SCANNET SCANNET: Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje diagnozę zapalenia wyrostka robaczkowego z 99% dokładnością

SCANNET SCANNET: Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje diagnozę zapalenia wyrostka robaczkowego z 99% dokładnością

Badania oferują nową wiedzę na temat zdiagnozowania ostrego zapalenia wyrostka robaczkowego, nagłego stanu zapalnego procesu robaka, który powoduje objawy takie jak ból brzucha, wymioty i gorączka. Tomografia komputerowa (CT) jest często używana do diagnozy, ale może to być trudne ze względu na lokalizację wyrostka robaczkowego i złożoną anatomię okrężnicy. Opracowano nowe narzędzie o nazwie „Zmiany Kannet” w celu wsparcia radiologów w precyzyjnym wykryciu tej choroby.

Scannet zmiany jest progresywnym modelem opartym na głębokiej sieci neuronalnej, dokładniej czułej sieci neuronowej (CNN). Ten model analizuje obrazy CT w celu zidentyfikowania oznak wyrostka robaczkowego z dużą dokładnością. Zebrano obrazy 2400 ct do opracowania modelu, które są solidną podstawą do szkolenia sieci. Dokładność 99% w wykrywaniu zapalenia wyrostka robaczkowego, która dociera do modelu na obrazach testowych, jest imponująca.

Potencjalne skutki tego rozwoju mogą być znaczące. Zastosowanie tak potężnego modelu może uczynić diagnozę zapalenia wyrostka robaczkowego bardziej precyzyjnego i szybszego, co z kolei może prowadzić do bardziej wydajnego leczenia. Jeśli to narzędzie się rozwinie, może być ono również używane w innych obszarach medycznych, co czyni go wszechstronnym pomocy w obrazie diagnostycznym.

Podstawowe terminy i pojęcia

• Ostre zapalenie wyrostka robaczkowego : Szybkie zapalenie procesu robaka (załącznik) z objawami takimi jak ból brzucha i gorączka.
• Tomografia komputerowa (CT) : Proces obrazowania medycznego, który zapewnia krzyżowe obrazy organizmu do diagnozowania chorób i obrażeń.
• Zwrócona sieć neuronowa (CNN) : rodzaj sztucznej sieci neuronowej, która jest szczególnie dobra podczas analizy danych obrazu.
• SHARTIONCANNET : określona metoda oparta na CNN, która została opracowana w celu rozpoznania oznak chorób, takich jak zapalenie wyrostka robaczkowego na obrazach CT.
• Parametr : liczby używane w modelu do przewidywania; Im łatwiejszy model, tym mniej potrzeb jest potrzebnych parametrów.

Skróty

• CT : Tomografia komputerowa
• CNN : Convolutional Neural Network (Folding Neural Network)

Skanowanie zmiany: precyzja w diagnozie ostrego zapalenia wyrostka robaczkowego

Obecne badania przedstawiają model Canret, nową nerwową sieć nerwową (CNN), szczególnie do wykrywania ostrego zapalenia wyrostka robaczkowego. W szczególności praca badawcza podkreśla precyzję i wydajność tego modelu w przetwarzaniu obrazów CT, w których pokonuje wyzwania, takie jak anatomiczne zmienności lokalizacji załącznika.

Metodologia i struktura modelu

• Dane Record: Badanie oparto na obszernym zestawie danych, składających się z obrazów skanowania 2400 CT, które zostały zebrane przez Dział Chirurgii Ogólnej w Szkoleniu Szkoleniu i Badawczej Sultan Sultan Sultan Sultan Sultan Sultan Sultan Sultan Sultan Sultan Sultan Sultan Sultan Sultan.
• Model Architektura: Scannet zmiany to lekki model z zaledwie 765 000 parametrów. Integruje kilka dwurdzeniowych bloków, z których każdy obejmuje składanie, rozszerzenie, rozdzielone warstwy składania i połączenia pomijające.
• Bloki DualCernel: te bloki przetwarzają obrazy wejściowe na dwóch ścieżkach: Jedna używa filtrów 3 × 3, podczas gdy drugi filtr 1 × 1 używa. Ta struktura maksymalizuje wydajność identyfikacji według różnych rozmiarów filtrów.

Umiejętności wydajności i uogólnienia

• Dokładność: Model Canret Shision osiągnął znaczną dokładność 99% w zestawie danych testowych. Wynik ten przekracza wydajność ustalonych modeli uczenia się w odniesieniu do wykrywania wyrostka robaczkowego.
• Zdolność uogólnienia: Skuteczność skanetowania zmian była również poparta testami obrazu rentgenowskiego piersi do wykrywania zapalenia płuc i COVID-19.

Wnioski i przyszłe aplikacje

Badanie pokazuje, że Canet SHARESION jest lepsza zarówno pod względem swoistości, jak i wydajności w wykrywaniu ostrego zapalenia wyrostka robaczkowego. Pomimo niewielkiej liczby parametrów, model oferuje solidną wydajność, co sugeruje jego zastosowanie do innych dziedzin medycznych, takich jak wykrywanie chorób oddechowych.

Sukces zmiany Kannet może służyć jako podstawa przyszłych badań i rozwoju w zakresie przetwarzania obrazu medycznego, z możliwością zwiększenia precyzji w diagnozowaniu innych chorób.

Źródło badań: https://pubmed.nlm.nih.gov/39654693