מבוא

פסוריאזיס Pulmonary fibrosis היא מחלה ריאות פרוגרסיבית מאופיינת על ידי מחיקה של רקמת צלקת ב parenchyma ריאות, המוביל לאובדן בלתי הפיך של תפקוד הנשימה.המצב כולל קבוצה של הפרעות, עם דלקת הלחמה אדפטית של שרירנות (IPF) להיות הצורה הנפוצה ביותר קטלני של טיפול תרופתי, למרות התקדמות מדיה לאחר אבחון מוקדם של בדיקות הדמיה (ICC) הוא רק על ידי בדיקות הדמיה מוקדמת של סימפטומים קריטיים.

הבנה של Pulmonary Fibrosis ואת Burden הקליני שלה

PFTmonary fibrosis מתייחס לספקטרום של מחלות שבו interstitium ריאות הופך עבה על ידי עודף מטריקס deposition.הצורה הנפוצה ביותר, IPF, בדרך כלל משפיע על מבוגרים יותר ומציג עם dyspnea מתקדם, שיעול יבש, והגבלת פעילות גופנית.הפתוגנזה כרוך בפציעות אפיתל חוזר ואחריו פצע אברמנטל, המוביל לפירוק דלקת בדרכי הנשימה ו- Asgationicial מתמשכת.

התפקיד הקריטי של תוםוגרפיה גבוהה-הדגשה

HRCT הוא מודול הדמיית של בחירה להערכת מחלות ריאות טבוליות diffuse parenchymal. עם פרוסות חד-ממדיות (-1.5 מ"מ) ואלגוריתמים של תדר מרחביים גבוהים, HRCT יכול לדמיין פרטים אנטומיים בסדר גודל כגון septa interlobular septa, עם זאת מוטציות PFary , ואופייות זכוכית קדמית.

טכניקות עיבוד תמונה Core יישומית ל-Pulmonary Fibrosis

המונחים: Fibrotic Zones

סגמנטציה היא תהליך של חלוקת תמונה לאזורים משמעותיים.ב- fibrosis pulmonary, המטרה היא לבודד אזורים של שיתוק ריאות מושפע פיברוזיס מרקמות נורמליות, כמו גם מבנים אחרים כמו דרכי אוויר וכליים. פלמנט ידני על ידי רדיולוגים הוא זמן-consuming ו unractical עבור נתונים גדולים. אלגוריתמים הערכה אוטומטית להשתמש בסף, אזור גמישה, כגון תבניות נשימה מתקדמת יותר, כגון פרוטוקולים דלקת ריאות).

ניתוח טקסט עבור קידוד

ניתוח טקסט מגדיר את הסדר המרחבי של אטימות pixel ומספק תיאורים מספריים של תבניות רקמות (ב- HRCT, רקמות fibrotic מציגות מרקמים אופייניים - כגון reticular או תבניות דבש - אשר נבדלים מאפקטים רגילים או אמפיריים (כולל תכונות) של רזולוציה ראשונה (me, s, s, s, skness) הכוללות, בעוד שניתוחים כמותיים כגון לכידת) תכונות מחזוריות בינוניות.

Machine Learning and Deep Learning Classifiers

אלגוריתמים של מכונות (ML) כולל מכונות וקטורת תמיכה, יערות אקראיים, ו- ⁇ שיפור, כבר הוחלו לשלב תכונות מרקם ומשתנים קליניים עבור סיווג המחלה וחיזוי פרוגנוזה.עם זאת, שיטות למידה עמוקות (DL) - במיוחד CNN - יש עלייה באזורים קידוד קלאסי במשימות הדמיה רפואיות רבות.

המונחים: biomarkers

ביומרקרים הדמיה Quantitative הדמיה (QIB) הם אמצעים אובייקטיביים שמקורם בתמונות רפואיות המשקפות את הפתאופיזיולוגיה הבסיסית.עבור פיברוזיס שלפוחית השתן, QIBs כוללים נפח ריאות, כלומר צפיפות ריאות, שלווטרונים (למשל, 15%-ile) יכולים לזהות שינויים מוקדמים יותר של פיברוזיס ארוך.

יישומים קליניים והטבות

גילוי מוקדם ואבחון

אבחון מוקדם של fibrosis ריאות הוא קריטי כי תרופות אנטי-פרוביות כמו pirfenidone ו נינגידידאניב הם יעילים ביותר כאשר יזמו לפני נזק ריאות נרחב מתרחשת. עיבוד תמונה יכול לזהות שינויים fibrotic עדין - כגון רטידוד מוקדם או עיכוב מתון של דלקת בדרכי הנשימה, אשר עשוי להיות להתעלם על ידי טיפול תרופתי דלקת ריאות (דלקת ריאות) אחרים, כלומר, טיפול תרופתית, יכול גם טיפול פסיכולוגי).

