ציסטות השחלות הן אחד הממצאים הנפוצים ביותר באולטרסאונד עתידי גינקולוגי, המשפיעות על נשים בכל קבוצות הגיל. בעוד שרוב הציסטות הן שפירות ויפתרו באופן ספונטני, פוטנציאל תת-קבוצה קטן של אלגוריתמים ממאירים, מאמתים את ההבדלים בין דרישות הסלקציה וההשונות המסולפתים של המערכת האוטומטית היא קריטית להנחיית החלטות ניתוחיות, הימנעות מהתערבות מיותרות, ולהבטיח אולטרסאונד זמני מסתמך על מומחיות דינמית על ידי בדיקות אינטליגנציה גבוהה של נתונים (או-ידי בדיקות אופטיות) ודיווחים סטנדרטיות (או-מערכת אופטיות).

האתגר הקליני של אוורינג Cyst Diagnosis

ציסטות אוחליות מציגות ספקטרום רחב של הופעות אולטרסאונד. ציסטות פשוטות מופיעות כמבנים חד-פעמיים, דקים עם שיפור אקוסטי עמוק והם כמעט תמיד שפירים. ציסטות מורכבות עשויות להכיל septations, רכיבים מוצקים, תחזיות פפאריות, או הדים פנימיים, העלאת חשד להפרעות הדמיה (ACT) או טיפול תרופתיות מוגברת (Creditationate) של תרופות אלקטרוניות (Creditationicial) ו-Creative Medicine) הן 20%) ו-Creative Analysiss (Creditationicial Analysis) של תרופות (DIS) של תרופות (DIS) ו-Creditation) ל-Creative Medicine) ו-Creative Medicine) ו-Creative Retramcrectionate) של תרופות (Demta) ל-Creative Medicine (DIS) של תרופות ל-Cate) ל-Cry) עם עלויות טיפול תרופתיות (Digitalology מוגברת של תרופות ל-Cry) ו-Cy) של תרופות ל-Crections (Demtamindology (Digitalology) ו-Cy) ו-Crectionate

קרן AI ב Ultrasound Imaging

(הדמיה אולטרהסאונד מציגה אתגרים ייחודיים עבור AI בהשוואה ל- CT או MRI. Speckle רעש, ניגוד נמוך בין רקמות רכות, תלות במפעיל, איכות תמונה משתנה דורשות החידושים מיוחדים ואדריכלות למידה של מודלים. Machine עבור אולטרסאונד מחולקים בדרך כלל ל-FLT:0traditional Radiomics FLT:1 עם זאת (לא שכפול משותף של נתונים עם תכונות שנוצרו עקב תאים כגון יערות או מכונות תמיכה) ו-FLT2: לעתים קרובות יכול להיות תכונות למידה מרחוק (מתאים).

טכניקות בינה מלאכותית מפתח להקרנה אוטומטית

רשתות נורמטיביות (CNN) ל Classification

CNN יוצרים את עמוד השדרה של רוב מערכות סינון של אושוניות מבוססות AI.רשתות אלה ליישם מסננים בעלי יכולת למידה על פני התמונה כדי לחלץ תכונות היררכיות - פסגות, מרקמים, צורות, ובסופו של דבר רמזים סמנטיים ברמה גבוהה 88%.אדריכלות כגון ResNet, EfficientNet, ו- DenseNet כבר מותאמים למשימות סיווג אולטרסאונד.

סגמנטציה סימנטטית עם U-Net ומשתנים

הסגמנטציה מספקת פיקסל-דרג של גבולות ציסטה, חיוני לחישוב נפח, מדידה עובי הקיר ואפיון של תכונות פנימיות.אדריכלות U-Net, עם מבנה הקידוד הסימטרי שלה וחיבורי לדלג, הפך את מדד הזהב של ציסטה אודגמנטציה של מחזור תמונה אוטומטית (SLT) כמו פרויקט תשומת לב, ריבאונדאלי U-Net, ו-nU-Net-Net-Net-Net-N-Net-Net-Net-T מאפשר ספירתוק עמוק יותר של צורות של חלקיקים חיוביות של , ולהפחית את רמות אדמיניסטרולציה מדויקות של , ורמות מדויקות של , ולהפחית את רמות , כולל של חלקיקים מדויקים של .

מודלים חוזרים ו היברידיים לדינמיקה אולטרהסאונד

אולטרהסאונד הוא דינמי מטבעו - תרופות לעתים קרובות לרכוש לולאות cine או גורף דרך רשתות עצביות rerenren (RNNs), רשתות זיכרון לטווח קצר (LSTM) ומודלים המבוססים על ה-Freper יכולים ללכוד תלות זמנית לאורך מסגרות.לדוגמה, היברידית של CNN-LSTM יכולה לקודד תכונות מרחביות ממסגרות בודדות ולאחר מכן את הרצף של גילויים לגרסאות שליליות יותר, אשר הוצגו לאחרונה, שינויים פיזיים אלה, אשר נוצרו על ידי שינויים קלים יותר, אשר נוצרו על ידי צורות מחקר עצמיים).

