LesionScanNet: umetna inteligenca revolucionira diagnozo slepiča z 99-odstotno natančnostjo

LesionScanNet: umetna inteligenca revolucionira diagnozo slepiča z 99-odstotno natančnostjo

Raziskava ponuja nove vpoglede v diagnozo akutnega apendicitisa, nenadnega vnetja slepiča, ki povzroča simptome, kot so bolečine v trebuhu, bruhanje in vročina. Za diagnozo se pogosto uporablja računalniška tomografija (CT), vendar je to lahko težavno zaradi lokacije slepiča in kompleksne anatomije debelega črevesa. Za pomoč radiologom pri natančnem odkrivanju tega stanja je bilo razvito novo orodje, imenovano LesionScanNet.

LesionScanNet je napreden model, ki temelji na globoki nevronski mreži, natančneje konvolucijski nevronski mreži (CNN). Ta model analizira CT slike za odkrivanje znakov vnetja slepiča z visoko natančnostjo. Za razvoj modela je bilo zbranih 2400 CT slik, ki predstavljajo trdno osnovo za usposabljanje mreže. Presenetljivo je, da je model dosegel natančnost 99 % pri odkrivanju slepiča na testnih slikah – rezultat, ki celo presega vodilne modele na trgu.

Potencialni vpliv tega razvoja bi lahko bil pomemben. Z uporabo tako zmogljivega modela bi lahko bila diagnoza vnetja slepiča natančnejša in hitrejša, kar bi posledično vodilo do učinkovitejšega zdravljenja. Z nadaljnjim razvojem tega orodja bi ga lahko potencialno uporabili na drugih medicinskih področjih, zaradi česar bi postalo vsestransko orodje pri diagnostičnem slikanju.

Osnovni izrazi in pojmi

• 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.

Okrajšave

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

LesionScanNet: Natančnost pri diagnozi akutnega slepiča

Sedanja raziskava predstavlja model LesionScanNet, novo konvolucijsko nevronsko mrežo (CNN) posebej za računalniško podprto odkrivanje akutnega slepiča. Ta raziskava posebej poudarja natančnost in učinkovitost tega modela pri obdelavi slik CT, pri premagovanju izzivov, kot je anatomska variabilnost lokacije slepiča.

Metodologija in struktura modela

• 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.

Sposobnosti izvajanja in posploševanja

• 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.

Zaključki in prihodnje aplikacije

Študija kaže, da je LesionScanNet boljši v svoji specifičnosti in učinkovitosti pri odkrivanju akutnega slepiča. Kljub majhnemu številu parametrov model ponuja robustno delovanje, kar kaže na njegovo uporabnost na drugih medicinskih področjih, kot je odkrivanje bolezni dihal.

Uspeh LesionScanNet lahko služi kot osnova za prihodnje raziskave in razvoj na področju obdelave medicinskih slik, s potencialom povečanja natančnosti pri diagnozi drugih bolezni.

Vir raziskave: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39654693