gelen araştırmacılar HTE Jodhpur otomatik geliştirdi Yapay zeka (AI) için çözüm COVID-19 tahmin göğüs Röntgens.Deney 2.500’den fazla göğüs röntgeni görüntüsü ile gerçekleştirildi ve yaklaşık yüzde 96.80 hassasiyet elde edildi.
IIT Jodhpur tarafından yayınlanan bildiride, IIT Jodhpur’daki araştırmacıların, COVID-19’dan etkilenen bir akciğeri ve olmayan bir akciğeri ayırt etmek için göğüs röntgeni görüntülerinde bulunan anormallikleri öğrenen COMiT-Net adlı derin öğrenme tabanlı bir algoritma önerdiklerini söyledi. -COVID etkilenen akciğer.
“Geliştirilen AI algoritması, yalnızca CXR’nin COVID-19 pnömonisi olup olmadığını tahmin etmekle kalmıyor, aynı zamanda dünyadaki enfekte bölgeleri tanımlayabiliyor. akciğerler, böylece onları açıklanabilir hale getiriyor,” dedi IIT Jodhpur.
Geçtiğimiz yıllarda X-ray veya CT taramaları kullanılarak COVID-19 tespiti konusunda çok sayıda araştırma çalışması yapılmış olsa da bunların çoğu açıklanabilir bir çözüm sağlayamıyor. Bu araştırmanın benzersizliği, enfekte olan bölgeyi görsel olarak gösterebilen önerilen çalışmadır. Teknik sadece akciğer bölgesinden yorum yapar.
IIT Jodhpur’a göre, bu araştırmada kullanılan Yapay Zeka çözümü hem algoritmik hem de tıbbi açıdan açıklanabilir.
Bu araştırmaya katkıda bulunan ekip, Aakarsh Malhotra, IIT Jodhpur’da Misafir Araştırmacı, Surbhi Mittal, Doktora Bilgin, Bilgisayar Bilimi, IIT Jodhpur, Puspita Majumdar, IIT Jodhpur’da Misafir Araştırmacı, Saheb Chhabra, IIT Jodhpur’da Misafir Araştırmacı, Kartik Thakral, Doktora Bilgin, Bilgisayar Bilimi, IIT Jodhpur, Mayank Vatsa, Profesör, Bilgisayar Bilimi, IIT Jodhpur, Richa Singh, Profesör ve Bölüm Başkanı, Bilgisayar Bilimi, IIT Jodhpur, Santanu Chaudhury, Profesör ve Direktör, IIT Jodhpur, Ashwin Pudrod , Danışman Göğüs Hastalıkları Uzmanı, Ashwini Hastanesi ve Ramakant Kalp Bakım Merkezi, Hindistan, Anjali Agrawal, Danışman Radyolog, TeleRadiology Solutions, Hindistan.
Bu projeyle ilgili bir araştırma makalesi “Pattern Recognition (Cilt 122)” dergisinde yayınlandı. Araştırma, IIT Jodhpur’da NM-CPS DST ve iHuB Drishti kapsamındaki RAKSHAK projesinin bir parçasıdır. Araştırmacılar, bu projede öğrenilen bilgilerle tam ölçekli bir prototip geliştirmeyi hedefliyor.
FacebookheyecanLinkedin