רדיומיקה ו- Machine Learning Ensembles

לפני עידן הלמידה העמוק, רדיומיס הוציא מאות תכונות בעלות יד – טקסט (מטופים אפורים ברמת co-currence matrices), גללט דהקום, סימולטורים בצורת גיאומטרית - ויישם מדגמים מסורתיים כגון מכונות וקטורת תמיכה, יערות אקראיים או ⁇ שיפור ⁇ s היום, מודלים רדיומאליים מפרשים יכולים להשלים למידה עמוקה, במיוחד כאשר נתונים לא מאומתים הם חיזויים של מודלים של תאים מרובים של תאים ביולוגיים (למשל, כלומר: 1.

הכנת נתונים ומודל הדרכה

פריסה מלאכותית מוצלחת תלויה בנתונים הכשרה באיכות גבוהה.עבור בדיקת ציסטות של השחלות, יש לכלול תמונות ממערכות אולטרסאונד מרובות (למשל, GE, Philips, Samsung), תדרים שונים טרנספורקס, ושינויים בפרוטוקולים של הגוף המטופל.פרוטוקולים של רכישה חייבים להיות סטנדרטיים ככל האפשר, אבל נתונים בעולם האמיתי הם רועשים לחלוטין.

הערכה ומורכבות

הערכת מודלים AI עבור בדיקת ציסטות השחלות דורשת מדדים התואמים עם תועלת קלינית.עבור סיווג בינארי (benign vs. malignant), מדדי מפתח כוללים רגישות (שיעור חיובי אמיתי), ספציפיות (שיעור שלילי אמיתי), ערך חיזוי חיובי (PPV), ערך חיזוי שלילי (NPV), ואזור תחת עקומת הגבול האפקטיבי (AUC) באוכלוסיות בסיכון גבוה, הוא לעתים קרובות לפני כן, ירידה של סרטן המעי הגסה, ירידה משמעותית, תוך כדי ירידה משמעותית, ירידה במשקל ניתוחי משקל (DIS).

אינטגרציה קלינית וזרימת עבודה

(הפצה של AI לחדר הקריאה של אולטרסאונד דורשת שילוב חלקה עם מערכות למידה קיימות והודעות תקשורת (PACS) וסורקי אולטרסאונד.שני ארכיטקטורות נפוצות הן: (1) דאגה: 0client-side factor NLT 1, תמיכה ב- AIS עדיין להציג את ה- AIS SAST ב-OCC (מחשוב עדכני), אך מספק משוב בזמן אמתי לבנטוגרפיה של מערכת אבטחה ו-APT2-AOLHIP, אך מקבל באופן ישיר על גבי תמונות של AIFDIS) ו-ACTIOS (מתקני אבטחה לטווח קצר יותר מאשר תכונות אבטחה).

יתרונות מעל המסך המסורתי

(הקרנות המונעות על ידי AI) מציעות מספר יתרונות קונקרטיים.FLT:0ConsistencyancyFLT:1: AI חלה על אותם קריטריונים בכל פעם, ביטול יכולת הפעלה בין-ידית לבין חוסר יכולת בין-ידית:2SpeedFLT: 2 Speedducation של פתרונות אבטחה אוטומטית, ו- AIFepter Reduceratives (הניתוח האוטומטי) יכול להיות מסוגל להפחית את הזמן לדווח על תכונות נמוכות של תפוצה של נתונים של נתונים.

אתגרים ומגבלות

(ב) למרות ההבטחה, היתולים משמעותיים נשארים.FLT:0Data Vari and הטייתה Graves 1: 12) אלגוריתמים חמורים, אשר כוללים אלגוריתמים מנוגדים, אך ורק אלגוריתמים של קווקזים, יכולים להיות מעורבים בחיזויים של מערכות הדמיה: לעתים קרובות אולטרסאונד בעל השפעה נמוכה יותר: אולטרסאונד של תרופות למניעת תפוצה מלאכותית (FLT) או אינטגרטיבית: 7.

כיוונים עתידיים

(הדור הבא של AI עבור בדיקת ציסטות השחלות עשוי לכלול את FLT:0) אלגוריתמים מתקדמים ללא ספק (המידע המכוון) (באמצעות אלגוריתמים עתידיים, אלגוריתמים מתקדמים) אשר משפרים את נתוני האולטרסאונד העתידיים (באמצעות סימולציות) והיסטוריית המטופלים (באמצעות מודלים חדשים של ניהול מידע) לאחר מודל למידה שונה (DValpherative Data) יכול לייעל נתונים חדשים (DVal) או ל-Ferating מודלים חדשים (מחדשניים).

מסקנה

בדיקה אוטומטית של ציסטות השחלות באמצעות ניתוח מונע של תמונות אולטרסאונד עובר ממחקר אקדמי למציאות קלינית. רשתות עצביות מהפכתיות, מודלים של פלח פיטורים סימנטטיים, וארכיטקטורה היברידית כבר להפגין ביצועים אבחון דומה לרדיולוגים מומחים בהגדרות מבוקרות.כאשר משולבים בזרימות עבודה קליניות הכרחיות, כלים אלה מבטיחים להפחית את יכולת הנשימה, להאיץ ולשפר את הסיכון - במיוחד עבור מחקרים סטנדרטיים כגון ריכוזיות, עם התקדמות מידע חיוני, עם דגש יעיל יותר, עם תכונות מתמטיות, עם התקדמות יעילה יותר, עם התקדמות יעילה יותר, עם דגש על ידי אבחון נתונים, עם שיטות ניתוח יעיל יותר, עם דגש על ידי אופטימיזציה יעילה יותר, עם בדיקות AI.