Aplikační hodnota hlubokého učení v diagnostice cervikální spondylózy

Cervikální spondylóza je způsobena cervikálními ploténkami a meziobratlovými klouby a jejich sekundárními změnami na přilehlé míše, nervových kořenech a obratlových tepnách a další tkáňové struktuře, které způsobují odpovídající klinické příznaky. Cervikální spondylóza je časté a časté onemocnění u lidí středního a staršího věku. Výskyt cervikální spondylózy je 10 procent u lidí starších 30 let a je vyšší u těch, kteří pracují u stolu.

Běžné jsou dva druhy cervikální spondylózy: cervikální spondylická radikulopatie a cervikální spondylická myelopatie. Principy léčby se velmi liší, odlišná je i prognóza po léčbě. Přesné předoperační zobrazení a klinická diagnóza jsou užitečné pro přesný odhad účinku operace a prognózy pacientů.

Proto k dosažení včasné přesné diagnózy je zlepšení krční páteře Klíčem k léčebnému efektu onemocnění. Obecně označované jako hluboké učení je druh metody analýzy vzorů, a to prostřednictvím kombinace jednoduchého a nelineárního modulu pro víceúrovňový model „učení znaků“ nebo „said learning“ každého modulu do každé vrstvy (původní vstupní) dat do vyšší úrovně. dimenzi, abstraktnější reprezentace, když je těchto transformací dostatek. Počáteční reprezentace rysů „nízké úrovně“ lze přeměnit na reprezentaci rysů „vysoké úrovně“ a lze dokončit složité učební úkoly, jako je klasifikace.

Pro klasifikační úlohu jsou vlastnosti, které jsou důležité pro klasifikaci, zesíleny zvýšením počtu vrstev a nepodstatné vlastnosti jsou ignorovány.

V současnosti mezi hlavní výzkumné metody patří konvoluční neuronové sítě (CNN), samokódovací neuronové sítě založené na vícevrstvých neuronech a sítě hluboké důvěry. V současné době se CNN využívá především v oblasti lékařského rozpoznávání obrazu.

Například AlexNet, Densenet, VGG16, Googlenet a tak dále. Motivací pro hluboké učení je budování neuronových sítí, které napodobují lidský mozek pro analytické učení. Napodobuje mechanismy lidského mozku pro interpretaci dat, jako jsou obrázky, zvuky a text, a dosáhla významného pokroku v řešení mnoha problémů, které jsou pro tradiční strojové učení obtížně řešitelné.

Metody hlubokého učení se ukázaly jako velmi dobré při objevování složitých struktur ve vysokorozměrných datech.

V oblasti medicíny a zdravotnictví technologie umělé inteligence postupně vyřešila problém interpretace dat různých lékařských snímků, objevila více informací „skrytých“ za snímky, jako je rentgen, CT, MRI atd. postupně realizovat rozpoznání, screening a diagnostiku konkrétního případu až do expertní úrovně diagnózy.

Aplikace technologie umělé inteligence může zároveň snížit zátěž lékařů, omezit chybné lékařské diagnózy a zlepšit efektivitu diagnostiky a léčby.

V současné době je hluboké učení široce používáno při diagnostice a predikci různých onemocnění v různých systémech těla.

Hemke a kol. provedl výzkum strojového učení po manuální segmentaci snímků CT pánve a zjistil, že model hlubokého učení lze použít k automatickému rozpoznání a segmentaci různých typů tkání v pánevní dutině, včetně svalů, kostí, tuku, podkožní tukové tkáně atd. .

Koichiro Yasaka a kol. [8] provedli studii hlubokého učení na bederní páteři a zjistili, že hluboké učení lze použít k predikci hustoty kostí bederní páteře a dalšímu hodnocení závažnosti osteoporózy.

Spampinato a kol. provedli hloubkovou studii na rentgenových snímcích rukou, aby předpověděli věk kostí.

Proto je velmi důležité aplikovat hluboké učení, nově vznikající analytickou techniku, na rozpoznávání zobrazovacích vlastností cervikálních CT snímků. Význam výzkumu je následující:

Přesnou a účinnou předoperační diagnostiku cervikální spondylózy lze provést, aby se zabránilo nadměrnému lékařskému ošetření nebo zpoždění onemocnění způsobenému zmeškanou diagnózou a nesprávnou diagnózou. U pacientů lze dosáhnout individualizované diagnózy a hodnocení, což klinicky pomáhá přiměřeně specifikovat léčebné strategie a přispívá k formulaci klinických chirurgických metod a zlepšení prognózy pacienta.