DCMedical Micros; nger; agykárosodás, kimutatta; nv; mély terület; 3D
Furcsa változások az amerikai diplomaták agyában
Az agyi mikrovérzés számos tanulmány középpontjába került, mivel bizonyos betegségek, a klinikai eredmények és a terápia késleltetett hatásai markereként szerepelhetnek. Manuális felismerésük azonban sokáig tart, a hagyományos algoritmusok sem képesek megbirkózni, ezért teszteltek egy háromdimenziós (3D) maradék hálózatot.
A maradék hálózat pontosan érzékelte és osztályozta az agyi mikrovérzést (CMB) érzékenységgel súlyozott mágneses rezonancia képalkotással (SWI) - jelentette egy kutatócsoport San Franciscóban.
A tudósok 73 betegnél képezték ki és értékelték módszerüket, sugárzás okozta agyi vérzéssel, amelyet 7T-n szkenneltek, érzékenységgel súlyozott képalkotással.
,Összességében a hálózat átlagosan 72% -os pontosságot ért el, ami "lényegesen" magasabb, mint bármely más közzétett modellé. A valódi CMB-k közel 95% -át pontosan azonosították, és a pozitív hamisítványok száma 89% -kal csökkent a publikált tanulmányokhoz képest "- mondta Yicheng Chen, a tanulmány vezető szerzője.
Jó korrelációról számolt be a módszerük által megjósolt valószínűségi pontszám és egy képzett neuroradiológus között. Ugyanakkor további vizsgálatokra van szükség, amelyeknek olyan résztvevőket is be kell vonniuk, akiknek más betegségek okoznak több mikrovérzést - állapították meg a tudósok az Health Imaging.com szerint.
,Mint a tekervényes mély neurális hálózatok (DCNN) számos alkalmazásában, a 3D mély maradék megközelítésünk is pontosan képes felismerni a CMB-ket, de maga a hálózat nem átlátszó "- mondta Chen.
Ahhoz, hogy a DCNN-eket rutinszerűen alkalmazzák a klinikusok, értelmezésük további feltárására van szükség, hogy konkrétabban megmagyarázhassák a különböző hálózati tervezési stratégiák mögött meghúzódó érveket, és növeljék az eredményekbe vetett bizalmat.
A tanulmány eredményeit online, december 3-án tették közzé a Journal of Digital Imaging folyóiratban.