• یکشنبه / ۲۳ خرداد ۱۴۰۰ / ۱۲:۲۹
  • دسته‌بندی: پژوهش
  • کد خبر: 1400032316517
  • خبرنگار : 30165

توسط پژوهشگران ایرانی انجام شد

طراحی یک سیستم برای تشخیص سریع بیماری کووید-۱۹

طراحی یک سیستم برای تشخیص سریع بیماری کووید-۱۹

پژوهشگران دانشگاه علوم پزشکی شهید بهشتی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق سیستمی برای تفسیر تصاویر سی‌تی اسکن بیماران مبتلا به بیماری‌های ریوی و تشخیص سریع کووید-۱۹ طراحی کردند.

به گزارش ایسنا، با توجه به همه‌گیری بیماری کووید-۱۹، داشتن ابزارهای دقیق و آنی برای تشخیص بیماری ضروری است. تصاویر سی‌تی اسکن به‌عنوان روش تشخیصی، به تنهایی در تشخیص بیماری کووید-۱۹ عملکرد بالایی ندارد و بر اساس پروتکل‌های تشخیصی باید همراه با تست PCR باشد و نمی‌توان برای تشخیص بیماری کووید-۱۹ تنها از تصاویر سی تی اسکن استفاده کرد.

برای حل این مشکل می‌توان با استفاده از روش‌های یادگیری عمیق عملکرد تصاویر سی تی اسکن را ارتقا داد و با طراحی سیستمی مبتنی بر یادگیری عمیق به‌صورت کاملا خودکار، تصاویر رادیولوژی بیماری کووید-۱۹ را از تصاویر دیگر پنومونی‌ها، با دقت بالایی تشخیص داد.

در این سیستم با ارائه یک الگوریتم، میزان درگیری ریه در بیماری‌های ریوی استخراج و همراه با نتیجه تعیین‌کننده تشخیص ابتلا به کووید-۱۹ به‌عنوان خروجی سیستم به کاربر عرضه می‌شود. این سیستم از الگوریتم‌های متنوعی برای تشخیص بیماری کووید-۱۹ استفاده می‌کند و در نهایت کاراترین الگوریتم در تشخیص موارد مثبت و غیر مثبت مبتلا به کووید-۱۹ انتخاب می‌شود.

پژوهشگران دانشگاه علوم پزشکی شهید بهشتی، با طراحی یک سیستم تشخیص کووید-۱۹، با استفاده از الگوریتم یادگیری عمیق توانستند سیستم تشخیص اتوماتیک با دقت ۹۹.۶ طراحی کنند. این سیستم دارای ویژگی‌هایی است که ضایعه درگیر ریه را استخراج و قطعه‌بندی کرده و سپس حجم ضایعه درگیر ریوی را در قالب اعداد به متخصص بالینی اعلام می‌کند.

بررسی‌های این مطالعه در خصوص این سیستم نشان داد که درجه صحت و حساسیت آن به ترتیب برابر با، ۹۹.۹، ۹۸.۷ است. این سیستم قادر است خطای تشخیصی تصاویر سی‌تی اسکن در تشخیص بیماران کووید-۱۹ را کاهش دهد و همچنین بدون اتلاف وقت، در روز تصاویر زیادی را تفسیر کرده و میزان درگیری ریوی را به متخصص رادیولوژی ارایه دهد.

پژوهشگران این مطالعه معتقدند که این سیستم‌ها در موارد بحرانی و همه‌گیری بیماری‌ها می‌توانند در کمترین زمان تصاویر مبتلایان را تفسیر و اطلاعات بیشتر در اختیارمتخصص بالینی قرار دهند.

نتایج این پروژه تحقیقاتی با عنوان «سیستم تشخیص اتوماتیک بیماری کوید19 براساس تصاویر CT-Scan با استفاده از یادگیری عمیق» در پایگاه نتایج پژوهش‌های سلامت کشور منتشر شده و فرخنده اسدی، مصطفی قادرزاده، داود بشاش آلانق و حسن ابوالقاسمی از دانشگاه علوم پزشکی هید بهشتی در انجام آن مشارکت داشتند.

مقاله حاصل این پروژه تحقیقاتی از طریق لینک زیر قابل دسترسی است:

Deep Convolutional Neural Network–Based Computer-Aided Detection System for COVID-19 Using Multiple Lung Scans: Design and Implementation Study

انتهای پیام

  • در زمینه انتشار نظرات مخاطبان رعایت چند مورد ضروری است:
  • -لطفا نظرات خود را با حروف فارسی تایپ کنید.
  • -«ایسنا» مجاز به ویرایش ادبی نظرات مخاطبان است.
  • - ایسنا از انتشار نظراتی که حاوی مطالب کذب، توهین یا بی‌احترامی به اشخاص، قومیت‌ها، عقاید دیگران، موارد مغایر با قوانین کشور و آموزه‌های دین مبین اسلام باشد معذور است.
  • - نظرات پس از تأیید مدیر بخش مربوطه منتشر می‌شود.

نظرات

شما در حال پاسخ به نظر «» هستید.