میرنیوز
به گزارش خبرگزاری مهر به نقل از دانشگاه تهران، پژوهشگران دانشکده مهندسی برق و کامپیوتر دانشگاه تهران به سرپرستی دکتر حمید سلطانیانزاده، رئیس آزمایشگاه مهندسی پزشکی، برای طبقهبندی خودکار تصاویر مقطعنگاری همدوسی اپتیکی در بیماران مبتلا به دژنراسیون وابسته به سن ماکولا Age-related Macular Degeneration (AMD) روشی خودکار توسعه دادهاند.
حمید سلطانیانزاده در توضیح اهمیت این یافته پزشکی گفت: تشخیص خودکار بیماریهای چشمی یکی از حوزههای فعال تحقیقات در آنالیز تصاویر پزشکی است و دژنراسیون وابسته به سن ماکولا یکی از انواع بیماریهای چشمی و متداولترین دلیل نابینایی در کشورهای توسعهیافته به خصوص در افراد بالای ۶۰ سال است. استفاده گسترده از تصویربرداری در سالهای اخیر، افزایش جمعیت سالخورده، و همچنین ماهیت مزمن این بیماری بار کاری متخصصین چشمپزشکی و سیستم سلامت را افزایش داده است. از طرف دیگر، توسعههای صورت گرفته در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق، فرصتی مناسب برای طراحی سیستمهای خودکار تشخیصی به وجود آورده است.
استاد دانشگاه تهران افزود: در این طرح، الگوریتمی نوین طراحی شده است که از یک ساختار کانولوشنی چند مقیاسه مبتنی بر شبکه های هرمی ویژگی برای جداسازی افراد سالم و دو حالت بیماری یعنی دروزن و نئواسکولاریزاسیون کروئیدی بهره میبرد. این شبکهها در کاربردهای بخشبندی تصاویر و تشخیص اشیا مورد استفاده قرار گرفتهاند اما در این پژوهش، با انجام تغییرات ساختاری، آنها را برای طبقهبندی مورد استفاده قرار دادهایم. استفاده از ساختار چند مقیاسه در طراحی این شبکه باعث میشود تا ویژگیهای غیرقابل تشخیص در یک مقیاس، در مقیاسی دیگر بررسی شوند که موجب افزایش دقت طبقهبندی میشود.
رئیس آزمایشگاه مهندسی پزشکی دانشگاه تهران با بیان اینکه این یافته حاصل یک همکاری بینرشتهای است، اظهار داشت: برای آموزش و ارزیابی عملکرد ساختار پیشنهادی، یک مجموعه از دادههای ملی شامل بیش از ۲۰ هزار تصویر شبکیه چشم از ۴۴۱ بیمار مراجعهکننده به یک بیمارستان فوق تخصصی چشم پزشکی در تهران جمعآوری شد و توسط متخصص چشم پزشک برچسبگذاری شد
وی بیان کرد: به منظور برطرف کردن مشکل توزیع غیریکسان دادهها از تابع هزینه آنتروپی متقاطع چند کلاسه وزندار استفاده کردیم و ساختاری چند مقیاسه طراحی شد تا دقت دستهبندی بالاتری نسبت به مدل پایه داشته باشد. همچنین با تنظیم تعداد هرمهای ویژگی ترکیبشده، دقت را افزایش دادیم. از تأثیر مثبت پیش آموزش تدریجی بر عملکرد بهترین مدل هم استفاده کردیم و در نهایت به دقت بالای ۹۳ درصد رسیدیم.
وی افزود: به منظور ایجاد تفسیرپذیری نتایج، نقشههای گرمایی را رسم کردیم. رسم نقشههای گرمایی باعث مشخص شدن ناحیه تصمیم شبکه شده و اعتماد بیمار و پزشک متخصص را به روشهای مبتنی بر هوش مصنوعی افزایش میدهد.
سلطانیانزاده گفت: سامان ستودهپیما و عطاالله جدیری از دانشجویان همکار در این طرح بودند.
منبع : خبرگزاری مهر
اعضای شورای راهبری هوش مصنوعی معرفی شدند/ایجاد زیر ساخت هوش مصنوعی در دستور کار ۱۰ نهاد
آتشسوزی جنگلی موجب رشد حیات دریایی میشود!
استرس کاری ریسک بیماری قلبی را در مردان افزایش می دهد
۲.۵ میلیون ایرانی در اهدای خون مشارکت دارند
چین در شرق تهران بیمارستان هوشمند احداث می کند
راه اندازی ۶۰ هزار تخت بیمارستانی در کشور
وزارت بهداشت برای اولین بار سرایدار استخدام میکند
زمان اخذ رأی در انتخابات نظام پرستاری افزایش یافت
هوای آلوده و افزایش ریسک سرطان سینه/ درمان سوءهاضمه با زردچوبه
بیماری هزارچهره را جدی بگیریم/ عوارض بیماری سلیاک
اهمیت تولید محصولات غذایی فاقد گلوتن برای بیماران سلیاک
نشست چالشهای زنجیره تأمین دارو در ایران برگزار میشود
چگونه از ابتلا به سرماخوردگی جلوگیری کنیم
خرید اعتباری محصولات پتروشیمی به نفع صنعت دارو است
چه کسانی پرونده الکترونیک سلامت دارند
بررسی راهکارهای ورود ایران به بازار دارویی اوراسیا
جامعه پزشکی باید تخصص را همراه تعهد حرفهای داشته باشد
هفته دفاع مقدس فرصتی برای انتقال مفاهیم بهداری رزمی
نشست چالش های قیمت گذاری دارو برگزار میشود
دانش آموز بدون صبحانه مدرسه نرود/ میان وعدههای سالم
وزیر بهداشت زنگ دبیرستان شهید آوینی را نواخت
۱۰ هزار نیروی پرستاری در بخش درمان استخدام می شوند
بازدید سرزده عین اللهی از بیمارستان شفا یحیاییان
۲۲ بیمار کرونایی در یک هفته گذشته فوت شدند
داروی ایرانی از طریق صادرات به دنیا معرفی میشود
ایران دارای قویترین نظام سلامت در منطقه است
ادعای دخالت وزارت بهداشت در انتخابات نظام پرستاری رد شد
اورژانس تهران در هفته گذشته ۲۰ هزار مأموریت انجام داد
جهان امروز با کمبود آب و غذای سالم مواجه است
تایید موفقیت نخستین واکسن ایرانی کرونا