Алгоритм был протестирован в 79 томах и 110 разделах КТ, обнаруживших инфекцию COVID-19, полученных в трех репозиториях изображений с открытым доступом.
Новая автоматизированная система, включающая технологию глубокого обучения, позволяет обнаруживать поражение COVID-19 с помощью анализа компьютерной томографии (КТ). Эта система, описанная в исследовании, опубликованном в журнале « Компьютеры в биологии и медицине» , была проведена исследователями из UB, Технологического центра EURECAT Каталонии и Центра компьютерного зрения (CVC), пишет medicalxpress.com.Исследование «позволило нам проверить эффективность системы в качестве вспомогательного инструмента для принятия решений специалистами в области здравоохранения в их задаче обнаружения COVID-19, а также для измерения тяжести, распространения и эволюции пневмонии, вызванной SARS- CoV-2 в среднесрочной и долгосрочной перспективе », - отмечает главный исследователь исследования Джузеппе Пеццано, исследователь из UB и подразделения цифрового здравоохранения EURECAT.В частности, работа системы состоит из «первой фазы сегментации легких с компьютерной томографией для уменьшения области поиска», - говорит Пеццано. «Затем используется алгоритм для анализа области легких и обнаружения наличия COVID-19. Если результат положительный, изображение обрабатывается для определения участков, пораженных болезнью», - добавляет он.Алгоритм был протестирован в 79 томах и 110 разделах КТ, обнаруживших инфекцию COVID-19, полученных в трех репозиториях изображений с открытым доступом. Исследователи достигли средней точности сегментации поражений, вызванных вирусом, около 99%, без ложных срабатываний во время идентификации.В методе используется инновационный способ расчета маски сегментации медицинских изображений, который дал хорошие результаты при сегментации узелков на томографических изображениях.Некоторые недавно опубликованные исследования «показывают, что алгоритмы глубокого обучения и компьютерного зрения достигли большей точности, чем обнаружение рака на маммограммах, прогнозирование инсультов и сердечных приступов», - отмечает Петя Радева, профессор кафедры математики и компьютерных наук УБ. Мы не могли остаться в стороне, и поэтому мы работали над этой технологией, чтобы помочь врачам бороться с COVID-19, предлагая им высокоточные данные для анализа медицинских изображений объективным, прозрачным и надежным способом », - добавляет эксперт, также возглавляющий Объединенной исследовательской группы по компьютерному зрению и машинному обучению Университета Калифорнии и главным научным сотрудником Центра компьютерного зрения.«Этот тип автоматизированной системы представляет собой важный инструмент для медицинских работников, позволяющий ставить более надежные и точные диагнозы, поскольку может предоставить информацию, которую человек не может измерить», - подчеркивает Оливер Диас, преподаватель кафедры математики и компьютерных наук УБ.По словам Висента Рибаса, руководителя направления исследований в области анализа медицинских данных в подразделении цифрового здравоохранения EURECAT: «Точность этого инструмента, показанная результатами исследования, открывает двери для его использования в других приложениях здравоохранения, в этой области что использование искусственного интеллекта становится все более полезным".
Добавьте новости «Весь Искитим» в избранное ⭐ – и Google будет показывать их выше остальных.