Alat perangkat lunak berbasis AI untuk diagnosis otomatis infeksi paru-paru COVID-19
Machine

Alat perangkat lunak berbasis AI untuk diagnosis otomatis infeksi paru-paru COVID-19


Langkah-langkah kunci dalam pendekatan yang diusulkan untuk segmentasi otomatis kelainan / anomali pada gambar CT dada. Kredit: IEEE

Alat perangkat lunak baru yang mengungkapkan tingkat keparahan infeksi paru-paru pada pasien COVID-19 telah dikembangkan oleh para peneliti dari Departemen Ilmu Komputasi dan Data (CDS) dan Instrumentasi dan Fisika Terapan di Institut Sains India (IISc), bekerja sama dengan rekan dari Rumah Sakit Universitas Oslo dan Universitas Agder di Norwegia. Ini telah dijelaskan dalam studi terbaru yang diterbitkan di jurnal Transaksi IEEE pada Jaringan Neural dan Sistem Pembelajaran.

COVID-19 dapat menyebabkan kerusakan parah pada sistem pernapasan, terutama jaringan paru-paru. Metode berbasis gambar seperti X-ray atau CT scan dapat membantu dalam menentukan seberapa buruk infeksi tersebut.

Alat perangkat lunak yang dikembangkan oleh tim yang dipimpin IISc, yang disebut AnamNet, dapat ‘membaca’ CT scan dada pasien COVID-19, dan, dengan menggunakan jenis jaringan saraf khusus, memperkirakan berapa banyak kerusakan yang telah disebabkan di paru-paru, oleh mencari fitur abnormal tertentu. Alat semacam itu dapat memberikan bantuan otomatis kepada dokter dan oleh karena itu membantu dalam diagnosis yang lebih cepat dan pengelolaan COVID-19 yang lebih baik.

AnamNet menggunakan pembelajaran mendalam dan teknik pemrosesan gambar lainnya, yang kini telah menjadi bagian integral dari penelitian dan aplikasi biomedis. Perangkat lunak ini dapat mengidentifikasi area yang terinfeksi dalam CT scan dada dengan tingkat akurasi yang tinggi.

Para peneliti melatih AnamNet untuk mencari kelainan dan mengklasifikasikan area pemindaian paru-paru sebagai terinfeksi atau tidak terinfeksi — ini disebut ‘segmentasi’. Alat tersebut dapat menilai tingkat keparahan penyakit dengan membandingkan luas area yang terinfeksi dengan area yang sehat. “Ini pada dasarnya mengekstrak fitur dari gambar CT dada dan memproyeksikannya ke ruang non-linier [a mathematical representation], lalu membuat ulang [segmented] gambar dari representasi ini. Ini disebut pemrosesan gambar anamorphic, “jelas Naveen Paluru, penulis pertama dan mahasiswa Ph.D. di lab Phaneendra Yalavarthy, Associate Professor di CDS.

Studi ini juga membandingkan kinerja AnamNet dengan alat perangkat lunak canggih lainnya yang melakukan tugas serupa. Ini tidak hanya cocok dengan rekan-rekannya dalam keakuratannya, tetapi juga berkinerja sama baiknya dengan menggunakan lebih sedikit parameter. Jaringan saraf juga secara komputasi kurang kompleks, yang memungkinkan para peneliti melatihnya lebih cepat untuk mendeteksi anomali.

Keuntungan signifikan lainnya dari AnamNet adalah perangkat lunaknya ringan dengan footprint memori yang kecil. Ini memungkinkan tim untuk mengembangkan aplikasi bernama CovSeg yang dapat dijalankan di ponsel dan berpotensi digunakan oleh profesional perawatan kesehatan. “Kami merasakan kebutuhan akan kerangka kerja ringan yang dapat digunakan sebagai perangkat diagnostik titik perawatan pada ponsel cerdas atau Raspberry Pi,” kata Paluru. Dia menambahkan bahwa fitur ini hilang dari teknologi canggih yang saat ini tersedia seperti UNet, yang memerlukan perangkat keras khusus.

Menurut penulis, AnamNet menjanjikan lebih dari sekadar mengidentifikasi infeksi paru-paru pada pasien COVID-19. “Kami saat ini berfokus untuk membuat perangkat lunak kami lebih kuat untuk menangani pemindaian COVID-19, tetapi kami juga ingin melakukan diversifikasi ke penyakit paru-paru umum lainnya seperti pneumonia, fibrosis, dan bahkan kanker paru-paru dalam waktu dekat,” kata Yalavarthy. Dia menyarankan bahwa dengan beberapa perubahan pada desain saat ini, perangkat lunak tersebut bahkan dapat digunakan untuk membaca pemindaian otak.

Alat perangkat lunak tersedia secara gratis untuk umum.


Peneliti menggunakan pembelajaran mesin untuk mengembangkan alat diagnostik COVID-19 yang lebih akurat


Informasi lebih lanjut:
Paluru N, Dayal A, Jenssen HB, Sakinis T, Cenkeramaddi LR, Prakash J, Yalavarthy PK. Anam-Net: Anamorphic Depth Embedding-Based Lightweight CNN untuk Segmentasi Anomali pada Gambar CT Dada COVID-19. IEEE Trans Neural Netw Learn Syst. 2021. ieeexplore.ieee.org/document/9349153/

Disediakan oleh Institut Sains India

Kutipan: Alat perangkat lunak berbasis AI untuk diagnosis otomatis infeksi paru-paru COVID-19 (2021, 17 Februari) diambil pada 17 Februari 2021 dari https://techxplore.com/news/2021-02-ai-based-software-tool-automated- diagnosis.html

Dokumen ini memiliki hak cipta. Selain dari transaksi yang adil untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten disediakan untuk tujuan informasi saja.


Halaman Ini Di Persembahkan Oleh : Result SGP