ხელოვნური ინტელექტი დიაბეტის სიმძიმის დიაგნოსტიკაში

ხელოვნური ინტელექტი დიაბეტის სიმძიმის დიაგნოსტიკაში

მკვლევართა ჯგუფმა გამოიყენა მაღალი გარჩევადობის, არაინვაზიური ტექნოლოგია დიაბეტის მქონე პაციენტების კანის ქვეშ აღმოჩენილი მცირე სისხლძარღვების გამოსახულების მისაღებად და გამოიყენა ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმი „ქულის“ ფორმულირებისთვის, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას დაავადების სიმძიმის დასადგენად. დაავადება. როგორც კი ეს ტექნოლოგია პორტატული იქნება, ის შეიძლება გამოყენებულ იქნას მკურნალობის ეფექტურობის მონიტორინგისთვის, იტყობინება New Atlas ჟურნალ Nature Biomedical Engineering-ზე დაყრდნობით.

მიკროანგიოპათია

მიკროანგიოპათია, რომლის დროსაც სისხლის კაპილარების კედლები იმდენად სქელი და სუსტი ხდება, რომ სისხლდენა, ცილის გაჟონვა და სისხლის ნაკადის შენელება არის დიაბეტის ძირითადი გართულება, რომელსაც შეუძლია გავლენა მოახდინოს სხეულის ბევრ ორგანოზე, მათ შორის კანზე.

მიუნხენის ტექნიკური უნივერსიტეტის მკვლევარებმა შეიმუშავეს TUM, მეთოდი დიაბეტით დაავადებული პაციენტების კანის ქვეშ სისხლძარღვების დეტალური გამოსახულების მისაღებად ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით მდგომარეობის სიმძიმის რაოდენობრივად დასადგენად.

აუდიო-ვიზუალური გამოსახულება

ოპტოაკუსტიკური გამოსახულება იყენებს სინათლის პულსებს ქსოვილში ულტრაბგერითი ტალღების წარმოქმნისთვის. მოლეკულების მიმდებარე ქსოვილში მცირე გაფართოება და შეკუმშვა, რომელიც ძლიერად შთანთქავს სინათლეს, ქმნის სიგნალებს, რომლებიც ჩაწერილია სენსორების მიერ და გარდაიქმნება მაღალი რეზოლუციის სურათებად. ჟანგბადის მატარებელი ცილა ჰემოგლობინი ერთ-ერთია ამ მოლეკულებიდან, რომელიც შთანთქავს სინათლეს და რადგან ის კონცენტრირებულია სისხლძარღვებში, ოპტოაკუსტიკური გამოსახულება აწარმოებს სისხლძარღვების დეტალურ გამოსახულებებს, რომლებსაც სხვა არაქირურგიული ტექნიკა ვერ აწარმოებს, გარდა იმისა, რომ ეს არის სწრაფი პროცედურა და აკეთებს. არ გამოიყენოთ რადიაცია.

მეტი სიღრმე და დეტალი

ახალ კვლევაში მკვლევარებმა შეიმუშავეს სპეციფიკური ოპტიკურ-აკუსტიკური გამოსახულების მეთოდი, სახელწოდებით RSOM, რომელსაც შეუძლია კანის სხვადასხვა სიღრმეზე მონაცემების მიღება ერთდროულად 1 მილიმეტრის სიღრმეზე, რაც თქვა ანჯელოს კარლასმა, კვლევის წამყვანმა მკვლევარმა. "მეტი სიღრმე და დეტალი, ვიდრე სხვა ვიზუალური მეთოდები."

RSOM ტექნოლოგია

მკვლევარებმა გამოიყენეს RSOM ტექნოლოგია 75 დიაბეტიანი პაციენტისა და 40 ადამიანის საკონტროლო ჯგუფის ფეხებზე კანის გამოსახულების გადასაღებად და გამოიყენეს ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმი დიაბეტის გართულებებთან დაკავშირებული კლინიკურად შესაბამისი მახასიათებლების დასადგენად. მკვლევარებმა შექმნეს 32 განსაკუთრებით მნიშვნელოვანი ცვლილების სია კანის მიკროვასკულატურაში, მათ შორის სისხლძარღვების დიამეტრი და მათში ტოტების რაოდენობა.

სისხლძარღვების რაოდენობა

მკვლევარებმა აღნიშნეს, რომ სისხლძარღვების და ტოტების რაოდენობა კანის შრეში მცირდება დიაბეტიან პაციენტებში, მაგრამ იზრდება ეპიდერმისში ყველაზე ახლოს კანის ზედაპირთან. მკვლევარების მიერ გამოვლენილ 32 მახასიათებელზე გავლენას ახდენდა დაავადების პროგრესირება და სიმძიმე. 32 მახასიათებლის შედგენით, მკვლევარმა ჯგუფმა გამოთვალა „მიკროანგიოპათიის ქულა“, რომელიც აკავშირებს კანის წვრილი სისხლძარღვების მდგომარეობას და დიაბეტის სიმძიმეს.

დაბალ ფასად და რამდენიმე წუთში

კვლევის მკვლევარმა ვასილის ნციაკრისტოსმა თქვა, რომ „RSOM ტექნოლოგიის გამოყენებით შესაძლებელია დიაბეტის ეფექტების რაოდენობრივი აღწერა“, განმარტა, რომ „რსომ პორტატული და ეკონომიური გახადოს გაჩენილი უნარით, ეს შედეგები ახალ გზას გახსნის. მუდმივად აკონტროლოს დაზარალებულთა მდგომარეობა - 400 მილიონზე მეტი ადამიანი.” ხალხი მთელ მსოფლიოში. მომავალში, სწრაფი და უმტკივნეულო ტესტებით, მხოლოდ რამდენიმე წუთი დასჭირდება იმის დადგენას, აქვს თუ არა მკურნალობას ეფექტი, მაშინაც კი, როცა პაციენტი სახლშია.

მშვილდოსნის სასიყვარულო ჰოროსკოპი 2024 წლისთვის