Süni intellekt dəri allergiyası testlərini qiymətləndirməyə kömək edir
Polşa alimləri var SkinLogic-Daha effektiv dəri allergiyası testi və daha etibarlı nəticələr əldə etməyə imkan verən həll. Metod video və termal görüntüləmə kameralarından və şəkilləri son pikselə qədər təhlil edən sistemdən istifadə edir.
Təsvir edilən həllin müəllifləri Varşava Texnologiya Universitetinin Elektronika və İnformasiya Texnologiyaları fakültəsinin mütəxəssisləri, professor Jacek Stępień (Milton Essex şirkəti) və Hərbi Tibb İnstitutunun komandasıdır.
Kliniki testlər çox yaxşı nəticə verdi. Sistem nadir hallarda belə halların 98%-ni düzgün müəyyən edir allergiya. Bundan əlavə, ilə SkinLogic maksimum diametri 0,3 mm olan lezyonları aşkar etmək mümkündür.
Şəkil mənbəyi: Pixabay
SkinLogic-in inkişafı və istismarı
Varşava Texnologiya Universitetinin (WUT) press-relizində qeyd edildiyi kimi, İT nöqteyi-nəzərindən SkinLogic məlumatların emalı sistemi. Cihaz ştativdən və əvvəldə qeyd olunan kameralardan ibarətdir. Testlər zamanı xəstənin əli stenddə sabitlənməlidir. Cihaz müəyyən vaxtlarda görünən və infraqırmızı işıqla şəkillər çəkir və allergenlərlə müalicə olunan dəri fraqmentlərində baş verənləri qeyd edir. Rəqəmsal sənədlər mövcud olduqdan sonra PW-ni redaktə etməyin vaxtı gəldi alqoritm istifadə etmək.
Əhəmiyyətli olan, allergik reaksiyaların (blisterlərin) ölçülməsi üçün adi əl üsulu ilə nəticə tamamilə dəqiq deyil. Bununla belə, SkinLogic-dən istifadə edərkən ölçmə alqoritm tərəfindən həyata keçirilir. Bundan əlavə, sistem həm reaksiyanın ölçüsünü, həm də digər parametrləri yoxlayır, məsələn: B. onların forması. Bunun üçün uzaq infraqırmızı spektrlə əldə edilən təsvir faydalıdır.
Rəqəmsal materialın təhlili
Təhlil zamanı şəkillər dəri üzərində kəsiklərin yerləşdiyi yerə uyğun olan seqmentlərə bölünür (hər seqment ayrıca araşdırıla bilər). Zamanla məlumatları təhlil edərək, seqmentin necə dəyişdiyini görmək olar.
Süni intellekt sistemi üçün giriş məlumatları haradan gəlir? Onlar həkimlərin 1500 xəstədə klinik sınaqlar zamanı topladığı 100 allergik dəri reaksiyası görüntüsündən (qeydlərindən) istifadə ediblər. Bu, alqoritmə hansı təsvirin allergik reaksiya olduğunu, hansının isə olmadığını ayırd etməyi öyrənməyə imkan verdi.
Kamera görüntülərindən əldə etdiyimiz 100x100 piksel təsvirlərdir. Allergik blisteri araşdıran həkim yalnız çılpaq gözlə görünən sahəyə malikdir. Şəkillərdəki hər pikseli yoxlayırıq. Demək olar ki, standart diaqnoz tək bir dəyərə əsaslanır, süni intellektin sınaqdan keçirdiyi cavab isə milyonlarla dəyərə və tanınmış birləşmələrə əsaslanır."deyə kafedra müdiri, professor Robert Nowak izah edir süni intellekt. İnsan üçün bu nümunələri tapmaq olduqca çətin olardı; a təlim alqoritmi bu işi tez və çox dəqiq edir. Daha çox məlumat aradan qaldırmaq üçün daha çox səs-küy deməkdir, lakin alqoritm bu problemi də həll edə bilər. Sistemimiz tibbi konsorsium tərəfindən hazırlanmış nümunələr toplusundan istifadə etməklə öyrədilib, ona görə də yüksək keyfiyyətli təmələ malikdir”, - deyə tədqiqatçı əlavə edir.
Təkmilləşdirilmiş diaqnoz və müalicə planlaması
Hazırda sistem ilkin qeydiyyatın bir hissəsi kimi sınaqdan keçirilir. Klinik praktikada istifadə edildikdən sonra əvəzsiz köməkçi ola bilər. Daha sürətli deməkdir diaqnoz, daha dəqiq nəticələr verir və materialın rəqəmsal alınması sayəsində digər mütəxəssislərlə daha asan məsləhətləşməyə imkan verir.
Fevralın ortalarında Scientific Reports jurnalında "Termoqrafiyaya əsaslanan dəri allergik reaksiyasının konvolyusiya neyron şəbəkələri tərəfindən tanınması" məqaləsi dərc edilmişdir.