Lézia Scannet: Umelá inteligencia revolúcia v revolúcii v diagnostike apendicitídy s presnosťou 99%
Lézia Scannet: Umelá inteligencia revolúcia v revolúcii v diagnostike apendicitídy s presnosťou 99%
Výskum ponúka nové znalosti na diagnostikovanie akútnej apendicitídy, náhleho zápalu procesu červov, ktorý spôsobuje príznaky, ako je bolesť brucha, zvracanie a horúčka. Počítačová tomografia (CT) sa často používa na diagnostiku, ale to môže byť ťažké z dôvodu umiestnenia prílohy a komplexnej anatómie hrubého čreva. Pri presnej detekcii tejto choroby bol vyvinutý nový nástroj s názvom „LesionScannet“.
lézia Scannet je progresívny model založený na hlbokej neuronálnej sieti, presnejšie konvolučnej neurónovej siete (CNN). Tento model analyzuje obrázky CT na identifikáciu príznakov apendicitídy s vysokou presnosťou. Zhromaždilo sa 2400 CT snímok na vývoj modelu, ktoré sú solídnym základom pre školenie siete. Presnosť 99% pri detekcii apendicitídy, ktorá dosahuje model testovacích obrázkov, je pôsobivá.
Potenciálne účinky tohto vývoja by mohli byť významné. Použitie takého výkonného modelu by mohlo zvýšiť presnosť a rýchlejšiu diagnózu zápalu dodatku, čo by mohlo viesť k účinnejšej liečbe. Ak sa tento nástroj vyvíja, možno by sa mohol použiť aj v iných lekárskych oblastiach, čo z neho robí všestrannú pomoc pri diagnostickom obraze.
Základné pojmy a koncepty
- Akútna apendicitída : Rýchly zápal procesu červov (dodatok) so symptómami, ako je bolesť brucha a horúčka.
- Počítačová tomografia (CT) : Proces lekárskeho zobrazovania, ktorý poskytuje krížové obrazy tela na diagnostikovanie chorôb a zranení.
- Konvolučná neurónová sieť (CNN) : Druh umelej neurónovej siete, ktorá je obzvlášť dobrá pri analýze obrazových údajov.
- LesionCannet : Špecifická metóda založená na CNN, ktorá bola vyvinutá na rozpoznávanie príznakov chorôb, ako je apendicitída na CT obrazoch.
- parameter : čísla použité v modeli na predpovede; Čím ľahšie je model, tým menej je potrebných parametrov.
Skratky
- ct : Počítačová tomografia
- cnn : konvolučná neurónová sieť (skladacia neurónová sieť)
lézia Scannet: Presnosť v diagnostike akútnej apendicitídy
Súčasný výskum predstavuje model lézie Cannet, novú konvolučnú neurónovú sieť (CNN), najmä pri počítačovom detekcii akútnej apendicitídy. Najmä táto výskumná práca zdôrazňuje presnosť a efektívnosť tohto modelu pri spracovaní obrazov CT, pričom prekonáva výzvy, ako sú anatomické variability umiestnenia prílohy.
Metodika a štruktúra modelu
- Záznam o údajoch: Štúdia bola založená na rozsiahlom súbore údajov, pozostávajúcich z 2400 CT snímok skenovania, ktoré zhromaždilo oddelenie všeobecnej chirurgie na Kanuni Sultan Süleyman Training and Research Hospital v Turecku v Istanbule.
- architektúra modelu: lézia scannet je ľahký model s iba 765 000 parametrami. Integruje niekoľko dvojjadrových blokov, z ktorých každý obsahuje skladanie, rozširovanie, oddeliteľné skladacie vrstvy a preskočné pripojenia.
- DualCernel Blocks: Tieto bloky procesné vstupné obrázky na dvoch cestách: jeden používa filtre 3 × 3, zatiaľ čo druhý filter 1 × 1 používa. Táto štruktúra maximalizuje účinnosť identifikácie rôznymi veľkosťami filtra.
Výkonnosť a generalizačné zručnosti
- Presnosť: Model Lézie Cannet dosiahol značnú presnosť 99% v súbore testovacích údajov. Tento výsledok presahuje výkonnosť zavedených modelov učenia sa s referenčným hodnotením na detekciu apendicitídy.
- Schopnosť zovšeobecnenia: Účinnosť lézijného scannetu bola tiež podporená testmi na röntgenovom obraze prsníka na detekciu pneumónie a Covid-19.
Závery a budúce aplikácie
Štúdia ukazuje, že lézia Cannet je lepšia vo svojej špecifickosti a účinnosti pri detekcii akútnej apendicitídy. Napriek malému počtu parametrov ponúka model robustný výkon, ktorý naznačuje jeho uplatniteľnosť na iné lekárske oblasti, ako je detekcia chorôb respiračných ciest.
Úspech lézionCannet môže slúžiť ako základ pre budúce výskumné a vývojové práce pri spracovaní lekárskeho obrazu s potenciálom zvýšiť presnosť diagnostiky iných chorôb.
Zdroj výskumu: