Leziune Scannet: inteligența artificială revoluționează diagnosticul apendicitei cu o precizie de 99%
Leziune Scannet: inteligența artificială revoluționează diagnosticul apendicitei cu o precizie de 99%
Cercetarea oferă noi cunoștințe pentru a diagnostica apendicita acută, inflamația bruscă a procesului de viermi, ceea ce provoacă simptome precum dureri abdominale, vărsături și febră. Tomografia computerizată (CT) este adesea folosită pentru diagnostic, dar acest lucru poate fi dificil din cauza localizării apendicelui și a anatomiei complexe a colonului. Un nou instrument numit „Lesionscannet” a fost dezvoltat pentru a sprijini radiologii în detectarea precisă a acestei boli.
leziunea Scannet este un model progresiv bazat pe o rețea neuronală profundă, mai precis o rețea neuronală convoluțională (CNN). Acest model analizează imaginile CT pentru a identifica semnele apendicitei cu o precizie ridicată. Au fost colectate 2400 de imagini CT pentru dezvoltarea modelului, care sunt o bază solidă pentru formarea rețelei. O precizie de 99% în detectarea apendicitei care atinge modelul pe imaginile de testare este impresionantă.
Efectele potențiale ale acestei dezvoltări ar putea fi semnificative. Utilizarea unui model atât de puternic ar putea face diagnosticul inflamației apendicelor mai precis și mai rapid, ceea ce la rândul său ar putea duce la un tratament mai eficient. Dacă acest instrument se dezvoltă, acesta ar putea fi folosit și în alte zone medicale, ceea ce îl face un ajutor versatil în imaginea de diagnostic.
Termeni și concepte de bază
- apendicită acută : inflamația rapidă a procesului de vierme (apendice) cu simptome precum durerea abdominală și febra.
- tomografia computerizată (CT) : un proces de imagistică medicală care oferă imaginile secțiunii încrucișate ale corpului pentru a diagnostica bolile și leziunile.
- rețea neuronală convoluțională (CNN) : un fel de rețea neuronală artificială care este deosebit de bună atunci când analizați datele de imagine.
- lesioncannet : o metodă specifică bazată pe CNN care a fost dezvoltată pentru a recunoaște semne de boli precum apendicita pe imaginile CT.
- parametru : numere utilizate într -un model pentru a face predicții; Cu cât modelul este mai ușor, cu atât sunt mai puțini parametri.
Abrevieri
- ct : tomografie pe calculator
- cnn : rețea neuronală convoluțională (pliere rețea neuronală)
Scannet leziune: precizie în diagnosticul apendicitei acute
Cercetarea actuală prezintă modelul de cannet de leziune, o nouă rețea neuronală convoluțională (CNN), în special pentru detectarea asistată de computer a apendicitei acute. Această lucrare de cercetare subliniază, în special, precizia și eficiența acestui model în procesarea imaginilor CT, prin care depășește provocări precum variabilitățile anatomice ale locației apendicelui.
metodologie și structura modelului
- Record de date: Studiul s -a bazat pe un set extins de date, format din 2400 de imagini de scanare CT, care a fost colectate de Departamentul de Chirurgie Generală la Spitalul de Instruire și Cercetare din Sultanul Kanuni Sultan Süleyman din Istanbul, Turcia.
- Arhitectură model: leziunea Scannet este un model ușor cu doar 765.000 de parametri. Integrează mai multe blocuri duble, fiecare incluzând pliere, expansiune, straturi de pliere separabile și conexiuni de salt.
- Blocuri dualCernel: Aceste blocuri Imagini de intrare a procesului pe două căi: unul folosește filtre 3 × 3, în timp ce celălalt filtru 1 × 1 folosește. Această structură maximizează eficiența de identificare prin diferite dimensiuni ale filtrului.
abilități de performanță și generalizare
- Precizia: Modelul Cannet de leziune a obținut o precizie considerabilă de 99% pe setul de date de testare. Acest rezultat depășește performanța modelelor de învățare de referință stabilite pentru detectarea apendicitei.
- Abilitatea de generalizare: Eficacitatea Scannetului leziunii a fost susținută și de teste pe o imagine cu raze X de sân pentru detectarea pneumoniei și covid-19.
concluzii și aplicații viitoare
Studiul arată că cantul de leziune este superior atât în specificitatea sa, cât și în eficiența sa în detectarea apendicitei acute. În ciuda numărului mic de parametri, modelul oferă o performanță robustă, ceea ce sugerează aplicabilitatea sa în alte domenii medicale, cum ar fi detectarea bolilor respiratorii.
Succesul lesioncannetului poate servi drept bază pentru lucrările viitoare de cercetare și dezvoltare în procesarea imaginilor medicale, cu potențialul de a crește precizia în diagnosticul altor boli.
Sursa cercetării: https://pubmed.nlm.nih.gov/39654693