Диагностика коронавируса и аналогичных заболеваний с помощью искусственного интеллекта

Ранняя диагностика и выявление инфекционных заболеваний является важнейшей задачей на пути к скорейшему выздоровлению пациента, так как позволяет начать своевременное лечение. На сегодняшний день основным методом диагностики коронавируса COVID-19 является изучение биоматериала, что дает много ложно-положительных заключений, требует некоторое количество времени и повторных тестов. Радиологические исследования могут позволить врачам поставить правильный диагноз в более короткие сроки.

Методы машинного обучения, которые являются подразделом области искусственного интеллекта, и часто используются для анализа изображений и определения характерных признаков в следующих системах: диагностика вирусной пневмонии, особенно на рентгеновских и КТ изображениях, диагностика опухолей и цистоскопический анализ изображений.

Группа ученых из турецкого университета электротехнической и электронной промышленности провела анализ снимков, полученных в результате рентгенографии и КТ больных ОРДС (острый респираторный диcтресс-синдром), коронавирусом COVID-19, Sars и с прочими пневмониями. Исходя из того, что клинические симптомы должны присутствовать на снимках, при положительном патологическом тесте можно поставить диагноз наличия заболевания.

В рентгеновских и компьютерных томографических (КТ) изображениях вирус COVID-19 показывает те же самые нарушения на ранних и поздних стадиях. Однако сложность заключается в том, что некоторые признаки являются схожими с другими вирусными эпидемическими заболеваниями легких. К тому же COVID-19 показывает нерегулярность распределения и затенение внутри изображения.

При анализе изображений выделяются 78 объектов, которые могут быть использованы для дальнейшего изучения. На следующем этапе из них выделяется 20 признаков по которым происходит классификация и распределение по определенным заболеваниям.

Источник: портал медицинских препринтов medRxiv.

Авторизация
*
*
Генерация пароля