病变扫描仪：人工智能革新阑尾炎诊断为99％的精度
病变扫描仪：人工智能革新阑尾炎诊断为99％的精度
研究提供了新的知识来诊断急性阑尾炎，蠕虫过程的突然炎症，这会引起诸如腹痛，呕吐和发烧等症状。计算机断层扫描（CT）通常用于诊断，但是由于附录的位置和结肠的复杂解剖结构，这可能很困难。开发了一种称为“病变扫描”的新工具，以支持放射科医生的精确检测。
病变扫描仪是基于深神经网络的渐进模型，更确切地说是卷积神经网络（CNN）。该模型分析了CT图像，以高精度鉴定阑尾炎的迹象。收集了2400张CT图像以开发模型，这是训练网络的可靠基础。在测试图像上达到模型的阑尾炎检测中的准确性令人印象深刻。
这种发展的潜在影响可能很重要。使用这种强大的模型可以使附录炎症的诊断更加精确，更快，这反过来又可能导致更有效的治疗方法。如果该工具开发出来，它也可以在其他医疗领域中使用，这使其成为诊断图像的多功能辅助工具。
基本术语和概念
- 急性阑尾炎：蠕虫过程的快速炎症（附录），腹部疼痛和发烧等症状。
- 计算机断层扫描（CT）：一种医学成像过程，可提供人体的横截面图像来诊断疾病和伤害。
- 卷积神经网络（CNN）：一种人工神经网络，在分析图像数据时特别好。
- versioncannet ：一种基于CNN的特定方法，该方法旨在识别诸如CT图像上阑尾炎之类的疾病迹象。
- 参数：模型中使用的数字来进行预测；模型越容易，需要越少。
缩写
- CT ：计算机断层扫描
- CNN ：卷积神经网络（折叠神经网络）
病变扫描仪：急性阑尾炎诊断的精度
当前的研究介绍了病变式壳牌模型，这是一种新的卷积神经网络（CNN），尤其是用于急性阑尾炎的计算机辅助检测。特别是这项研究工作强调了该模型在CT图像处理中的精确性和效率，从而克服了附录位置的解剖变异性等挑战。
方法论和模型结构
- 数据记录：该研究基于广泛的数据集，该数据集由2400 CT扫描图像组成，该图像由土耳其伊斯坦布尔的KanuniSultanSüleyman培训和研究医院的普通外科部门收集。
- 模型体系结构：病变扫描仪是一种仅有765,000个参数的轻质模型。它集成了几个双核块，每个块包括折叠，扩展，可分开的折叠层和跳过连接。
- 双切块：这些块在两个路径上处理图像：一个使用3×3过滤器，而其他1×1过滤器使用。该结构通过不同的滤波器大小最大化识别效率。
性能和概括技巧
- 精度：病变式壳牌模型在测试数据集上达到了99％的相当精确度。该结果超出了既定的基准深度学习模型，以检测阑尾炎。
- 概括能力：病变扫描板的有效性也得到了对乳房X射线图像的测试，以检测肺炎和Covid-19。
结论和未来应用
该研究表明，病变壳在其特异性和急性阑尾炎检测方面的效率均优异。尽管参数数量少，但该模型提供了强大的性能，这表明其适用于其他医疗领域，例如检测呼吸道疾病。
病变库的成功可以作为医学图像处理未来研究和发展工作的基础，并有可能提高其他疾病诊断的精度。