Lesion ScanNet: Artificiell intelligens revolutionerar blindtarmsdiagnosen med 99% noggrannhet

Veröffentlicht:

Von:

Lesion Scannet: En lätt, robust CNN för att känna igen akut blindtarmsinflammation med 99% noggrannhet, testad på 2400 CT -bilder. Mångsidig inom medicinska tillämpningsområden. 🚀 #KI #medizin
(Symbolbild/natur.wiki)

Forskning erbjuder ny kunskap för att diagnostisera akut blindtarmsinflammation, plötslig inflammation i maskprocessen, vilket orsakar symtom som buksmärta, kräkningar och feber. Computer Tomography (CT) används ofta för diagnos, men detta kan vara svårt på grund av platsen för bilagan och den komplexa anatomin i kolon. Ett nytt verktyg som heter "Lesionscannet" utvecklades för att stödja radiologer i den exakta upptäckten av denna sjukdom.

Lesion ScanNet är en progressiv modell baserad på ett djupt neuronalt nätverk, mer exakt ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN). Denna modell analyserar CT -bilder för att identifiera tecken på blindtarmsinflammation med hög noggrannhet. 2400 CT -bilder samlades in för utvecklingen av modellen, som är en solid grund för att utbilda nätverket. En noggrannhet på 99% vid upptäckten av blindtarmsinflammation som når modellen på testbilder är imponerande.

De potentiella effekterna av denna utveckling kan vara betydande. Användningen av en så kraftfull modell kan göra diagnosen bilaga inflammation mer exakt och snabbare, vilket i sin tur kan leda till effektivare behandling. Om detta verktyg utvecklas kan det eventuellt också användas i andra medicinska områden, vilket gör det till ett mångsidigt hjälpmedel i den diagnostiska bilden.

grundläggande termer och koncept

  • Akut blindtarmsinflammation : Snabb inflammation i maskprocessen (bilaga) med symtom som buksmärta och feber.
  • datortomografi (CT) : En medicinsk avbildningsprocess som tillhandahåller kroppens tvärsektionsbilder för att diagnostisera sjukdomar och skador.
  • Convolutional Neural Network (CNN) : Ett slags konstgjort neuralt nätverk som är särskilt bra när man analyserar bilddata.
  • LesionCannet : En specifik metod baserad på CNN som utvecklades för att känna igen tecken på sjukdomar som blindtarmsinflammation på CT -bilder.
  • parameter : siffror som används i en modell för att göra förutsägelser; Ju lättare modellen, desto färre parametrar behövs.

förkortningar

  • CT : Computer Tomography
  • CNN : Convolutional Neural Network (Folding Neural Network)

Lesion ScanNet: Precision vid diagnosen Acute AppendiciS

Den nuvarande forskningen presenterar Lesion Cannet-modellen, ett nytt konvolutionellt neuralt nätverk (CNN), särskilt för datorstödd upptäckt av akut blindtarmsinflammation. Detta forskningsarbete betonar särskilt precisionen och effektiviteten för denna modell vid behandlingen av CT -bilder, varigenom den övervinner utmaningar som anatomiska variationer för platsen för bilagan.

Metod och modellstruktur

  • Datapost: Studien baserades på en omfattande datauppsättning, bestående av 2400 CT -skanningsbilder, som samlades in av den allmänna kirurgiska avdelningen vid Kanuni Sultan Süleyman Training and Research Hospital i Istanbul, Turkiet.
  • Modellarkitektur: Lesion Scannet är en lätt modell med endast 765 000 parametrar. Den integrerar flera dubbla kärnblock, som var och en inkluderar vikning, expansion, separerbara vikningsskikt och hoppanslutningar.
  • Dualcernel Blocks: Dessa block bearbetar inmatningsbilder på två banor: en använder 3 × 3 -filter, medan det andra 1 × 1 -filtret använder. Denna struktur maximerar identifieringseffektiviteten med olika filterstorlekar.

Prestanda och generaliseringsfärdigheter

  • Noggrannhet: Lesion Cannet -modellen uppnådde en betydande noggrannhet på 99% på testdatauppsättningen. Detta resultat överstiger prestandan för etablerade benchmark-djupa inlärningsmodeller för upptäckt av blindtarmsinflammation.
  • Generaliseringsförmåga: Effektiviteten hos lesionsskanet stöds också av tester på en röntgenbilden för bröst för att upptäcka lunginflammation och covid-19.

Slutsatser och framtida applikationer

Studien visar att lesionskanet är överlägsen både i dess specificitet och dess effektivitet i detekteringen av akut blindtarmsinflammation. Trots det lilla antalet parametrar erbjuder modellen en robust prestanda, vilket antyder dess tillämpbarhet på andra medicinska områden, såsom upptäckt av andningssjukdomar.

Framgången för lesioncannet kan tjäna som grund för framtida forskning och utvecklingsarbete inom medicinsk bildbehandling, med potential att öka precisionen vid diagnosen andra sjukdomar.

forskningskälla: https://pubmed.nlm.nih.gov/39654693