AI -basierte Echtzeitkennung von Endometriose -Läsionen

Im Bereich der Endometriose wurde die künstliche Intelligenz (KI) vor der Bestätigung durch Laparoskopie für Diagnosen oder sogar Vorhersagen der Endometriose verwendet. Das signifikante Potenzial der KI bei minimal invasiven Operationen liegt in der automatischen Bildanalyse, die bei der Erkennung von Strukturen oder Anomalien basierend auf Bilddaten unterstützt. Dies bietet das Potenzial, Endometriose -Läsionen während der Laparoskopie unabhängig von der Indikation zu erkennen. Das Training und die Erstellung solcher AI -Modelle werden mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen basierend auf kommentierten Daten durchgeführt. Diese Trainingsdaten bestehen aus Bilddaten mit Annotationen auf Pixelebene des Inhalts, den das Modell erkennen soll. Deep Learning (DL) -Algorithmen haben sich in der Bildanalyse als effektiv erwiesen und sich auf neuronale Netzwerke stützt, um sie autonom mit den kritischsten Entscheidungskriterien für die korrekte Analyse des Bildinhalts zu erfüllen. Das ausgebildete KI -Modell kann dann auf unbekannte Daten angewendet werden, wobei die Wahrscheinlichkeit einer Struktur für jedes Pixel erfasst wird. Mögliche visuelle Ausgänge des Modells umfassen das Erfassen des erkannten Inhalts oder die Segmentierung, die zugewiesene Vordefinierte Inhalt zu jedem Pixel zuweisen. Die Qualität des Modells hängt entscheidend von einer ausreichend großen Anzahl und Qualität der Trainingsdaten ab. Die Qualität umfasst die korrekte Annotation von Daten, um zu verhindern, dass das Modell Lernfehler anbietet. Die Diversifizierung von Bilddaten durch Einbeziehung negativer Beispiele in die Trainings- und Testdatensätze ist ebenso wichtig. Der F1-Score wird als Maß für die Qualität des Modells verwendet, wobei Präzision (P) mit Rückruf (R) zu einem Wert zwischen 0 und 1 kombiniert wird, der auf einem kommentierten Testdatensatz basiert.

Ziel ist es, durch die Auswahl der Trainingsdaten und einen geeigneten DL-Algorithmus einen hohen F1-Score zu erreichen. Parameter wie Bildvorbereitungsoptimierung oder DL-Algorithmusparameter wie die Auswahl verschiedener neuronaler Netze können den F1-Score verbessern. Die Anzahl der erforderlichen Schulungsdaten für ein gutes KI -Modell hängt von der Komplexität der Frage und der Anzahl der zu erkannten Inhalte ab, da das Modell nur erlernte Inhalte erkennen kann. Es ist möglich, die Auswahl der Trainingsdaten für unterschiedliche Fragen iterativ anzupassen, basierend auf den erreichten F1-Werten nach jedem Training und Tests. Bei Bedarf kann die Anzahl der Trainingsdaten erhöht werden, und problematische Bilddaten, z. B. fehlende Anmerkungen, können basierend auf den Ergebnissen identifiziert und korrigiert werden.