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.
به گزارش موپنا، 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 کوید۱۹ 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:
انتهای پیام/
