Diabetin şiddətinin diaqnozunda süni intellekt

Diabetin şiddətinin diaqnozunda süni intellekt

Tədqiqatçılar qrupu şəkərli diabet xəstələrinin dərisi altında tapılan kiçik qan damarlarının şəkillərini əldə etmək üçün yüksək rezolyusiyaya malik, qeyri-invaziv texnologiyadan istifadə edib və süni intellekt alqoritmindən istifadə edərək xəstəliyin şiddətini müəyyən etmək üçün istifadə oluna bilən “hesab” formalaşdırıb. xəstəlik. “Nature Biomedical Engineering” jurnalına istinadən “New Atlas” nəşrinin yazdığına görə, bu texnologiya portativ olduqdan sonra ondan müalicənin effektivliyinə nəzarət etmək üçün istifadə oluna bilər.

Mikroangiopatiya

Qan kapilyarlarının divarlarının o qədər qalın və zəiflədiyi, qanaxması, zülal sızması və qan axınının yavaşlaması ilə nəticələnən mikroangiopatiya şəkərli diabetin əsas ağırlaşmasıdır ki, bu da orqanizmin bir çox orqanlarına, o cümlədən dəriyə təsir göstərir.

Münhen Texniki Universitetinin tədqiqatçıları vəziyyətin şiddətini kəmiyyətcə müəyyən etmək üçün süni intellektdən istifadə edərək diabetli xəstələrin dərisi altındakı qan damarlarının ətraflı təsvirlərini əldə etmək üçün TUM metodunu hazırlayıblar.

Audio-vizual görüntüləmə

Optoakustik görüntüləmə toxuma daxilində ultrasəs dalğaları yaratmaq üçün işıq impulslarından istifadə edir. Molekulları əhatə edən toxumada işığı güclü şəkildə udan kiçik genişlənmələr və büzülmələr sensorlar tərəfindən qeydə alınan və yüksək keyfiyyətli təsvirlərə çevrilən siqnallar yaradır. Oksigen daşıyan zülal hemoglobin işığı udan bu molekullardan biridir və o, qan damarlarında cəmləşdiyi üçün, optoakustik görüntüləmə tez bir prosedur olmaqla yanaşı, digər qeyri-cərrahi üsulların yarada bilmədiyi qan damarlarının ətraflı təsvirlərini yaradır. radiasiyadan istifadə etməyin.

Daha dərinlik və təfərrüat

Tədqiqatın aparıcı tədqiqatçısı Angelos Karlasın sözlərinə görə, yeni araşdırmada tədqiqatçılar dərinin müxtəlif dərinliklərində eyni vaxtda 1 millimetr dərinliyə qədər məlumat əldə edə bilən RSOM adlı xüsusi optik-akustik görüntüləmə metodu hazırlayıblar. "Digər optik üsullardan daha dərinlik və təfərrüat."

RSOM texnologiyası

Tədqiqatçılar RSOM texnologiyasından 75 diabet xəstəsinin və 40 nəfərdən ibarət nəzarət qrupunun ayaqlarının dərisinin şəkillərini çəkmək üçün istifadə etdilər və şəkərli diabetin ağırlaşmaları ilə əlaqəli klinik cəhətdən əhəmiyyətli xüsusiyyətləri müəyyən etmək üçün süni intellekt alqoritmindən istifadə etdilər. Tədqiqatçılar dərinin mikrovaskulaturasında, o cümlədən qan damarlarının diametri və onlarda olan budaqların sayı da daxil olmaqla, 32 xüsusilə mühüm dəyişikliyin siyahısını hazırlayıblar.

Qan damarlarının sayı

Tədqiqatçılar şəkərli diabet xəstələrində dəri qatında damarların və budaqların sayının azaldığını, lakin dəri səthinə ən yaxın olan epidermisdə artdığını qeyd ediblər. Tədqiqatçılar tərəfindən müəyyən edilmiş 32 xüsusiyyətin hamısı xəstəliyin inkişafı və şiddətindən təsirlənmişdir. 32 xüsusiyyəti tərtib edərək, tədqiqat qrupu dəridəki kiçik qan damarlarının vəziyyətini və diabetin şiddətini birləşdirən "mikroangiopatiya hesabı" hesabladı.

Daha az xərclə və bir neçə dəqiqə ərzində

Tədqiqat üzrə tədqiqatçı Vassilis Ntziachristos, "RSOM texnologiyasından istifadə edərək diabetin təsirlərini kəmiyyətcə təsvir etməyin mümkün olduğunu" izah edərək, "RSOM-u portativ və sərfəli etmək üçün ortaya çıxan qabiliyyətlə bu nəticələrin yeni bir yol açacağını" izah etdi. 400 milyondan çox insanın vəziyyətini davamlı olaraq izləmək.” Bütün dünyada insanlar. Gələcəkdə tez və ağrısız testlərlə, hətta xəstə evdə olarkən müalicələrin effekt verib-vermədiyini müəyyən etmək cəmi bir neçə dəqiqə çəkəcək.

Oxatan bürcü 2024-cü il üçün qoroskopu sevir