Қант диабетінің ауырлығын диагностикалаудағы жасанды интеллект

Қант диабетінің ауырлығын диагностикалаудағы жасанды интеллект

Зерттеушілер тобы қант диабетімен ауыратын науқастардың терісінің астынан табылған ұсақ қан тамырларының суреттерін алу үшін жоғары ажыратымдылықтағы, инвазивті емес технологияны қолданды және жасанды интеллект алгоритмін қолданды, оны «балл» тұжырымдады, ол аурудың ауырлығын анықтау үшін пайдаланылуы мүмкін. ауру. Бұл технология портативті болғаннан кейін оны емдеудің тиімділігін бақылау үшін пайдалануға болады, деп хабарлайды New Atlas Nature Biomedical Engineering журналына сілтеме жасап.

Микроангиопатия

Микроангиопатия, қан капиллярларының қабырғалары соншалықты қалың және әлсірейді, олар қан кетеді, ақуыз ағып кетеді және қан ағымы баяулайды, бұл қант диабетінің негізгі асқынуы, ол дененің көптеген мүшелеріне, соның ішінде теріге әсер етеді.

Мюнхен техникалық университетінің зерттеушілері жағдайдың ауырлығын сандық анықтау үшін жасанды интеллект көмегімен қант диабетімен ауыратын науқастардың тері астындағы қан тамырларының егжей-тегжейлі кескіндерін алуға арналған әдіс - TUM әзірледі.

Аудио-бейнелеу

Оптоакустикалық бейнелеу тіндерде ультрадыбыстық толқындарды жасау үшін жарық импульстарын пайдаланады. Молекулаларды қоршап тұрған тіндерде жарықты қатты жұтатын кішкентай кеңеюлер мен жиырылулар сенсорлар арқылы жазылатын және жоғары ажыратымдылықтағы кескіндерге түрленетін сигналдар жасайды. Оттегіні тасымалдайтын гемоглобин ақуызы жарықты сіңіретін осы молекулалардың бірі болып табылады және ол қан тамырларына шоғырланғандықтан, оптоакустикалық бейнелеу қан тамырларының егжей-тегжейлі кескіндерін жасайды, оны басқа хирургиялық емес әдістер жасай алмайды, сонымен қатар жылдам процедура болып табылады және жасайды. радиацияны қолданбаңыз.

Толығырақ тереңдік пен егжей-тегжейлі

Зерттеудің жетекші зерттеушісі Анджелос Карластың айтуынша, жаңа зерттеуде зерттеушілер терінің әртүрлі тереңдігінен бір уақытта 1 миллиметр тереңдікке дейін деректерді ала алатын RSOM деп аталатын арнайы оптикалық-акустикалық бейнелеу әдісін әзірледі. «Басқа көрнекі әдістерге қарағанда тереңірек және егжей-тегжейлі».

RSOM технологиясы

Зерттеушілер RSOM технологиясын диабетпен ауыратын 75 науқастың және 40 адамнан тұратын бақылау тобының аяқтарының терісін суретке түсіру үшін қолданды және қант диабетінің асқынуларымен байланысты клиникалық маңызды сипаттамаларды анықтау үшін жасанды интеллект алгоритмін пайдаланды. Зерттеушілер терінің микротамырларындағы 32 ерекше маңызды өзгерістердің тізімін жасады, соның ішінде қан тамырларының диаметрі және олардағы тармақтар саны.

Қан тамырларының саны

Зерттеушілер қант диабетімен ауыратын науқастарда тері қабатындағы тамырлар мен бұтақтардың саны азаяды, бірақ тері бетіне жақын эпидермисте көбейетінін атап өтті. Зерттеушілер анықтаған барлық 32 сипаттамаға аурудың дамуы мен ауырлығы әсер етті. 32 сипаттаманы құрастыра отырып, зерттеу тобы терідегі ұсақ қан тамырларының күйін және қант диабетінің ауырлығын байланыстыратын «микроангиопатия көрсеткішін» есептеді.

Төмен шығындармен және бірнеше минут ішінде

Зерттеу бойынша зерттеуші Василис Нтзиахристос «RSOM технологиясын қолдану арқылы қант диабетінің әсерін сандық түрде сипаттауға болады» деді, «RSOM портативті және үнемді ету қабілетінің пайда болуымен бұл нәтижелер жаңа жол ашады» деп түсіндірді. зардап шеккендердің – 400 миллионнан астам адамның жағдайын үздіксіз бақылап отыру.” Бүкіл дүние жүзіндегі адамдар. Болашақта тез және ауыртпалықсыз сынақтар арқылы емделуші үйде болған кезде де емдеудің әсері бар-жоғын анықтау үшін бар болғаны бірнеше минут қажет.

Стрелец 2024 жылға арналған жұлдыз жорамалын жақсы көреді