تکنولوژی های نوظهور در تشخیص خودکار کفش های دیبیتیک اولسر با استفاده از تجزیه و تحلیل تصویر

دانلود بازی The Clinical Burden of Diabetic Foot Ulcers

زخم های پا دیبیتیک (DFU) یکی از ویرانگرترین عوارض دیابت است که بر 15 تا 25 درصد از افراد مبتلا به دیابت در طول عمر آنها تأثیر می گذارد، فدراسیون بین المللی دیابت گزارش داد که 537 میلیون بزرگسال مبتلا به دیابت در 2021 بوده اند، تعداد بیماران مبتلا به زخم های کبدی که به طور بالقوه توسط 2045.FU کاهش یافته اند، از ترکیب آشکاری، ووپاتی، 80٪ تغییر یافته اند، اغلب باعث کاهش عفونت پروستات می شود.

چگونه تجزیه و تحلیل تصویر خودکار برای تشخیص زخم کار می کند

سیستم های تشخیص خودکار عکس های دیجیتالی از پا را به ویژگی های کمی تبدیل می کنند که الگوریتم ها می توانند آن را ارزیابی کنند.این خط لوله معمولا شامل چندین مرحله است: پیش پردازش تصویر، تقسیم بندی زخم، استخراج ویژگی های پیش پردازش شده و طبقه بندی شده، به ویژه اصلاح تصاویر لایه برداری شده از بافت های عصبی، اغلب با استفاده از قابلیت تجزیه و تحلیل ماسک یا رنگ طبیعی برای استاندارد کردن ورودی.

سیستم های پیشرفته تر کانال های داده اضافی را فراتر از نور مرئی ادغام می کنند.دوربین های حرارتی تابش مادون قرمز را جذب می کنند، زیرا مناطق پیش از انعقاد اغلب دمای بالا را به دلیل التهاب نشان می دهند. Hyperspectral تصویربرداری ده ها تا صدها باند طیف باریک، نشان دادن اکسیژن بافت و سطوح تزریق که می تواند نشان دهنده ایزومی یا عفونت قبل از تجزیه پوست قابل مشاهده باشد.

تکنولوژی های کلیدی رانندگی خودکار

یادگیری ماشین و معماری یادگیری عمیق

شبکه های عصبی کانولوی معمولاً ستون فقرات اکثر سیستم های تشخیص DFU را بهبود می دهند (معماری های بیشتر، و انواع آن (توجه U-Net، Residual U-Net) به طور گسترده ای برای تقسیم بندی مرزهای تقسیم بندی شده با استفاده از تصاویر دقیق تر از 0.90 در مطالعات کنترل شده مورد استفاده قرار می گیرند.

خرید تصویر و استاندارد

کیفیت تصویر ثابت برای تجزیه و تحلیل خودکار قابل اعتماد حیاتی است. دوربین های بالینی با نورپردازی کنترل شده و طول کانونی ثابت بالاترین دقت را ارائه می دهند، اما دوربین های هوشمند به طور فزاینده ای قادر به استفاده از پروتکل های استاندارد شده اند. S چندین گروه تحقیقاتی وابستگی های برشی بالا را توسعه داده اند که نور یکنواخت، اهداف کالیبراسیون رنگ و راهنماهای ثابت را فراهم می کنند.

Telemedicine و Remote Monitor Platforms

تجزیه و تحلیل خودکار تصویر به طور طبیعی با جریان های کار تله پزشکی ادغام می شود، نظارت مداوم (بین بازدید از کلینیک) بیماران می تواند از یک برنامه تلفن هوشمند امن برای آپلود عکس های روزانه استفاده کند؛ نرم افزار تجزیه و تحلیل زمان واقعی و پرچم های مشکوک برای بررسی بالینی را انجام می دهد (به ویژه برای بیماران با دسترسی محدود به متخصصان، مانند کسانی که در مناطق روستایی یا کشورهای کم درآمد 2022 منتشر شده اند، مفید است.

هوش مصنوعی و پشتیبانی از تصمیم گیری بالینی

یکی از موانع اولیه برای پذیرش بالینی از AI در پزشکی، مشکل "جعبه سیاه" است: پزشکان در شک به اعتماد به سیستم که استدلال آن را مبهم است. تکنیک های توضیح داده شده AI (XAI) با تولید توضیحات بصری که نشان می دهد مناطق تصویر مورد استفاده برای دستیابی به تصمیم خود را.

چالش های فعلی برای اتخاذ گسترده

کیفیت داده ها، تنوع و استاندارد

عملکرد هر سیستم تجزیه و تحلیل تصویر به شدت وابسته به کیفیت و نمایندگی از داده های آموزش آن است.اکثر مجموعه داده های موجود DFU از مطالعات بالینی کنترل شده با نورپردازی یکنواخت، زاویه دوربین استاندارد و جمعیت های رنگی همگن است که به طور قابل توجهی از تصاویر دید بین المللی استفاده می کنند؛ تصاویر به طور گسترده ای در جهت گیری، رزولوشن، شرایط روشنایی، حضور سایه ها و پس زمینه های مخلوط شده است.

