LesionScanNet：人工智能彻底改变阑尾炎诊断，准确率高达 99%

LesionScanNet：人工智能彻底改变阑尾炎诊断，准确率高达 99%

这项研究为急性阑尾炎的诊断提供了新的见解，急性阑尾炎是一种阑尾突然炎症，会导致腹痛、呕吐和发烧等症状。计算机断层扫描 (CT) 通常用于诊断，但由于阑尾的位置和结肠的复杂解剖结构，这可能很困难。一种名为 LesionScanNet 的新工具已经开发出来，可以帮助放射科医生准确检测这种情况。

LesionScanNet 是一种基于深度神经网络，更具体地说是卷积神经网络 (CNN) 的高级模型。该模型分析 CT 图像以高精度检测阑尾炎体征。为了开发该模型，收集了 2400 张 CT 图像，为训练网络提供了坚实的基础。令人印象深刻的是，该模型在测试图像上的阑尾炎检测准确率达到了 99%，这一结果甚至超越了市场领先的模型。

这一发展的潜在影响可能是巨大的。使用如此强大的模型可以使阑尾炎的诊断更加准确和更快，从而可以实现更有效的治疗。随着该工具的进一步发展，它可能会被用于其他医疗领域，使其成为诊断成像的多功能工具。

基本术语和概念

• 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.

缩写

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

LesionScanNet：急性阑尾炎诊断的精确度

目前的研究提出了 LesionScanNet 模型，这是一种专门用于计算机辅助检测急性阑尾炎的新型卷积神经网络 (CNN)。这项研究特别强调了该模型在处理 CT 图像方面的精度和效率，克服了阑尾位置解剖变异等挑战。

方法论和模型结构

• 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.

表现和泛化能力

• 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.

结论和未来应用

研究表明，LesionScanNet 在检测急性阑尾炎方面的特异性和效率均优于其他方法。尽管参数数量很少，但该模型提供了强大的性能，表明其适用于其他医学领域，例如呼吸系统疾病的检测。

LesionScanNet的成功可以作为未来医学图像处理研究和开发的基础，并有可能提高其他疾病的诊断精度。

研究来源： https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39654693