เนื้องอกในสมองและไขสันหลังเป็นมะเร็งที่พบบ่อยเป็นอันดับสองในเด็ก โดยคิดเป็นประมาณ 26% ของมะเร็งในวัยเด็กทั้งหมด เนื้องอกเหล่านี้จำนวนมากพบได้ในบริเวณของสมองที่เรียกว่าโพรงในสมองส่วนหลัง โดยตำแหน่งที่พบบ่อยที่สุดคือซีเบลลัม เนื้องอกในสมองดังกล่าวมีสามประเภทหลัก และเนื่องจากการรักษาและแนวโน้มสำหรับแต่ละประเภทนั้นแตกต่างกัน การระบุประเภทของเนื้องอกที่แม่นยำ
จึงเป็น
สิ่งสำคัญในการช่วยปรับปรุงการวางแผนการผ่าตัด วิธีการที่แพร่หลายที่สุดที่ใช้ในการปฏิบัติทางคลินิกในปัจจุบันเพื่อระบุลักษณะของเนื้องอกเหล่านี้คือการได้รับ MRIs ของสมอง ซึ่งจะได้รับการประเมินโดยรังสีแพทย์ อย่างไรก็ตาม การวิเคราะห์เชิงคุณภาพนี้มักมีความท้าทาย เนื่องจากลักษณะที่ทับซ้อนกัน
ของมะเร็งทั้งสามชนิดนี้ ทำให้การวินิจฉัยทำได้ยากหากไม่มีการยืนยันการตรวจชิ้นเนื้อเพิ่มเติม วิธีหนึ่งที่เป็นไปได้คือการใช้การถ่ายภาพแบบกระจายน้ำหนัก ซึ่งวัดการเคลื่อนที่แบบสุ่มของโมเลกุลน้ำในเนื้อเยื่อ เปิดเผยรายละเอียดของสถาปัตยกรรมจุลภาคของเนื้อเยื่อ เทคนิค MR ขั้นสูงนี้สามารถให้ข้อมูล
เชิงปริมาณเกี่ยวกับเนื้องอก ในรูปแบบของแผนที่ค่าสัมประสิทธิ์การแพร่ปรากฏ (ADC) โดยมีจุดประสงค์เพื่อปรับปรุงการวินิจฉัย การจำแนกเนื้องอกในเด็กโดยใช้ AI… การศึกษาแบบหลายศูนย์ในสหราชอาณาจักร นำโดยมหาวิทยาลัยเบอร์มิงแฮมและรวมถึงนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยวอร์วิคมุ่งเน้นไป
ที่การวิเคราะห์แผนที่ ADC ของเนื้องอกในสมองในเด็กของโพรงในร่างกายหลัง จุดมุ่งหมายคือการระบุชนิดของเนื้องอกอย่างแม่นยำ โดยไม่จำเป็นต้องมีการตรวจชิ้นเนื้อ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ กลุ่มได้ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องและแสดงให้เห็นว่าสามารถแยกแยะระหว่างเนื้องอกในโพรงสมอง
จากมหาวิทยาลัยเบอร์มิงแฮมอธิบายว่า “เมื่อเด็กมาโรงพยาบาลด้วยอาการที่อาจหมายถึงเนื้องอกในสมอง การสแกนครั้งแรกนั้นเป็นช่วงเวลาที่ยากลำบากสำหรับครอบครัว และเข้าใจได้ว่าพวกเขาต้องการคำตอบโดยเร็วที่สุด ที่นี่ เราได้รวมการสแกนที่พร้อมใช้งานเข้ากับปัญญาประดิษฐ์เพื่อให้ความแม่นยำ
ในการวินิจฉัย
ระดับสูงที่สามารถเริ่มให้คำตอบได้” …ในการศึกษาแบบหลายศูนย์ขนาดใหญ่ การศึกษาเกี่ยวข้องกับผู้ป่วย 117 รายจากศูนย์การรักษาเบื้องต้น 5 แห่งทั่วสหราชอาณาจักร (นอตติงแฮม นิวคาสเซิล โรงพยาบาลเด็ก และโรงพยาบาลเด็กเบอร์มิงแฮม) โดยมีภาพ จากโรงพยาบาลต่างๆ 12 แห่ง (รวมถึงโรงพยาบาลในท้องถิ่นที่เด็กๆ มีการสแกนครั้งแรก) และเครื่องสแกนที่แตกต่าง
