Ein interpretierbares Fundus -Krankheits -Bericht generiert System basierend auf schwachem Etikettierungen

1. AI -Modelle für die multimodale Fundus -Bildgebung bei der Diagnose von Netzhautkrankheiten. KI -Modelle haben ein signifikantes Potenzial für die Diagnose verschiedener Netzhautkrankheiten auf der Grundlage der multimodalen Fundus -Bildgebung gezeigt. In den letzten Jahren hat sich die KI im Bereich der Diagnostik der Fundus -Krankheit im Bildgebungsdiagnostik rasch fortgeschritten. Diagnosemodelle mit hoher Genauigkeit können unter Verwendung großer Datensätze mit präzise annotierten Einzelmodalbildern entwickelt werden. Die Fundus -Fotografie, die Klinikern einen ersten diagnostischen Eindruck ermöglicht, ist weithin zugänglich und kann mit einfachen Bildgebungsgeräten oder sogar mobilen Geräten erhalten werden. Zum Beispiel haben Cen et al. trainierte ein tiefes Lernsystem mit 249.620 genau kommentierten Fundusfotos zur Diagnose von 39 häufigen Netzhautkrankheiten und erreichte diagnostische Genauigkeiten von mehr als 90% für jede Erkrankung.

   Allein die Fundus -Fotografie bietet nur begrenzte Krankheitsinformationen, was es schwierig macht, zwischen Krankheiten mit ähnlichen Manifestationen zu unterscheiden. Darüber hinaus basiert seine diagnostische Genauigkeit stark auf der Bildqualität und dem Know -how der Kliniker, was zu fehlenden oder falsch diagnostizierten Fällen führen kann.

   Die optische Kohärenztomographie (OCT) liefert eine dreidimensionale Analyse der Netzhautschichten und zeigt deutlich die Schwere und Position von Pathologien wie intraretinaler und subretinaler Flüssigkeit. OCT ist zu einem diagnostischen und differentiellen diagnostischen Instrument für Netzhautkrankheiten geworden und ist wichtig, um die genaue Behandlung und Nachuntersuchung von Erkrankungen wie altersbedingter Makuladegeneration und diabetisches Makulaödem zu leiten. Eine AI-unterstützte OCT-Analyse kann die Follow-up und die personalisierte Behandlung von Netzhautkrankheiten weiter verbessern. Zum Beispiel haben Fauw et al. Verwendete 14.884 OCT -Bilder, um mehr als 10 Netzhautkrankheiten zu diagnostizieren und die Position der Läsionen zuzuordnen.

   Die genaue Diagnose von Netzhautkrankheiten beruht auch auf dynamischen und funktionellen Nachweisen. Die Fundus -Fluorescein -Angiographie (FFA) und die indocyaningrüne Angiographie (ICGA) sind für die Position, Charakterisierung und Bewertung der Gefäßfunktion der Läsion unverzichtbar. Aufgrund der Komplexität der Interpretation angiografischer Bilder hat die Anwendung von AI in der FFA- und ICGA -Analyse jedoch erst in letzter Zeit an Traktion gewonnen.

   Darüber hinaus erfordern die meisten Fälle eine multimodale Bildgebung, einschließlich OCT, Fundus -Fotografie und Angiographie, um die Krankheitspathologie umfassend zu lokalisieren und zu analysieren. Darüber hinaus ist die Integration klinischer Daten und der Anamnese der Patienten für eine genaue Diagnose von entscheidender Bedeutung. Daher besteht dringend erforderlich, neue KI-Modelle zu entwickeln, mit denen multimodale Daten integriert werden können, um Kliniker bei einer genauen Diagnose komplexer Netzhautkrankheiten zu unterstützen.

2. AI-unterstützte Generation komplexer medizinischer Berichte. Die Komplexität und der spezielle Charakter der Fundus -Bildgebung machen die Bildinterpretation herausfordernd, und der Mangel an Klinikern, die präzise Berichte erstellen können, erhöht die Arbeitsbelastung von Augenärzten weiter und behindert die frühe Diagnose und Behandlung von Netzhautkrankheiten. Die Generierung von AI-unterstützten Berichten hat das Potenzial, diese Herausforderungen zu bewältigen. Im Vergleich zur einfachen Bilderkennung und -klassifizierung ist die Entwicklung von KI-Modellen, die Textinterpretationen aus Bildern erzeugen, komplexer, da die Maschine ein menschliches Verständnis von Bildinhalten nachahmt. "Image-to-Text" -Modelle enthalten verschiedene tiefe Lernalgorithmen, einschließlich Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache. Frühe Modelle benötigten Millionen natürlicher Bilder, um eine zufriedenstellende Textgenerierung zu erzielen, was für die medizinische Bildgebung aufgrund begrenzter Datensätze und umfangreicher Textinformationen unpraktisch ist. Klinische Berichte, die von Klinikern erstellt wurden, basierend auf umfassenden klinischen Daten, detaillierter Bildanalyse und Erfahrung, können als hochwertige Trainingsdatensätze für solche Modelle dienen.

