04 اسفند 1403
logo

مرکز تحقیقات رادیولوژی نوین و تهاجمی

دانشگاه علوم پزشکی تهران

فعالیت‌های مرکز تحقیقات رادیولوژی در حوزه هوش‌ مصنوعی

با توجه به حجم گسترده داده‌های تصویری که روزانه تولید می‌شود، مراکز تحقیقات رادیولوژی پتانسیل عظیمی برای بهره‌گیری از هوش مصنوعی دارند. این فناوری می‌تواند دقت و سرعت تشخیص بیماری‌ها را به طور چشمگیری بهبود بخشد و به رادیولوژیست‌ها در اتخاذ تصمیمات بالینی آگاهانه کمک کند. در ادامه برخی از فعالیت‌های مراکز تحقیقات رادیولوژی در حوزه هوش مصنوعی آورده شده است:

۱. توسعه الگوریتم‌های تشخیص خودکار بیماری‌ها:

  • تشخیص تومور: توسعه الگوریتم‌هایی برای تشخیص خودکار انواع تومورها در تصاویر رادیولوژی (مانند سی‌تی اسکن، ام‌آر‌آی و پت اسکن).
  • تشخیص بیماری‌های ریوی: تشخیص خودکار بیماری‌هایی مانند پنومونی، کووید-۱۹ و فیبروز ریوی.
  • تشخیص بیماری‌های قلبی-عروقی: تشخیص زودهنگام بیماری‌های قلبی-عروقی مانند آنوریسم آئورت و تنگی عروق کرونر.

 

۲. بهینه‌سازی فرآیندهای تصویربرداری:

  • کاهش دوز پرتو: توسعه الگوریتم‌هایی برای کاهش دوز پرتو در حین انجام تصویربرداری، به ویژه برای کودکان و زنان باردار.
  • بهبود کیفیت تصاویر: استفاده از هوش مصنوعی برای بهبود کیفیت تصاویر رادیولوژی و کاهش نویز.
  • تسهیل تفسیر تصاویر: توسعه ابزارهایی برای کمک به رادیولوژیست‌ها در تفسیر تصاویر رادیولوژی، مانند برجسته‌سازی مناطق مشکوک.

 

۳. تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data):

  • شناسایی الگوها: استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی الگوهای پنهان در داده‌های رادیولوژی و کشف ارتباطات جدید بین بیماری‌ها و عوامل خطر.
  • پیش‌بینی پیشرفت بیماری: پیش‌بینی روند پیشرفت بیماری در بیماران مبتلا به بیماری‌های مزمن.
  • ارزیابی اثربخشی درمان: ارزیابی اثربخشی روش‌های مختلف درمانی بر اساس داده‌های رادیولوژی.

 

۴. توسعه ابزارهای کمک‌تشخیصی:

  • کمک به رادیولوژیست‌ها: توسعه ابزارهایی برای کمک به رادیولوژیست‌ها در تشخیص بیماری‌ها، مانند ابزارهای اندازه‌گیری خودکار و طبقه‌بندی خودکار ضایعات.
  • تفسیر گزارش‌های رادیولوژی: توسعه سیستم‌هایی برای تفسیر خودکار گزارش‌های رادیولوژی و استخراج اطلاعات کلیدی.

 

۵. همکاری با سایر حوزه‌ها:

  • همکاری با مهندسان نرم‌افزار: توسعه و پیاده‌سازی الگوریتم‌های هوش مصنوعی.
  • همکاری با متخصصان پزشکی: اعتبارسنجی مدل‌های هوش مصنوعی و اطمینان از اثربخشی آن‌ها در محیط‌های بالینی.
  • همکاری با دانشمندان داده: جمع‌آوری، پردازش و تحلیل داده‌های رادیولوژی.

 

۶. آموزش و پژوهش:

  • آموزش پرسنل: برگزاری دوره‌های آموزشی برای آشنایی پرسنل مرکز با مفاهیم و کاربردهای هوش مصنوعی در رادیولوژی.
  • انجام پژوهش‌های بنیادی: انجام پژوهش‌های بنیادی در حوزه هوش مصنوعی برای رادیولوژی به منظور توسعه الگوریتم‌های جدید و بهبود روش‌های موجود.
  • انتشار مقالات علمی: انتشار نتایج پژوهش‌ها در مجلات معتبر علمی.

 

جمع‌بندی:
با توجه به پیشرفت‌های سریع در حوزه هوش مصنوعی، نقش آن در رادیولوژی در آینده بیش از پیش پررنگ خواهد شد. مرکز تحقیقات رادیولوژی می‌تواند با سرمایه‌گذاری در این حوزه، سهم بسزایی در پیشرفت‌های پزشکی و بهبود خدمات تشخیصی ایفا کند.

 

دستاوردهای علمی مرکز در زمینه هوش مصنوعی به شرح زیر می باشد:

  • تاریخ انتشار : 1403/05/03 - 08:30
  • تعداد بازدید : 47
  • زمان مطالعه : 1 دقیقه

Prediction of lymphovascular space invasion in cervical carcinoma using diffusion kurtosis imaging

 {faces}

Background: This study aimed to investigate the potential relationship between diffusion kurtosis imaging (DKI)- derived parameters and lymphovascular space invasion (LVSI) in patients with cervical carcinoma.

Patients and methods: This prospective study included 30 patients with cervical carcinoma. The patients underwent MRI, diffusion-weighted imaging (DWI), and DKI prior to surgery. The surgical pathology results were accepted as the reference standard for determining the LVSI status. The DKI-derived parameters, including mean diffusivity (MD) and mean kurtosis (MK), were measured. The apparent diffusion coefficient (ADC) value was also assessed.

Results: The MD value of LVSI positive cervical carcinomas was significantly lower than LVSI negative carcinomas (p-value = 0.01). MK value was significantly higher in LVSI positive tumors (p-value = 0.01). However, the ADC value did not show a significant difference between LVSI positive and LVSI negative tumors (p-value = 0.2). MD and MK parameters showed similar diagnostic accuracy in identifying the LVSI status, with the area under the curve of 0.77 and 0.78, respectively.

Conclusion: In this study, DKI-derived parameters were associated with the LVSI status in cervical carcinomas. Further studies with larger sample size are required to confirm these results.

Keywords: Cervical carcinoma; Diffusion kurtosis imaging; Diffusion-weighted imaging; Lymphovascular space invasion.

  • Article_DOI : 10.1016/j.ctarc.2022.100559
  • نویسندگان : maryam rahmani,mahrooz malek,samira raminfard,maryam pourashraf, nasrin ahmadinejad,behzad amanpour-gharaei ,narges zamani , maryam farsi
  • گروه خبر : پژوهش,مقالات,research article,AI
  • کد خبر : 272637
کلمات کلیدی
مدیر سایت
تهیه کننده:

مدیر سایت

0 نظر برای این مطلب وجود دارد

ارسال نظر

نظر خود را وارد نمایید:

متن درون تصویر را در جعبه متن زیر وارد نمائید *
متن مورد نظر خود را جستجو کنید
تنظیمات پس زمینه