Kopsavilkums:
Ar globālās iedzīvotāju novecošanu saistīti kaulu saistaudu slimību, piemēram, osteoporozes, gadījumi turpina pieaugt. Lai cīnītos ar to, tiek veikti teicamības panākumi osteoporozes diagnosticēšanā, lai uzlabotu pacientu rezultātus. Šajā rakstā ir apskatītas trīs galvenās progresa jomas: osteoporozes diagnosticēšana, izmantojot CT bāzētu konvolūcijas neironu tīklu (CBTCNNOD) ietvaru, dziļās mašīnmācīšanās algoritmi un magnētiskās rezonanses attēlveidošanas (MRI) iekļaušana.
CT bāzēts konvolūcijas neironu tīklu osteoporozes diagnosticēšanas (CBTCNNOD) ietvars
Medicīnas profesionāļi pēta CBTCNNOD ietvaru, kas integrē trīs funkciju moduļus, lai uzlabotu osteoporozes diagnosticēšanas precizitāti, jutīgumu un specifitāti. Izmantojot jaunāko attēlveidošanas tehnoloģiju, piemēram, CT skenējumus, un iekļaujot mašīnmācīšanos un mākslīgo intelektu, šis ietvars parāda potenciālu uzlabot diagnostikas rezultātus pacientiem.
Dziļās mašīnmācīšanās algoritmi osteoporozes prognozēšanai
Tiek izvirzīti dziļās mašīnmācīšanās algoritmi osteoporozes prognozēšanai, izmantojot gūžas rentgenstaru attēlus. Šie algoritmi var darboties kopā ar ražotāja norādītu kaulu minerālvielu blīvumu (m-BMD) un dziļās mašīnmācīšanās pamatā esošu kaulu minerālvielu blīvumu (DL-BMD), kas iegūti no CT skenējumiem. Lai gan šie paņēmieni rāda cerību atklāt zemu kaulu minerālvielu blīvumu un osteoporozes gadījumus, nepieciešami turpināt pētījumus, lai precizētu un uzlabotu to precizitāti.
Magnētiskās rezonanses attēlveidošanas (MRI) iekļaušana
Papildus CT skenējumiem magnētiskās rezonanses attēlveidošana (MRI) arī pierāda savu vērtību osteoporozes atklāšanā. Konkrētā pētījumā, kas veltīts pēcmenopauzes periodā esošām sievietēm, tika atklāts, ka ķīmiskās maiņas kodētā MRI (CSE-MRI) var būt efektīgāka nekā protona blīvuma tauku frakcija (PDFF), noteicot zemu trabekulāro kaulu kvalitāti sievietēm ar krūts vēzi, kas saņem aromatāzes inhibitoru (AI) terapiju. MRI iekļaušana kopā ar citām diagnostikas tehnikām var nodrošināt vispusīgu osteoporozes novērtējumu.
Secinājumā var teikt, ka osteoporozes diagnostikas joma pastāvīgi attīstās, un progresīvas tehnoloģijas un metodes sniedz cerību uzlabot precizitāti un precizitāti. Iekļaujot jaunākās attēlveidošanas tehnoloģijas, mākslīgo intelektu un dziļo mašīnmācīšanos, ir lielas izredzes. Tomēr nepieciešami turpmāki pētījumi, lai precizētu šīs tehnoloģijas un nodrošinātu to efektivitāti dažādās pacientu grupās. Strādājot pie nepārtrauktas uzlabošanās, medicīnas profesionāļi var labāk diagnosticēt osteoporozes gadījumus un savlaicīgi veikt iejaukšanos, lai novērstu lūzumus un uzlabotu pacientu rezultātus.
The source of the article is from the blog klikeri.rs