   Derzeit konzentrieren sich erhebliche Forschungsbemühungen auf Bereiche mit großen Datensätzen und standardisierten Berichtsformaten wie Röntgenstrahlen von Brust, Brustct-Scans und MRT des Gehirns. Zu den weit verbreiteten Datenbanken für die Erzeugung von Berichtsberichten gehören Open-IU, MIMIC-CXR und Padchest, wobei Mimic-CXR mehr als 270.000 Röntgenaufnahmen enthält. In der Ophthalmologie ist die Komplexität der Interpretation der Fundus -Bildgebung und der relativ geringeren Größe des Datensatzes in diesem Bereich begrenzt, insbesondere für hochspezialisierte Bildgebungsmodalitäten wie die Fundus -Angiographie. Unser Team hat erfolgreich einen Fundus-Fluorescein-Angiographieberichts-Datensatz (FFA-IR) entwickelt, der auf Angiographiebildern und den entsprechenden Berichten basiert. Unser Modell zur Erzeugung von Berichtsbericht kann genaue zweisprachige Berichte (chinesisch und englisch) für häufige und seltene Netzhautkrankheiten erstellen, wobei die Genauigkeit mit der der menschlichen Netzhautspezialisten vergleichbar ist und gleichzeitig die Erzeugungszeit des Berichts erheblich verringert.

3. Schwache Annotation: Ein vielversprechender Ansatz für die Schulung neuer Diagnose- und Klassifizierungsmodelle für neue Krankheiten für die medizinische Bildgebung von AI-unterstützten Diagnosemodellen für medizinische Bildgebung beruhen typischerweise auf groß angelegten, präzise annotierten, qualitativ hochwertigen Bildern, da die Genauigkeit des Trainingsdatensatzes für die Modellleistung von entscheidender Bedeutung ist. Wenn eine hohe Annotationsgenauigkeit nicht garantiert werden kann, ist die Erhöhung der Datensatzgröße häufig die einzige Möglichkeit, die Modellleistung zu verbessern. Für komplexe Datensätze wie Fundus -Angiographiebilder erhöhen die große Anzahl von Krankheiten und variablen Manifestationen die Annotationsschwierigkeit exponentiell. Darüber hinaus enthalten klinische Berichte häufig Unsicherheiten aufgrund unvollständiger klinischer Daten oder unterschiedlicher Expertise an Kliniker, was zu Ungenauigkeiten bei diagnostischen Berichten führt.

Schwache Annotation bietet eine vielversprechende Lösung, um Annotationskosten zu senken, die Annotationseffizienz zu verbessern und die Modellverallgemeinerbarkeit zu verbessern. In der natürlichen Bildverarbeitung wurde eine schwache Annotation weit verbreitet, wobei große natürliche Bilddatensätze das Training solcher Modelle ermöglichen. In der medizinischen AI -Forschung haben Guo et al. Pionier war der Verwendung von schwach kommentierten Datensätzen aus Gehirn-CT-Berichten, wobei automatisch Schlüsselwortinformationen von geringer Qualität extrahiert wurden, um vier häufige Gehirnpathologien genau zu identifizieren und zu lokalisieren. Dieser Ansatz zeigte eine hervorragende Generalisierbarkeit in verschiedenen Zentren und Bildgebungsgeräten. Diese Systeme beschränkten sich jedoch auf breite Kategorien von Krankheiten und Einzelmodalbildern, denen die Fähigkeit fehlte, bestimmte Krankheiten zu diagnostizieren oder detaillierte Berichte zu erstellen.

Basierend auf vorläufigen Erkenntnissen und Literatur schlagen wir eine Hypothese vor: Kann schwach kommentierte Bildgebungsberichte in Kombination mit AI Deep-Lern-Algorithmen wie Wissensgraphen und Transformator verwendet werden, um ein interpretierbares, multimodales, multi-disenase-Fundus-Berichtssystem für Berichtsberichte zu erstellen? Dieses Projekt zielt darauf ab, vorhandene KI -Modelle zu verfeinern und ein System zu entwickeln, mit dem Bildgebungsdiagnosen und Berichte für mehrere Netzhautkrankheiten generiert werden. Die Ergebnisse werden nicht nur die Arbeitsbelastung von Augenärzten verringern, sondern auch die weit verbreitete Einführung fortschrittlicher Fundus -Bildgebungstechniken fördern, wodurch letztendlich die frühe Diagnose und Behandlung von blendenden Netzhautkrankheiten verbessert wird.