Lesjonsskanner: Kunstig intelligens revolusjonerer appendisittdiagnose med 99% nøyaktighet

Veröffentlicht:

Von:

Lesjonsskanner: Et lett, robust CNN for å gjenkjenne akutt blindtarmbetennelse med 99% nøyaktighet, testet på 2400 CT -bilder. Allsidig innen medisinske anvendelsesområder. 🚀 #KI #Medizin
(Symbolbild/natur.wiki)

Forskning tilbyr ny kunnskap for å diagnostisere akutt blindtarmbetennelse, plutselig betennelse i ormprosessen, som forårsaker symptomer som magesmerter, oppkast og feber. Datatomografi (CT) brukes ofte til diagnose, men dette kan være vanskelig på grunn av plasseringen av vedlegget og den komplekse anatomi av tykktarmen. Et nytt verktøy kalt "LesionsCannet" ble utviklet for å støtte radiologer i nøyaktig påvisning av denne sykdommen.

Lesion Scannet er en progressiv modell basert på et dypt nevronalt nettverk, mer presist et konvolusjonelt nevralt nettverk (CNN). Denne modellen analyserer CT -bilder for å identifisere tegn på blindtarmbetennelse med høy nøyaktighet. 2400 CT -bilder ble samlet for utvikling av modellen, som er et solid grunnlag for å trene nettverket. En nøyaktighet på 99% i påvisning av blindtarmbetennelse som når modellen på testbilder er imponerende.

De potensielle effektene av denne utviklingen kan være betydelige. Bruken av en så kraftig modell kan gjøre diagnosen vedlegg betennelse mer presis og raskere, noe som igjen kan føre til mer effektiv behandling. Hvis dette verktøyet utvikler seg, kan det muligens også brukes i andre medisinske områder, noe som gjør det til et allsidig hjelpemiddel i det diagnostiske bildet.

Grunnleggende begreper og konsepter

  • akutt blindtarmbetennelse : Rask betennelse i ormprosessen (vedlegg) med symptomer som magesmerter og feber.
  • Computer Tomography (CT) : En medisinsk avbildningsprosess som gir kroppens tverrseksjonelle bilder for å diagnostisere sykdommer og skader.
  • Convolutional Neural Network (CNN) : Et slags kunstig nevralt nettverk som er spesielt bra når du analyserer bildedata.
  • LesionCannet : En spesifikk metode basert på CNN som ble utviklet for å gjenkjenne tegn på sykdommer som blindtarmbetennelse på CT -bilder.
  • Parameter : tall brukt i en modell for å lage spådommer; Jo lettere modellen, jo færre parametere er nødvendig.

Forkortelser

  • CT : Computer Tomography
  • CNN : Convolutional Neural Network (Folding Neural Network)

Lesion Scannet: Presisjon i diagnosen akutt blindtarmbetennelse

Den nåværende forskningen presenterer Lesion Cannet-modellen, et nytt Convolutional Neural Network (CNN) spesielt for datastøttet deteksjon av akutt blindtarmbetennelse. Spesielt dette forskningsarbeidet understreker presisjonen og effektiviteten til denne modellen i behandlingen av CT -bilder, der det overvinner utfordringer som anatomiske variabiliteter til plasseringen av vedlegget.

Metodikk og modellstruktur

  • Dataregistrering: Studien var basert på et omfattende datasett, bestående av 2400 CT -skannebilder, som ble samlet av den generelle operasjonsavdelingen ved Kanuni Sultan Süleyman Training and Research Hospital i Istanbul, Tyrkia.
  • Model Architecture: Lesion Scannet er en lett modell med bare 765 000 parametere. Den integrerer flere dobbeltkjerneblokker, som hver inkluderer folding, utvidelse, separerbare sammenleggbare lag og hopp til tilkoblinger.
  • Dualcernel -blokker: Disse blokkene behandler inngangsbilder på to stier: Den ene bruker 3 × 3 filtre, mens det andre 1 × 1 -filteret bruker. Denne strukturen maksimerer identifikasjonseffektiviteten med forskjellige filterstørrelser.

ytelses- og generaliseringsferdigheter

  • Nøyaktighet: Lesjonskannetmodellen oppnådde en betydelig nøyaktighet på 99% på testdatasettet. Dette resultatet overstiger ytelsen til etablerte benchmark-dyp læringsmodeller for påvisning av blindtarmbetennelse.
  • Generaliseringsevne: Effektiviteten av lesjonsskannet ble også støttet av tester på et bryst røntgenbilde for påvisning av lungebetennelse og Covid-19.

Konklusjoner og fremtidige applikasjoner

Studien viser at lesjonskannett er overlegen både i dens spesifisitet og dens effektivitet i påvisning av akutt blindtarmbetennelse. Til tross for det lille antallet parametere, tilbyr modellen en robust ytelse, som antyder at den er anvendbarhet på andre medisinske felt, for eksempel påvisning av luftveissykdommer.

Suksessen til LesionCannet kan tjene som grunnlag for fremtidig forsknings- og utviklingsarbeid i medisinsk bildebehandling, med potensial til å øke presisjonen i diagnosen andre sykdommer.

forskningskilde: https://pubmed.nlm.nih.gov/39654693 https://pubmed.nlm.nih.gov/39654693 https://pubmed.nlm.nih.gov/396546693