Skenen lezije: Umjetna inteligencija revolucionira dijagnozu slijepog crijeva s 99% točnosti

Skenen lezije: Umjetna inteligencija revolucionira dijagnozu slijepog crijeva s 99% točnosti

Istraživanje nudi novo znanje za dijagnosticiranje akutnog upala slijepog crijeva, iznenadne upale procesa crva, što uzrokuje simptome poput bolova u trbuhu, povraćanja i groznice. Računalna tomografija (CT) često se koristi za dijagnozu, ali to može biti teško zbog položaja dodatka i složene anatomije debelog crijeva. Novi alat nazvan "Lezionscannet" razvijen je za podršku radiolozima u preciznom otkrivanju ove bolesti.

skennet lezije je progresivni model zasnovan na dubokoj neuronskoj mreži, preciznije konvolucijskoj neuronskoj mreži (CNN). Ovaj model analizira CT slike kako bi identificirao znakove upala slijepog ct -a s velikom točnošću. 2400 CT slika prikupljeno je za razvoj modela, što je solidna osnova za obuku mreže. Točnost od 99% u otkrivanju upala slijepog crijeva koja doseže model na testnim slikama je impresivna.

Potencijalni učinci ovog razvoja mogli bi biti značajni. Upotreba tako moćnog modela mogla bi postati precizniji i brži dijagnozu upale dodatka, što bi zauzvrat moglo dovesti do učinkovitijeg liječenja. Ako se ovaj alat razvije, može se koristiti i u drugim medicinskim područjima, što ga čini svestranom pomoći u dijagnostičkoj slici.

Osnovni pojmovi i pojmovi

• Akutni upala slijepog crijeva : Brza upala procesa crva (Dodatak) sa simptomima poput trbušne boli i groznice.
• Računalna tomografija (CT) : Proces medicinskog snimanja koji omogućuje dijagnosticiranje bolesti i ozljeda tijela.
• Konvolucijska neuronska mreža (CNN) : vrsta umjetne neuronske mreže koja je posebno dobra pri analiziranju slikovnih podataka.
• lezioncannet : specifična metoda koja se temelji na CNN -u koja je razvijena za prepoznavanje znakova bolesti poput upala slijepog ct na CT slikama.
• Parametar : brojevi koji se koriste u modelu za predviđanje; Što je model lakše, to je potrebno manje parametara.

Skraćenice

• CT : Računalna tomografija
• CNN : Konvolucijska neuronska mreža (preklopna neuronska mreža)

SCANNET lezije: Preciznost u dijagnozi akutnog upala slijepog crijeva

Trenutačno istraživanje predstavlja model lezije Cannet, novu konvolucijsku neuronsku mrežu (CNN), posebno za računalno otkrivanje akutnog upala slijepog crijeva. Ovaj istraživački rad posebno naglašava preciznost i učinkovitost ovog modela u obradi CT slika, pri čemu prevladava izazove poput anatomske varijabilnosti lokacije dodatka.

Metodologija i struktura modela

• Zapis podataka: Studija se temeljila na opsežnom skupu podataka, koji se sastojao od 2400 slika skeniranja CT -a, koje je prikupio Odjel za opću kirurgiju u bolnici za obuku i istraživačku i istraživačku bolnicu Kanuni Sultan Süleyman u Istanbulu, Turska.
• Arhitektura modela: skeneta lezije lagan je model sa samo 765.000 parametara. Integrira nekoliko dvojezgrenih blokova, od kojih svaki uključuje presavijanje, širenje, odvojive slojeve i preskočivanja.
• DUALCERNEL blokovi: Ovi blokovi obrađuju ulazne slike na dvije staze: jedan koristi 3 × 3 filtre, dok drugi filtar 1 × 1 koristi. Ova struktura maksimizira učinkovitost identifikacije različitim veličinama filtra.

Vještine performansi i generalizacije

• Točnost: model kaneta lezije postigao je značajnu točnost od 99% na skupu ispitivanja. Ovaj rezultat premašuje performanse utvrđenih modela učenja dubokih referentnih vrijednosti za otkrivanje upala slijepog crijeva.
• Sposobnost generalizacije: Učinkovitost skenera lezije također je podržana testovima na rendgenskoj slici dojke za otkrivanje upale pluća i koid-19.

Zaključci i buduće aplikacije

Studija pokazuje da je kanent lezije superiorniji i u svojoj specifičnosti i u njegovoj učinkovitosti u otkrivanju akutnog upala slijepog crijeva. Unatoč malom broju parametara, model nudi snažne performanse, što sugerira njegovu primjenjivost na druga medicinska područja, poput otkrivanja respiratornih bolesti.

Uspjeh LesionCanneta može poslužiti kao osnova za buduće istraživačke i razvojne radove u medicinskoj obradi slika, s potencijalom povećanja preciznosti u dijagnozi drugih bolesti.

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