Lung ultrasound with deep learning models may help stratify COVID-19 risk: Study

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इटली: गहरे सीखने (डीएल) मॉडल का उपयोग फेफड़ों के अल्ट्रासाउंड (लुस) पर रोगियों को स्वचालित रूप से covid-19 में नैदानिक ​​बिगड़ने का कम या उच्च जोखिम होने के लिए उपयोग किया जा सकता है मरीजों ने अमेरिका के ध्वनिक समाज के जर्नल में एक हालिया अध्ययन के अनुसार। <पी शैली = "टेक्स्ट-संरेखण: औचित्य;"> वर्तमान कोरोनवायरस महामारी में, फेफड़े अल्ट्रासाउंड (लुस) ने कोविड -19 रोगियों का मूल्यांकन करने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है। हालांकि, इसका उपयोग अल्ट्रासाउंड डेटा के दृश्य निरीक्षण तक सीमित रहता है जो निष्कर्षों की पुनरुत्पादन और विश्वसनीयता को नकारात्मक रूप से प्रभावित करता है। कई अलग-अलग प्रस्तावित प्रोटोकॉल में नैदानिक ​​सत्यापन की कमी थी।

उपर्युक्त समस्याओं को हल करने के लिए, फेडेरिको मेन्टो, ट्रेंटो विश्वविद्यालय, ट्रेंटो, इटली और सहयोगी, प्रोटोकॉल और स्कोरिंग सिस्टम का प्रस्ताव करने वाले पहले व्यक्ति थे। इसके बाद, उन्होंने प्रत्येक वीडियो-फ्रेम, स्कोर के साथ-साथ अर्थपूर्ण विभाजन के लिए एलयूएस वीडियो का मूल्यांकन करने में सक्षम डीएल एल्गोरिदम विकसित किए। उन्होंने विभिन्न इमेजिंग प्रोटोकॉल के प्रभाव का भी विश्लेषण किया और हमारे दृष्टिकोण के पूर्वानुमानित मूल्य का प्रदर्शन किया। इस पर आधारित, उन्होंने एलयूएस डेटा का मूल्यांकन करते समय डीएल और एलयूएस विशेषज्ञों के बीच समझौते के स्तर पर रिपोर्ट की। यह भी पढ़ें: मरीज के साथ फेफड़े अल्ट्रासाउंड के साथ लार्जेक्ट्रासाउंड सटीक रूप से कॉविड -19 निमोनिया की पहचान कर सकते हैं <पी शैली = "पाठ-संरेखण: औचित्य;"> परिणाम कम जोखिम वाले रोगियों के उच्च जोखिम वाले रोगियों के बीच स्तरीकरण में 85.96% के डीएल और लुस विशेषज्ञों के बीच समझौते का प्रतिशत दिखाते हैं।

"ये उत्साहजनक परिणाम एलयूएस डेटा के स्वचालित स्कोरिंग के लिए डीएल मॉडल की क्षमता का प्रदर्शन करते हैं, जब एक मानकीकृत इमेजिंग प्रोटोकॉल के अनुसार उच्च गुणवत्ता वाले डेटा पर लागू उच्च गुणवत्ता वाले डेटा पर लागू होता है," लेखकों ने लिखा। <पी शैली = "टेक्स्ट-संरेखण: औचित्य;"> भविष्य के काम में, शोधकर्ता अपने मौजूदा डेटाबेस का विस्तार करने और केवल फ्रेम-आधारित लेबल वाले डेटा के बजाय वीडियो लेबल वाले डेटा पर गहरे सीखने वाले एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने की योजना बना रहे हैं। यह दृष्टिकोण फेफड़ों अल्ट्रासाउंड वीडियो का मूल्यांकन करते समय चिकित्सकों द्वारा उपयोग की जाने वाली प्रक्रिया के साथ अधिक संगत होगा।

संदर्भ:

शीर्षक वाला अध्ययन, "कोविड -19 रोगियों को स्कोर करने के लिए फेफड़ों अल्ट्रासाउंड वीडियो पर गहरी शिक्षा लागू: एक बहुकोशिकीय अध्ययन," अमेरिका के ध्वनिक सोसाइटी के जर्नल में प्रकाशित किया गया है। < / p>

DOI: https://asa.scitation.org/doi/10.1121/10.0004855

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