बुधवार, 29 नवंबर | प्रातः 9:40- प्रातः 9:50 | W3-SSBR08-2 | कमरा S406A
इस प्रस्तुति के अनुसार, गहन शिक्षण-आधारित तकनीक स्तन एमआरआई में गैडोलीनियम-आधारित कंट्रास्ट एजेंटों (जीबीसीए) की कम खुराक का मार्ग प्रशस्त कर सकती है।
जीबीसीए का व्यापक रूप से स्तन कैंसर की जांच और उपचार प्रतिक्रिया का मूल्यांकन करने में उपयोग किया जाता है, लेकिन एआई सॉफ्टवेयर डेवलपर सुटल मेडिकल और सहकर्मियों के श्रीवत्स पसुमर्थी वेंकट के अनुसार, विभिन्न सुरक्षा चिंताओं के कारण खुराक में कमी की आवश्यकता होती है।
इस अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने एक गहन शिक्षण-आधारित खुराक कटौती मॉडल को फिर से तैयार किया, जिसे प्रीकॉन्ट्रास्ट और 10% कम-खुराक छवियों से पूर्ण-खुराक कंट्रास्ट-संवर्धित मस्तिष्क एमआरआई छवियों को संश्लेषित करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था। अब, इसका उपयोग प्री-कंट्रास्ट छवियों और सिंथेटिक कम-खुराक स्तन छवियों से पोस्ट-कंट्रास्ट स्तन एमआरआई छवियों को संश्लेषित करने के लिए किया गया था, जिन्हें प्री- और पोस्ट-कंट्रास्ट छवियों का उपयोग करके एक दृष्टि ट्रांसफार्मर द्वारा सिम्युलेटेड किया गया था।
60 रोगियों के डायनामिक कंट्रास्ट-एन्हांस्ड (डीसीई) स्तन एमआरआई डेटा के डेटासेट पर एल्गोरिदम के प्रदर्शन का मात्रात्मक और गुणात्मक मूल्यांकन करने के बाद, शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि उनकी विधि संभव थी।
“के संवर्द्धन पैटर्न [deep learning]-संश्लेषित डीसीई छवियां मानक-खुराक छवियों के समान हैं और स्तन एमआरआई परीक्षाओं में कंट्रास्ट खुराक में कमी के लिए इस्तेमाल की जा सकती हैं, जिससे जीबीसीए के लिए रोगी और पर्यावरणीय जोखिम दोनों को कम किया जा सकता है, ”लेखकों ने लिखा।
उन्होंने यह भी नोट किया कि उनके गहन-शिक्षण मॉडल को वास्तविक कम खुराक वाली छवियों पर उपयोग के लिए बढ़ाया जा सकता है।
शोधकर्ताओं ने ये नतीजे कैसे हासिल किये? अधिक जानने के लिए इस बुधवार सुबह की बातचीत को देखें।
2023-11-17 04:06:15
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