Scanneta delle lesioni: l'intelligenza artificiale rivoluziona la diagnosi di appendicite con precisione del 99%
Scanneta delle lesioni: l'intelligenza artificiale rivoluziona la diagnosi di appendicite con precisione del 99%
La ricerca offre nuove conoscenze per diagnosticare l'appendicite acuta, l'improvvisa infiammazione del processo del verme, che provoca sintomi come dolore addominale, vomito e febbre. La tomografia al computer (CT) viene spesso utilizzata per la diagnosi, ma questo può essere difficile a causa della posizione dell'appendice e della complessa anatomia del colon. È stato sviluppato un nuovo strumento chiamato "Lesionscannet" per supportare i radiologi nella rilevazione precisa di questa malattia.
Scannet di lesione è un modello progressivo basato su una profonda rete neuronale, più precisamente una rete neurale convoluzionale (CNN). Questo modello analizza le immagini CT per identificare i segni di appendicite con alta precisione. Sono state raccolte 2400 immagini CT per lo sviluppo del modello, che sono una base solida per la formazione della rete. Una precisione del 99% nel rilevamento di appendicite che raggiunge il modello sulle immagini di test è impressionante.
I potenziali effetti di questo sviluppo potrebbero essere significativi. L'uso di un modello così potente potrebbe rendere la diagnosi di infiammazione dell'appendice più precisa e più veloce, il che a sua volta potrebbe portare a un trattamento più efficiente. Se questo strumento si sviluppa, potrebbe essere utilizzato anche in altre aree mediche, il che lo rende un aiuto versatile nell'immagine diagnostica.
Termini e concetti di base
- Appendicite acuta : rapida infiammazione del processo di worm (appendice) con sintomi come il dolore addominale e la febbre.
- tomografia al computer (CT) : un processo di imaging medico che fornisce le immagini incrociato del corpo per diagnosticare malattie e lesioni.
- Neural Neural Network (CNN) : un tipo di rete neurale artificiale che è particolarmente buona quando si analizza i dati delle immagini.
- lesioncannet : un metodo specifico basato sulla CNN che è stato sviluppato per riconoscere segni di malattie come l'appendicite sulle immagini CT.
- parametro : numeri usati in un modello per fare previsioni; Più facile è il modello, sono necessari meno parametri.
abbreviazioni
- ct : tomografia al computer
- CNN : rete neurale convoluzionale (rete neurale pieghevole)
scanneta lesione: precisione nella diagnosi di appendicite acuta
L'attuale ricerca presenta il modello di lesione Cannet, una nuova rete neurale convoluzionale (CNN) in particolare per il rilevamento assistito da computer di appendicite acuta. Questo lavoro di ricerca in particolare sottolinea la precisione e l'efficienza di questo modello nell'elaborazione delle immagini CT, per cui supera le sfide come le variabilità anatomiche della posizione dell'appendice.
metodologia e struttura del modello
- Registrazione dei dati: lo studio si basava su un ampio set di dati, costituito da immagini di scansione a 2400 TC, raccolte dal dipartimento di chirurgia generale presso il Kanuni Sultan Süleyman Training and Research Hospital di Istanbul, Turchia.
- Architettura modello: Lesione la scannazione è un modello leggero con solo 765.000 parametri. Integra diversi blocchi dual-core, ognuno dei quali include piegatura, espansione, strati di piegatura separabile e connessioni di salto.
- Blocchi a doppio moto: Questi blocchi elaborano le immagini di input su due percorsi: uno utilizza filtri 3 × 3, mentre l'altro filtro 1 × 1 utilizza. Questa struttura massimizza l'efficienza di identificazione da diverse dimensioni del filtro.
capacità di prestazione e generalizzazione
- Precisione: Il modello di lesione Cannet ha raggiunto una notevole precisione del 99% sul set di dati di test. Questo risultato supera le prestazioni dei modelli di apprendimento del benchmark stabiliti per il rilevamento dell'appendicite.
- Capacità di generalizzazione: L'efficacia della scannazione delle lesioni è stata anche supportata da test su un'immagine a raggi X al seno per il rilevamento di polmonite e Covid-19.
Conclusioni e applicazioni future
Lo studio mostra che Lesion Cannet è superiore sia nella sua specificità che nella sua efficienza nella rilevazione di appendicite acuta. Nonostante il piccolo numero di parametri, il modello offre una prestazione solida, il che suggerisce la sua applicabilità ad altri campi medici, come il rilevamento di malattie respiratorie.
Il successo di LesionCannet può servire da base per futuri lavori di ricerca e sviluppo nell'elaborazione delle immagini mediche, con il potenziale per aumentare la precisione nella diagnosi di altre malattie.
Fonte di ricerca: https://pubmed.nlm.nih.gov/39654693