Прикладная ценность глубокого обучения в диагностике шейного спондилеза

Шейный спондилез обусловлен шейными дисками и межпозвонковыми суставами и их вторичными изменениями в прилежащем спинном мозге, нервных корешках и позвоночных артериях и других тканевых структурах, вызывая соответствующие клинические симптомы. Шейный спондилез является распространенным и частым заболеванием среди людей среднего и пожилого возраста. Заболеваемость шейным спондилезом составляет 10 процентов среди людей старше 30 лет и выше среди тех, кто работает за письменным столом.

Распространены два вида шейного спондилеза: шейная спондилотическая радикулопатия и шейная спондилотическая миелопатия. Принципы лечения сильно различаются, и прогноз после лечения тоже разный. Точная предоперационная визуализация и клинический диагноз помогают точно оценить эффект операции и прогноз для пациентов.

Поэтому для достижения ранней точной диагностики является улучшение шейного отдела позвоночника Ключ к лечебному эффекту болезни. Обычно называемое глубоким обучением, это своего рода метод анализа шаблонов посредством комбинации простого и нелинейного модуля для многоуровневой модели «обучения персонажей» или «упомянутого обучения» каждого модуля с данными каждого слоя (исходного ввода) в более высокий уровень. измерение, более абстрактное представление, когда этих преобразований достаточно. Исходное представление признаков «низкого уровня» может быть преобразовано в представление признаков «высокого уровня», и могут быть выполнены сложные задачи обучения, такие как классификация.

Для задачи классификации признаки, важные для классификации, усиливаются за счет увеличения количества слоев, а нерелевантные признаки игнорируются.

В настоящее время основными методами исследования являются сверточные нейронные сети (CNN), самокодирующиеся нейронные сети на основе многослойных нейронов и сети глубокого доверия. В настоящее время CNN в основном используется в области распознавания медицинских изображений.

Такие как AlexNet, Densenet, VGG16, Googlenet и так далее. Мотивация глубокого обучения заключается в создании нейронных сетей, которые имитируют человеческий мозг для аналитического обучения. Он имитирует механизмы человеческого мозга для интерпретации данных, таких как изображения, звуки и текст, и добился значительного прогресса в решении многих проблем, которые трудно решить с помощью традиционного машинного обучения.

Методы глубокого обучения очень хорошо зарекомендовали себя при обнаружении сложных структур в многомерных данных.

В области медицины и здравоохранения технологии искусственного интеллекта постепенно решили проблему интерпретации данных различных медицинских изображений, обнаружили больше информации, «спрятанной» за изображениями, такими как рентген, КТ, МРТ и т. д., и будут постепенно реализуют распознавание, скрининг и диагностику конкретного случая, достигая экспертного уровня диагностики.

В то же время применение технологии искусственного интеллекта может снизить нагрузку на врачей, снизить количество ошибочных медицинских диагнозов и повысить эффективность диагностики и лечения.

В настоящее время глубокое обучение нашло широкое применение в диагностике и прогнозировании различных заболеваний различных систем организма.

Хемке и др. провел исследование машинного обучения после ручной сегментации КТ-изображений таза и обнаружил, что модель глубокого обучения можно использовать для автоматического распознавания и сегментации различных типов тканей в полости таза, включая мышцы, кости, жир, подкожно-жировую ткань и т. д. .

Коитиро Ясака и др. [8] провели исследование поясничного отдела позвоночника с помощью глубокого обучения и обнаружили, что глубокое обучение можно использовать для прогнозирования плотности костной ткани поясничного отдела позвоночника и дальнейшей оценки тяжести остеопороза.

Спампинато и др. провел исследование глубокого обучения на рентгеновских снимках рук для прогнозирования костного возраста.

Поэтому очень важно применять глубокое обучение, новую аналитическую технику, для распознавания особенностей изображений КТ-изображений шейки матки. Значимость исследования заключается в следующем:

Точная и эффективная предоперационная диагностика шейного спондилеза может быть реализована, чтобы избежать чрезмерного лечения или задержки заболевания, вызванной пропущенным диагнозом или ошибочным диагнозом. Для пациентов может быть достигнута индивидуальная диагностика и оценка, что помогает клинически обоснованно определить стратегии лечения и способствует разработке клинических хирургических методов и улучшению прогноза пациента.