LesionScanNet: Umelá inteligencia prináša revolúciu v diagnostike apendicitídy s presnosťou 99 %.

LesionScanNet: Umelá inteligencia prináša revolúciu v diagnostike apendicitídy s presnosťou 99 %.

Výskum ponúka nové pohľady na diagnostiku akútnej apendicitídy, náhleho zápalu apendixu, ktorý spôsobuje príznaky ako bolesť brucha, vracanie a horúčka. Počítačová tomografia (CT) sa často používa na diagnostiku, čo však môže byť ťažké vzhľadom na umiestnenie slepého čreva a zložitú anatómiu hrubého čreva. Bol vyvinutý nový nástroj s názvom LesionScanNet, ktorý má pomôcť rádiológom presne odhaliť tento stav.

LesionScanNet je pokročilý model založený na hlbokej neurónovej sieti, presnejšie na konvolučnej neurónovej sieti (CNN). Tento model analyzuje CT snímky na detekciu príznakov apendicitídy s vysokou presnosťou. Na vývoj modelu sa zozbieralo 2400 CT snímok, ktoré poskytujú solídny základ pre trénovanie siete. Pôsobivo, model dosiahol presnosť 99 % pri detekcii apendicitídy na testovacích snímkach – výsledok, ktorý dokonca prevyšuje vedúce modely na trhu.

Potenciálny vplyv tohto vývoja môže byť významný. Použitie takéhoto výkonného modelu by mohlo spresniť a urýchliť diagnostiku apendicitídy, čo by následne mohlo viesť k efektívnejšej liečbe. Ako sa tento nástroj ďalej vyvíja, mohol by byť potenciálne použitý v iných medicínskych oblastiach, čo z neho robí všestranný nástroj v diagnostickom zobrazovaní.

Základné pojmy a pojmy

• 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.

Skratky

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

LesionScanNet: Presnosť v diagnostike akútnej apendicitídy

Súčasný výskum predstavuje model LesionScanNet, novú konvolučnú neurónovú sieť (CNN) špeciálne pre počítačom podporovanú detekciu akútnej apendicitídy. Tento výskum osobitne zdôrazňuje presnosť a efektívnosť tohto modelu pri spracovaní CT snímok, čím sa prekonávajú výzvy, ako je anatomická variabilita v umiestnení slepého čreva.

Metodológia a štruktúra modelu

• 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.

Výkonové a generalizačné schopnosti

• 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.

Závery a budúce aplikácie

Štúdia ukazuje, že LesionScanNet je lepší vo svojej špecifickosti aj účinnosti pri zisťovaní akútnej apendicitídy. Napriek malému počtu parametrov ponúka model robustný výkon, čo naznačuje jeho použiteľnosť v iných medicínskych odboroch, ako je detekcia respiračných ochorení.

Úspech LesionScanNet môže slúžiť ako základ pre budúci výskum a vývoj v spracovaní medicínskych obrazov s potenciálom zvýšiť presnosť diagnostiky iných chorôb.

Zdroj výskumu: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39654693