子宮内膜症病変のAIベースのリアルタイム検出

子宮内膜症の分野では、腹腔鏡検査による確認前の診断または子宮内膜症の予測にも人工知能（AI）が使用されています。 AIの低侵襲手術における重要な可能性は、自動画像分析にあり、画像データに基づく構造または異常の検出を支援します。 これは、腹腔鏡検査中に症状に関係なく腹腔鏡病変を検出する可能性を提供します。 このようなAIモデルのトレーニングと作成は、注釈付きデータに基づいた機械学習アルゴリズムを使用して行われます。 これらのトレーニングデータは、モデルが検出すべきコンテンツのピクセルレベルの注釈を含む画像データで構成されています。 ディープラーニング（DL）アルゴリズムは、画像分析に効果的であることが証明されており、ニューラルネットワークに依存して、画像コンテンツの正しい分析のための最も重要な決定基準を自律的に埋めています。 訓練されたAIモデルを未知のデータに適用して、各ピクセルの構造を検出する確率を提供します。 モデルの視覚出力の可能性には、検出されたコンテンツまたはセグメント化の概要の概要、各ピクセルに事前定義されたコンテンツを割り当てることが含まれます。 モデルの品質は、十分に多数のトレーニングデータの品質に大きく依存します。 品質には、モデルが学習エラーを防ぐためのデータの正しい注釈が含まれます。 トレーニングおよびテストデータセットに否定的な例を含めることにより、画像データを多様化することも同様に重要です。 F1スコアは、アノテートされたテストデータセットに基づいて、モデルの品質の尺度として使用され、リコール（R）とリコール（R）と0〜1の値を組み合わせています。

目標は、トレーニングデータの選択と適切なDLアルゴリズムを通じて、高いF1スコアを達成することです。 画像準備の最適化やDLアルゴリズムなどのパラメーターは、異なるニューラルネットワークを選択するなどのパラメーターを使用すると、F1スコアを改善できます。 優れたAIモデルに必要なトレーニングデータの数は、モデルが学習コンテンツのみを認識できるため、質問の複雑さと検出されるコンテンツの数に依存します。 各トレーニングとテストの後に達成されたF1スコアに基づいて、さまざまな質問に対してトレーニングデータの選択を繰り返し調整することができます。 必要に応じて、トレーニングデータの数を増やすことができ、結果に基づいて識別して修正することができます。