Kahjustuse skanne: tehisintellekt revolutsiooniks on pimesoolepõletiku diagnoosimine 99% täpsusega
Kahjustuse skanne: tehisintellekt revolutsiooniks on pimesoolepõletiku diagnoosimine 99% täpsusega
Uuringud pakuvad uusi teadmisi ägeda pimesoolepõletiku diagnoosimiseks, ussiprotsessi äkilise põletiku, mis põhjustab selliseid sümptomeid nagu kõhuvalu, oksendamine ja palavik. Diagnoosimiseks kasutatakse sageli arvuti tomograafiat (CT), kuid see võib olla keeruline, kuna liite asukoht ja käärsoole keeruline anatoomia. Selle haiguse täpses avastamisel töötati välja uus tööriist nimega "Lesionscannet".
kahjustuse skanne on progresseeruv mudel, mis põhineb sügaval neuronaalvõrgustikul, täpsemalt konvolutsioonilisel närvivõrgustikul (CNN). See mudel analüüsib CT -pilte, et tuvastada suure täpsusega pimesoolepõletiku tunnuseid. Mudeli väljatöötamiseks koguti 2400 CT -pilti, mis on võrgu koolitamiseks kindel alus. Testpiltide mudelile jõudnud pimesoolepõletiku tuvastamise täpsus 99% on muljetavaldav.
Selle arengu potentsiaalne mõju võib olla märkimisväärne. Nii võimsa mudeli kasutamine võib muuta liitepõletiku diagnoosi täpsemaks ja kiiremaks, mis võib omakorda viia tõhusama ravi. Kui see tööriist areneb, võiks seda kasutada ka teistes meditsiinipiirkondades, mis teeb sellest diagnostilise pildi mitmekülgseks abiks.
põhiterminid ja kontseptsioonid
- äge pimesoolepõletik : ussiprotsessi kiire põletik (lisa) selliste sümptomitega nagu kõhuvalu ja palavik.
- arvuti tomograafia (CT) : meditsiiniline pildiprotsess, mis pakub keha ristlõikega pilte haiguste ja vigastuste diagnoosimiseks.
- konvolutsiooniline närvivõrk (CNN) : omamoodi kunstlik närvivõrk, mis on eriti hea pildiandmete analüüsimisel.
- lesioncannet : konkreetne meetod, mis põhineb CNN -il, mis töötati välja selliste haiguste tunnuste, näiteks CT -piltide pimesoolepõletiku äratundmiseks.
- parameeter : prognooside tegemiseks mudelis kasutatud numbrid; Mida lihtsam on mudel, seda vähem parameetreid on vaja.
lühendid
- CT : arvuti tomograafia
- CNN : konvolutsiooniline närvivõrk (voltimine närvivõrk)
kahjustuse skanne: täpsus ägeda pimesoolepõletiku
diagnoosimiselPraegune uurimistöö esitleb kahjustuse mudelit, mis on uus konvolutsiooniline närvivõrk (CNN), eriti ägeda pimesoolepõletiku arvutipõhiseks tuvastamiseks. See uurimistöö rõhutab eriti selle mudeli täpsust ja tõhusust CT -piltide töötlemisel, kusjuures see ületab selliseid väljakutseid nagu lisa asukoha anatoomilised variatsioonid.
metoodika ja mudeli struktuur
- Andmete kirje: Uuring põhines ulatuslikul andmekogumis, mis koosnes 2400 CT -skannimispildist, mille koguti Türgis Istanbulis asuvas Kanuni Sultan Süleymani koolitus- ja teadushaiglas üldkirurgia osakond.
- mudeli arhitektuur: kahjustuse skanne on kerge mudel, millel on ainult 765 000 parameetrit. See integreerib mitu kahetuumalist plokki, millest igaüks sisaldab voltimist, laienemist, eraldatavaid voltimiskihte ja ühendusi.
- Dualcerneli plokid: Need plokid töötlevad sisendpilte kahel teele: üks kasutab 3 × 3 filtrit, teine aga 1 × 1 filter kasutab. See struktuur maksimeerib identifitseerimise efektiivsuse erinevate filtri suuruste järgi.
jõudlus- ja üldistusoskused
- Täpsus: Kahjustuste mudel saavutas testiandmete komplektis märkimisväärse täpsuse 99%. See tulemus ületab väljakujunenud võrdlusaluste sügavuste õppimismudelite toimivust pimesoolepõletiku tuvastamiseks.
- Üldistamisvõime: kahjustuse skanneti tõhusust toetati ka rindade röntgenpildi testidega kopsupõletiku tuvastamiseks ja jahuti-19.
Järeldused ja tulevased rakendused
Uuring näitab, et kahjustuste seenionikant on nii spetsiifilisuse kui ka efektiivsuse poolest parem ägeda pimesoolepõletiku tuvastamisel. Vaatamata väikestele parameetritele pakub mudel tugevat jõudlust, mis viitab selle rakendatavusele teiste meditsiiniliste valdkondade suhtes, näiteks hingamisteede haiguste avastamine.
Lesionkanneti edu võib olla aluseks tulevasele teadus- ja arendustööle meditsiinilise pilditöötluse alal, millel on potentsiaal suurendada täpsust muude haiguste diagnoosimisel.
Kommentare (0)