מעקב אחר התקדמות המחלה ותגובה לטיפול

סריקות Serial HRCT משמשות יותר ויותר לפקח על התקדמות המחלה בפרקטיקה קלינית וניסויים. עם זאת, השוואה חזותית של סריקות לאורך זמן היא מאתגרת ו נוטה להטיה. עיבוד תמונה קוונטית מספק מדדים אובייקטיביים להערכת שינוי.לדוגמה, השינוי השנתי בציון QLF או את נפח של דבש משולבת יכול להיות מתואם עם יעילות גבוהה.

חידוש של Inter-Observer Variability

הגבלה גדולה של פרשנות HRCT חזותי היא בין-observer variability. אפילו בקרב רדיולוגים ורואקים מומחים, הסכמה על היקף fibrosis יכול להיות מתון (ערכי kappa 0.4-0.6) ניתוח תמונה אוטומטית מבטל את יכולת זו על ידי יישום אלגוריתמים עקביים.זה חשוב במיוחד עבור ניסויים קליניים רב מרכזי שבו סריקות קריאה באתרים שונים.

תמיכה ברפואה אישית

פסוריאזיס pulmonary fibrosis מציג heterogeneity משמעותי בהתנהגות המחלה ותגובה הטיפולית. עיבוד תמונה יכול לעזור לחדד מטופלים לתוך תת-קבוצות בהתבסס על phenotype הדמיה. לדוגמה, חולים עם דפוס זכוכית בעיקר על בסיס טמפרטורות יכול להיות פרוגנוזה טובה יותר מאשר אלה עם בדיקות דבש נרחבות, טקסט יכול גם לזהות תכונות "סיכון גבוה" - כגון coseulationic או סימולציה סימולציה סימולציה סימולציה אפילפטיבית עם ויזואלית יעילה ביותר עם בדיקות אופטימיות , עם ויזואליות עם מותאמות אישית.

אתגרים נוכחיים בעיבוד תמונה עבור Pulmonary Fibrosis

למרות תוצאות מבטיחות, כמה מחסומים מעכבים את אימוץ נרחב של עיבוד תמונות במערכות ריאות פיברוזיס. ראשית, חוסר פרוטוקולי הדמיה סטנדרטיים על פני מוסדות משפיע על ביצועי האלגוריתם.ריאציות בעובי, שחזור גרעין, ומינון קרינה יכול לשנות תכונות מרקם ולהציג טכניקות הדמיה מתוחכמות, כולל מודרניזציה אינטנסיבית והתאמה לתחומים, מפותחים אך עדיין לא שגרתיים.

כיוונים עתידיים: אינטגרציה מלאכותית וזרימות עבודה אוטומטיות

הגבולות הבאים בעיבוד תמונה עבור פיברוזיס ריאות נמצא באופן אוטומטי לחלוטין, ניתוח קצה מקצה לקצה צינורות המשלבים הדמיה עם נתונים קליניים מולקולריים.התקדמות בלמידה עמוקה, במיוחד 3D CNN והופכים, יאפשרו ניתוח רב-תכליתי של מוסדות הדמיה שונים כגון בדיקות דם ועומס רפואי קבוע, באופן אוטומטי, על שיטות למידה לטווח ארוך-ידי פייברידיים.

מסקנה

עיבוד תמונה הפך את הגילוי וה ניטור של פיברוזיס ריאות, המציע אובייקטיבי, התחדשות כלים רגישים שמשלים פרשנות חזותית.מניתוח פלח ומרקם ללמידה מכונה ולמידה עמוקה, טכניקות אלה מאפשרות זיהוי מוקדם, סטיגציה מדויקת, מעקב ארוך טווח של מחלות ריאות fibroic. הם להפחית את התוצאות הבין-עקביות, תמיכה אסטרטגיות טיפול מותאמות אישית, ולספק נקודות תורמיות כמותיות עבור ניסויים אלה, כמו גם שינויים קריטיים, כמו גם בדיקות טיפוליות טיפוליות קריטיות טיפוליות טיפוליות טיפוליות, כמו גם, כמו גם בדיקות בקרה קלינית, כמו גם, כמו גם בדיקות בקרה סטנדרטיות, כמו גם אינטגרציה, כמו גם אינטגרציה, כמו גם אינטגרציה, כמו גם אינטגרציה, בדיקות AI.

(ב) ◄ [13]

  • (ב) ⁇ 0 ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • [01:0] ,0] ,[עריכת קוד מקור | עריכה]
  • (ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
  • (ב) [15] ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