LesionScanNet: Kunstmatige intelligentie zorgt voor een revolutie in de diagnose van appendicitis met een nauwkeurigheid van 99%

LesionScanNet: Kunstmatige intelligentie zorgt voor een revolutie in de diagnose van appendicitis met een nauwkeurigheid van 99%

Het onderzoek biedt nieuwe inzichten in de diagnose van acute appendicitis, een plotselinge ontsteking van de appendix die klachten als buikpijn, braken en koorts veroorzaakt. Computertomografie (CT) wordt vaak gebruikt voor de diagnose, maar dit kan moeilijk zijn vanwege de locatie van de appendix en de complexe anatomie van de dikke darm. Er is een nieuw hulpmiddel ontwikkeld, LesionScanNet genaamd, om radiologen te helpen deze aandoening nauwkeurig te detecteren.

LesionScanNet is een geavanceerd model gebaseerd op een diep neuraal netwerk, meer specifiek een convolutioneel neuraal netwerk (CNN). Dit model analyseert CT-beelden om tekenen van appendicitis met hoge nauwkeurigheid te detecteren. Om het model te ontwikkelen zijn 2400 CT-beelden verzameld, die een solide basis vormen voor het trainen van het netwerk. Op indrukwekkende wijze behaalde het model een nauwkeurigheid van 99% bij het detecteren van blindedarmontsteking op testbeelden - een resultaat dat zelfs toonaangevende modellen overtreft.

De potentiële impact van deze ontwikkeling kan aanzienlijk zijn. Het gebruik van een dergelijk krachtig model zou de diagnose van blindedarmontsteking nauwkeuriger en sneller kunnen maken, wat op zijn beurt zou kunnen leiden tot een efficiëntere behandeling. Naarmate dit hulpmiddel zich verder ontwikkelt, kan het mogelijk op andere medische gebieden worden gebruikt, waardoor het een veelzijdig hulpmiddel wordt bij diagnostische beeldvorming.

Basistermen en concepten

• 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.

Afkortingen

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

LesionScanNet: Precisie bij de diagnose van acute appendicitis

Het huidige onderzoek presenteert het LesionScanNet-model, een nieuw convolutioneel neuraal netwerk (CNN) specifiek voor computerondersteunde detectie van acute appendicitis. Dit onderzoek benadrukt vooral de precisie en efficiëntie van dit model bij het verwerken van CT-beelden, waardoor uitdagingen zoals anatomische variabiliteit in de locatie van de appendix worden overwonnen.

Methodologie en modelstructuur

• 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.

Prestatie- en generalisatievaardigheden

• 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.

Conclusies en toekomstige toepassingen

Uit het onderzoek blijkt dat LesionScanNet superieur is qua specificiteit en efficiëntie bij het detecteren van acute appendicitis. Ondanks het kleine aantal parameters biedt het model robuuste prestaties, wat erop wijst dat het toepasbaar is op andere medische gebieden, zoals de detectie van luchtwegaandoeningen.

Het succes van LesionScanNet kan dienen als basis voor toekomstig onderzoek en ontwikkeling op het gebied van medische beeldverwerking, met het potentieel om de precisie bij de diagnose van andere ziekten te vergroten.

Bron van onderzoek: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39654693