تنظیم مقررات و ملاحظات اخلاقی

دستگاه های پزشکی که از AI برای تشخیص استفاده می کنند باید دارای اعتبار دقیق باشند و از مقامات نظارتی مانند FDA (در ایالات متحده) یا به دست آوردن علامت CE (در اروپا) ، تنها تعداد انگشت شماری از ابزارهای ارزیابی زخم مبتنی بر AI به عنوان محدودیت های بالینی هدایت شده، بیشتر به عنوان دستگاه های مراقبت پزشکی کلاس II که برای استفاده از کلینیکی به جای تشخیص مستقل استفاده می کنند، نیاز به الگوریتم تقویت شده دارند (سیستم های معتبر).

ادغام با گردش کار بالینی و سوابق بهداشت الکترونیکی

برای تشخیص خودکار برای نفوذ تصمیمات بالینی در زمان واقعی، نرم افزار باید به طور یکپارچه با سیستم های فعلی پزشکی الکترونیکی (EHR) ارتباط برقرار کند، بسیاری از بیمارستان ها هنوز به میراث EHRs متکی هستند که فاقد API قوی برای مصرف تصویر یا عدم توانایی ذخیره سازی تصاویر با وضوح بالا هستند، ادغام گردش کار نه تنها نیاز به اتصال فنی، بلکه طراحی دقیق مکانیسم های هشدار هشدار هشدار می دهد - بسیاری از موارد هشدار دهنده خستگی بی سیم، در حالی که ممکن است به کارکنان آموزش دیده بان زمان دقیق برای تأیید کند، حتی اگر به جزئیات دقیق نیاز به جزئیات دقیق است.

اعتبارسنجی و نظارت بر عملکرد در تنظیمات واقعی جهانی

معیارهای دقت آزمایشگاه همیشه به عملکرد واقعی جهان ترجمه نمی کنند، عوامل مانند کیفیت تصویر ضعیف، تغییرات در وضعیت پوست بیمار (به عنوان مثال، edema، callus، cit ناخن)، و حضور از ترکیب علائم مراقبت های بهداشتی در دوره 12 ماهه، مطالعات آینده نگر در تنظیمات متنوع و مرتبط با دنیای واقعی مورد نیاز برای تایید سیستم های تشخیص خودکار در واقع کاهش نرخ قطع و تجزیه و تحلیل های اولیه است که هنوز هم به دنبال عملکرد چند دوره ای از طریق محدودیت های چند دوره ای است:

مسیر های آینده و تحقیقات مداوم

تحقیقات نوظهور در حال حرکت فراتر از تشخیص زخم های موجود به سمت پیش بینی خطر زخم قبل از هر گونه زخم قابل مشاهده است.با تجزیه و تحلیل الگوهای توزیع زنگ، بافت پوست و قرمز موضعی در بیماران با خطر بالا، مدل های یادگیری عمیق ممکن است تشخیص داده های قبل از حد و حصر که خواستار مداخلات پیشگیرانه مانند کفش های برش دهنده یا مراقبت جامع دیگر هستند، استفاده از شبکه های تجزیه و تحلیل جامع (AI) است که می تواند تصاویر ذخیره سازی آسیب دیده شده و تجزیه و تحلیل های متابولیک را ایجاد کند.

مطالعات آینده نگر در مقیاس بزرگ، مانند جمع آوری دیابت جهانی - کارآزمایی DIABETIC-FOOT-AI، در حال انجام برای تعیین اینکه آیا تشخیص خودکار واقعا کاهش نرخ قطع عضو و هزینه های مراقبت های بهداشتی در تنظیمات کم منبع است.

ادغام نقطه از مراقبت و اطلاعات محیطی

با نگاهی به آینده، تشخیص خودکار DFU ممکن است به محیط های بالینی روزمره از طریق هوش محیط جاسازی شود: به عنوان مثال، یک دوربین سقف در اتاق انتظار کلینیک می تواند به طور خودکار تصاویر پا را به عنوان بیماران حذف کفش های خود، اجرای یک بررسی هوش مصنوعی فوری و مکیدن در افراد خطر، یکپارچه به تخت بیمارستان متصل شود تا بیماران مبتلا به سندرم پا دیابتی به طور مداوم "این" را کاهش دهد، با این روش های غربالگری دقیق و ضعیف در بیماران، و به طور واقعی درمان می کنند.

آموزش عمیق چند منظوره برای ارزیابی Holistic

سیستم های فعلی عمدتا تصاویر بصری را تجزیه و تحلیل می کنند، اما آینده در ترکیب جریان های داده متعدد قرار دارد: تصاویر بصری، حرارتی، طیفی، بیمکانیکی ( الگوهایی از سنسورهای پوشیدنی)، و حتی امتیازات خطر ژنومیک.چندال مدل های یادگیری عمیق که این ورودی های ناهمگن را ترکیب می کنند می توانند ارزیابی جامع تری از هر گونه تعدیل منفرد به تنهایی ارائه دهند.

نتیجه گیری

تشخیص خودکار زخم های پا دیابتی با استفاده از تجزیه و تحلیل تصویر از یک مفهوم تحقیق به یک تکنولوژی به سرعت علفزار با پتانسیل برای نجات اندام ها و زندگی حرکت می کند، مدل های یادگیری عمیق در حال حاضر به دقت تشخیصی قابل مقایسه با پزشکان متخصص دست می یابند، در حالی که سخت افزار تصویربرداری کم هزینه و سیستم های تله پزشکی به طور فعال، حتی در تنظیمات محدود منابع، مشاهده می کنند.