Примените машинное обучение к интерпретации морфологии кристаллов мочи.

Камни в почках образуются в первую очередь из-за перенасыщения ионов мочи, что приводит к образованию кристаллов. Оценка риска образования камней в почках основывается на анамнезе пациента, биохимических анализах мочи и различных лабораторных исследованиях. Сочетание этих исследований с визуализационными исследованиями, такими как компьютерная томография, ультразвуковое исследование и рентген, помогает диагностировать тип камней в почках, хотя результаты визуализации для камней меньшего размера могут быть менее точными. Образование камней является обычным явлением с высокой частотой рецидивов, и существует сильная корреляция между кристаллами мочи и составом камней. Таким образом, анализ кристаллов мочи имеет значение для диагностики, оценки стратегии лечения и предотвращения рецидива камней при мочекаменной болезни.

Микроскопический анализ кристаллов мочи позволяет наблюдать более мелкие кристаллы. Однако ручная микроскопия мочи медленна и требует много времени. Чтобы решить эту проблему, мы стремимся разработать программное обеспечение искусственного интеллекта, которое поможет интерпретировать кристаллы мочи, обеспечивая более быстрый анализ. Мы ретроспективно проанализируем изображения кристаллов мочи, сохраненные в ходе предыдущего исследования (исследование внутреннего проекта Мемориальной больницы Чанг Гунг № 107123-E), чтобы идентифицировать типы кристаллов. Последующая предварительная обработка изображений и маркировка категорий будут выполняться для обучения и вывода программного обеспечения машины. Результаты будут сравниваться с ручной интерпретацией, чтобы установить точность программного обеспечения.