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 - 09:30
  • number of visits : 92
  • زمان مطالعه : 1 دقیقه

] Prediction of hepatocellular carcinoma response to transarterial chemoembolization with intravoxel incoherent motion diffusion-weighted imaging

 {faces}

Background

There are several therapeutic options for hepatocellular carcinoma (HCC). As predicting the treatment response is critical in clinical decision making, we aimed to evaluate the quantitative intravoxel incoherent motion (IVIM) diffusion-weighted imaging (DWI) parameters as potential predictors of treatment response of HCC lesions to transarterial chemoembolization (TACE).

Results

Twelve patients (eight males; mean age, 56.12 ± 7.88) with 26 confirmed HCC lesions were recruited in the study. Thirteen lesions (50%) responded to TACE, and the remaining lesions were categorized as nonresponder. Age > 60 year (p value: 0.018), D (p value: 0.005), D* (p value: 0.005), and f (p value: 0.004) values were significantly different in response and nonresponse group lesions. Logistic multivariate analysis showed that f value (OR: 0.847 (95% CI 0.732–0.98), p value = 0.025) could independently predict tumor response to TACE. The ROC curve analysis showed f value could predict the HCC response to TACE with sensitivity and specificity of 76.9% and 76.9%, respectively.

Conclusions

IVIM-DWI parameters, especially the f value, might be useful for predicting the response of the intermediate-stage HCC to TACE.

  • Article_DOI :
  • نویسندگان : hamidreza saligheh rad, babak shekarchi,anahita fathi kazerooni,faeze salahshour , niloofar ayoobi yazdi ,hamed bagheri,abdolkarim haji ghadery,sam sharifzadeh javidi,sandra saeedi
  • گروه خبر : پژوهش,مقالات,research article,AI
  • کد خبر : 272645
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
Close menu