СРАВНИТЕЛЬНАЯ ОЦЕНКА РУЧНОЙ СЕГМЕНТАЦИИ ОЧАГА ИНФАРКТА ГОЛОВНОГО МОЗГА У ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ЖИВОТНЫХ ПО ДАННЫМ MPT С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Аннотация:

Оценивали качество ручной сегментации MP-исследований экспериментальных животных с инфарктом мозга по сравнению с автоматическим подходом с использованием системы искусственного интеллекта с архитектурой Swin-UNETR. Ручная сегментация, выполненная четырьмя исследователями, продемонстрировала значительную вариабельность, особенно при анализе небольших очагов инфаркта мозга. Полученные данные подчёркивают необходимость стандартизации методик и применения автоматизированных систем для повышения точности и воспроизводимости результатов. Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в медицинскую практику, особенно в радиологии, активно развивается благодаря появлению большого количества международных исследовательских групп. Однако имеется ряд проблем, связанных с этическими, техническими и правовыми аспектами. Одной из ключевых проблем внедрения ИИ — непредвзятость данных. Многие ИИ-системы зависят от качества и разнообразия обучающих данных, и если эти данные не репрезентативны, могут возникнуть ошибки и искажения. Примером таких проблем может служить систематическое смещение данных, которое приводит к неточности в распознавании изображений, особенно у пациентов, патологии, которых не представлены в исходных обучающих наборах. Несмотря на это, современные исследования показывают значительный потенциал ИИ для улучшения диагностики и обработки изображений. Так, работы по применению машинного обучения в диагностике заболеваний позвоночника по данным МРТ продемонстрировали способность ИИ значительно улучшить качество сегментации изображений, автоматизировать процесс описания, а также прогнозировать исходы лечения.

Авторы:

Издание: Клеточные технологии в биологии и медицине
Год издания: 2024
Объем: 7с.
Дополнительная информация: 2024.-N 4.-С.211-217. Библ. 22 назв.
Просмотров: 3