταστήσει τη διάγνωση της φλεγμονής του προσαρτήματος πιο ακριβή και ταχύτερη, η οποία με τη σειρά του θα μπορούσε να οδηγήσει σε πιο αποτελεσματική θεραπεία. Εάν αναπτυχθεί αυτό το εργαλείο, θα μπορούσε ενδεχομένως να χρησιμοποιηθεί και σε άλλους ιατρικούς τομείς, γεγονός που την καθιστά ευέλικτη βοήθεια στη διαγνωστική εικόνα.

Βασικοί όροι και έννοιες

  • Οξεία σκωληκοειδίτιδα : γρήγορη φλεγμονή της διαδικασίας σκουληκιών (προσάρτημα) με συμπτώματα όπως ο κοιλιακός πόνος και ο πυρετός.
  • Η τομογραφία υπολογιστών (CT) : μια ιατρική διαδικασία απεικόνισης που παρέχει τις διασταυρούμενες εικόνες του σώματος για τη διάγνωση ασθενειών και τραυματισμών.
  • Συνέλιξη Νευρωνικού Δικτύου (CNN) : Ένα είδος τεχνητού νευρικού δικτύου που είναι ιδιαίτερα καλό κατά την ανάλυση δεδομένων εικόνας.
  • LesionCannet : Μια συγκεκριμένη μέθοδος που βασίζεται στο CNN που αναπτύχθηκε για να αναγνωρίσει σημάδια ασθενειών όπως η σκωληκοειδίτιδα σε εικόνες CT.
  • Παράμετρος : αριθμοί που χρησιμοποιούνται σε ένα μοντέλο για να κάνουν προβλέψεις. Όσο πιο εύκολο είναι το μοντέλο, τόσο λιγότερες απαιτούνται παράμετροι.

Συντομογραφίες

  • CT : Τομογραφία υπολογιστών
  • CNN : Συνέλιξη Νευρωνικού Δικτύου (Αναδιπλούμενο Νευρωνικό Δίκτυο)

Scannet Lesion: Ακρίβεια στη διάγνωση οξείας σκωληκοειδίτιδας

Η τρέχουσα έρευνα παρουσιάζει το μοντέλο Cannet της βλάβης, ένα νέο συνολικό νευρωνικό δίκτυο (CNN), ειδικά για την ανίχνευση της οξείας σκωληκοειδίτιδας. Αυτό το ερευνητικό έργο υπογραμμίζει ειδικότερα την ακρίβεια και την αποτελεσματικότητα αυτού του μοντέλου στην επεξεργασία των εικόνων CT, με την οποία ξεπερνά τις προκλήσεις όπως οι ανατομικές μεταβλητές της θέσης του προσαρτήματος.

Μεθοδολογία και δομή μοντέλου

  • Καταγραφή δεδομένων: Η μελέτη βασίστηκε σε ένα εκτεταμένο σύνολο δεδομένων, αποτελούμενο από 2400 εικόνες σάρωσης CT, οι οποίες συλλέχθηκαν από το Τμήμα Γενικής Χειρουργικής στο Νοσοκομείο Εκπαίδευσης και Ερευνών Kanuni Sulleyman στην Κωνσταντινούπολη της Τουρκίας.
  • Αρχιτεκτονική μοντέλου: Scannet Scannet είναι ένα ελαφρύ μοντέλο με μόνο 765.000 παραμέτρους. Ενσωματώνει αρκετά μπλοκ διπλού πυρήνα, καθένα από τα οποία περιλαμβάνει αναδίπλωση, επέκταση, διαχωρίσιμα πτυσσόμενα στρώματα και παραλείψεις συνδέσεων.
  • Blocks Dualcernel: Αυτές οι μπλοκ Εικόνες εισόδου εισόδου σε δύο διαδρομές: το ένα χρησιμοποιεί 3 × 3 φίλτρα, ενώ τα άλλα 1 × 1 φίλτρο χρησιμοποιεί. Αυτή η δομή μεγιστοποιεί την αποτελεσματικότητα ταυτοποίησης με διαφορετικά μεγέθη φίλτρων.

Δεξιότητες απόδοσης και γενίκευσης

  • Ακρίβεια: Το μοντέλο καναλιού βλάβης πέτυχε σημαντική ακρίβεια 99% στο σύνολο δεδομένων δοκιμών. Αυτό το αποτέλεσμα υπερβαίνει την απόδοση των καθιερωμένων μοντέλων εκμάθησης βαθιάς αναφοράς για την ανίχνευση της σκωληκοειδίτιδας.
  • Δυνατότητα γενίκευσης: Η αποτελεσματικότητα του Scannet της βλάβης υποστηρίχθηκε επίσης από δοκιμές σε μια εικόνα ακτίνων Χ στήθους για την ανίχνευση της πνευμονίας και του Covid-19.

Συμπεράσματα και μελλοντικές εφαρμογές

Η μελέτη δείχνει ότι το καναδικό βλάβης είναι ανώτερο τόσο στην εξειδίκευση της όσο και στην αποτελεσματικότητά της στην ανίχνευση οξείας σκωληκοειδίτιδας. Παρά τον μικρό αριθμό παραμέτρων, το μοντέλο προσφέρει μια ισχυρή απόδοση, γεγονός που υποδηλώνει την εφαρμογή του σε άλλα ιατρικά πεδία, όπως η ανίχνευση των αναπνευστικών ασθενειών.

Η επιτυχία του LesionCannet μπορεί να χρησιμεύσει ως βάση για μελλοντικές εργασίες έρευνας και ανάπτυξης στην επεξεργασία ιατρικής εικόνας, με τη δυνατότητα αύξησης της ακρίβειας στη διάγνωση άλλων ασθενειών.

Πηγή έρευνας: https://pubmed.nlm.nih.gov/39654693