LesionScanNet: Umjetna inteligencija revolucionira dijagnozu upale slijepog crijeva s 99% točnosti

LesionScanNet: Umjetna inteligencija revolucionira dijagnozu upale slijepog crijeva s 99% točnosti

Istraživanje nudi nove uvide u dijagnozu akutnog apendicitisa, iznenadne upale slijepog crijeva koja uzrokuje simptome kao što su bolovi u trbuhu, povraćanje i vrućica. Kompjuterizirana tomografija (CT) često se koristi za dijagnozu, ali to može biti teško zbog položaja slijepog crijeva i složene anatomije debelog crijeva. Razvijen je novi alat nazvan LesionScanNet koji pomaže radiolozima da točno otkriju ovo stanje.

LesionScanNet je napredni model temeljen na dubokoj neuronskoj mreži, točnije konvolutivnoj neuronskoj mreži (CNN). Ovaj model analizira CT slike kako bi otkrio znakove upale slijepog crijeva s velikom točnošću. Za razvoj modela prikupljeno je 2400 CT slika koje pružaju solidnu osnovu za obuku mreže. Impresivno, model je postigao točnost od 99% u otkrivanju upale slijepog crijeva na testnim slikama - rezultat koji čak nadmašuje modele vodeće na tržištu.

Potencijalni učinak ovog razvoja mogao bi biti značajan. Korištenje tako moćnog modela moglo bi preciznije i brže učiniti dijagnozu upale slijepog crijeva, što bi zauzvrat moglo dovesti do učinkovitijeg liječenja. Kako se ovaj alat dalje razvija, mogao bi se potencijalno koristiti u drugim medicinskim područjima, što ga čini svestranim alatom u dijagnostičkom slikanju.

Osnovni pojmovi i pojmovi

• 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.

Kratice

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

LesionScanNet: Preciznost u dijagnozi akutnog apendicitisa

Trenutno istraživanje predstavlja model LesionScanNet, novu konvolucionu neuronsku mrežu (CNN) posebno za računalno potpomognutu detekciju akutnog apendicitisa. Ovo istraživanje posebno ističe preciznost i učinkovitost ovog modela u obradi CT slika, prevladavajući izazove kao što je anatomska varijabilnost u položaju slijepog crijeva.

Metodologija i struktura modela

• 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.

Vještine izvedbe i generalizacije

• 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.

Zaključci i buduće primjene

Studija pokazuje da je LesionScanNet superioran u svojoj specifičnosti i učinkovitosti u otkrivanju akutne upale slijepog crijeva. Unatoč malom broju parametara, model nudi robusne performanse, što upućuje na njegovu primjenjivost u drugim područjima medicine kao što je detekcija respiratornih bolesti.

Uspjeh LesionScanNet-a može poslužiti kao osnova za buduća istraživanja i razvoj u obradi medicinskih slika, s potencijalom povećanja preciznosti u dijagnozi drugih bolesti.

Izvor istraživanja: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39654693