Дальневосточный государственный медицинский университет Поиск | Личный кабинет | Авторизация
Поиск статьи по названию
Поиск книги по названию
Каталог рубрик
в коллекциюДобавить в коллекцию

Классификация состояний верхнечелюстных пазух по данным цифровой диафаноскопии с применением машинного обучения


Аннотация:

B настоящее время вопрос диагностики патологических изменений верхнечелюстных пазух (ВЧП) является актуальной задачей. Для ранней диагностики этой патологии перспективным видится применение метода цифровой диафаноскопии, позволяющего визуализировать ткани пазух с помощью зондирующего оптического излучения в красном и ближне-инфракрасном диапазонах. Однако существует потребность в улучшении точностных характеристик данного метода, сокращении длительности исследования и упрошении процесса классификации регистрируемых изображений (диафанограмм) за счет создания системы поддержки принятия врачебных решений (C??BP). Цель исследования. Разработка C??BP для классификации диафанограмм цифровой диафаноскопии на основе сверточной нейронной сети (CHC). Пациенты и методы. B исследовании приняли участие 80 здоровых добровольцев и 76 пациентов с патологией ВЧП. Регистрацию диафанограмм осуществляли с применением устройства цифровой диафаноскопии на двух длинах волн зондирования (650 и 850 нм). Анализ диафанограмм (160 диафанограмм условно здоровых добровольцев, 78 диафанограмм пациентов с синуситом и 32 диафанограммы пациентов с кистой ВЧП) проводили с помощью разработанной модели классификации изображений на основе CHC ResNet-50. Результаты. Получены высокие значения точности(чувствительность 0,95 и специфичность0,88), которые превышали всеранее предложенные разработки на основе линейного дискриминантного анализа. Решена задача дифференциации патологии ВЧП на классы синусита и кистозной жидкости с помощью разработанной C??BP. Заключение. Разработанная модель классификации может быть применена для цифровой диафаноскопии с целью раннего выявления патологических изменений ВЧП в телемедицине и при проведении ЛОР-консультаций в автоматизированном режиме с помощью CППBP. Анализ результатов показал необходимость расширения базы данных для дообучения модели классификации.

Авторы:

Брянская Е.О.
Герасин Д.В.
Бакотина А.В.
Николаева Ю.О.
Овчинников А.Ю.
Дремин В.В.
Дунаев А.В.

Издание: Российская ринология
Год издания: 2026
Объем: 8с.
Дополнительная информация: 2026.-N 1.-С.19-26. Библ. 18 назв.
Просмотров: 3

Рубрики
Ключевые слова
re
автоматизированный
акты
анализ
базы
ближнее
болезней
болезни
болезнь
больные
бытовые
верхнечелюстная
верхнечелюстной
визуализация
вопрос
врачебной
время
высокий
выявление
группы
данные
данных
диагностика
диагностические
диапазона
диафаноскопия
дискриминантный
дифференциация
длина
длительность
доброва
жидкостей
задач
здоровое
значению
зонд
зондирование
излучение
изменение
изображение
индекс
исследование
исследования
кисти
кистозная
класс
классификация
ключ
компьютер
компьютерная
коррегирующее
красные
линейная
машинное
метод
методы
модели
настоящие
нейронная
нейронные
необходимости
обучение
обучения
одного
оптическая
основа
оториноларингологическая
оториноларингологические
оториноларингология
пазуха
патологии
патологическая
пациент
перспективная
поддержки
поза
пола
полость
помощи
потребности
предрасположенность
признаки
применение
применения
принятие
проведение
провоцирующие
программам
процедура
процесс
разработка
раннего
расширение
регистр
регистрация
режим
результата
решение
решений
сверточные
связанные
сети
симптомы
синусит
систем
слова
создание
сокращение
состояние
специальным
специфичность
сравнительные
степени
счет
телемедицина
ткань
точная
тяжести
условные
устройств
участие
факторы
характеристика
цель
целью
цифровой
чувствительность
Ваш уровень доступа: Посетитель (IP-адрес: 10.3.175.202)
Яндекс.Метрика