ทั้งหมด 18 เครื่อง ภาพเหล่านี้ได้รับการวิเคราะห์โดยผู้เชี่ยวชาญด้านการสร้างภาพระบบประสาทในเด็ก ซึ่งดึงพื้นที่ที่น่าสนใจ (ROIs) รอบ ๆ เนื้องอกด้วยตนเอง จากนั้น นักวิจัยจะแยกค่า ของเนื้องอก และแยกเมตริกต่างๆ จากฮิสโทแกรม กลุ่มใช้คุณลักษณะเหล่านี้เป็นอินพุตสำหรับตัวแยกประเภทการเรียนรู้
ด้วยเครื่อง 2 ตัว แบบจำลองเชิงเส้น และแบบจำลองที่ไม่ใช่เชิงเส้น และฝึกฝนให้พวกเขาแยกแยะความแตกต่างระหว่างสามประเภทที่พบบ่อยที่สุดของกุมารเวชศาสตร์หลัง เนื้องอกในโพรงสมอง วิธี RF มีความแม่นยำในการจำแนกโดยรวมดีที่สุดที่ 86.3% ในขณะที่ตัวแยกประเภท NB มีอัตราการจำแนก
สูงสุดสำหรับ ผู้เขียนรายงานว่าความแม่นยำเหล่านี้ไม่สูงเท่าที่เคยเห็นในการศึกษาอื่นๆ อย่างไรก็ตาม พวกเขาทราบว่าการศึกษาของพวกเขานั้น “ใหญ่กว่าการศึกษาที่กล่าวถึงข้างต้นมาก โดยมีการป้อนข้อมูลที่แตกต่างกันมากขึ้นเกี่ยวกับโรงพยาบาล เครื่องสแกน และโปรโตคอลการได้มา”
ในความเป็นจริง “การศึกษาก่อนหน้านี้ที่ใช้เทคนิคเหล่านี้ส่วนใหญ่จำกัดอยู่ที่ศูนย์ผู้เชี่ยวชาญเพียงแห่งเดียว” “การแสดงให้เห็นว่าพวกเขาสามารถทำงานในโรงพยาบาลจำนวนมากเช่นนี้ได้เปิดประตูสู่เด็กจำนวนมากที่ได้รับประโยชน์จากการวินิจฉัยเนื้องอกในสมองโดยไม่รุกล้ำอย่างรวดเร็ว
“หากเทคนิคการถ่ายภาพขั้นสูงนี้รวมกับเทคโนโลยี AI สามารถเข้ารับการรักษาในโรงพยาบาลได้เป็นประจำ หมายความว่าเนื้องอกในสมองในวัยเด็กสามารถจำแนกและจำแนกได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และในทางกลับกันก็หมายความว่าสามารถดำเนินการรักษาได้รวดเร็วขึ้นโดยให้ผลลัพธ์ที่น่าพอใจ
สำหรับ
เด็กที่เป็นโรคนี้”นี่เป็นช่วงเวลาที่น่าตื่นเต้นมากและเรากำลังทำงานอย่างหนักเพื่อเริ่มทำให้เทคนิคปัญญาประดิษฐ์เหล่านี้พร้อมใช้งานอย่างกว้างขวาง” หลังโพรงในเด็กที่พบได้บ่อยที่สุดสามประเภท พวกเขารายงานผลของพวกเขาในรายงานทางวิทยาศาสตร์ ในทางกลับกัน การจัดเก็บข้อมูล
โฮโลกราฟิกอาจเป็นตัวตายตัวแทนของมาตรฐานดีวีดี โดยมีดิสก์ 3 มิติที่บันทึกไว้ล่วงหน้าสำหรับการเผยแพร่โปรแกรมคอมพิวเตอร์ ภาพยนตร์ และมัลติมีเดีย ข้อดีประการหนึ่งของการจัดเก็บข้อมูลแบบโฮโลกราฟิกคือดิสก์ 3 มิติไม่สามารถทำซ้ำได้ผ่านการประทับตราจริง สิ่งนี้จะทำให้ยาก
ต่อการละเมิดลิขสิทธิ์ดิสก์ในวงกว้าง สุดท้าย ภาพโฮโลแกรมสามารถจัดหาอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์เฉพาะสำหรับการค้นหาฐานข้อมูลอย่างรวดเร็ว (ดูกล่อง) อุปกรณ์นี้อาจนำเสนอการค้นหา 1,000 รายการผ่านบันทึกฐานข้อมูลมากกว่า 1 ล้านรายการต่อวินาที รองรับแอปพลิเคชันต่างๆ
เช่น การทำเหมืองข้อมูล ฐานข้อมูลจีโนม ฐานข้อมูลลายนิ้วมือหรือลายนิ้วมือ และชีวสารสนเทศ
อนาคตสดใส?ความพยายามในการวิจัยในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาได้แสดงให้เห็นว่าระบบจัดเก็บข้อมูลแบบโฮโลแกรมที่มีคุณสมบัติที่ต้องการสามารถออกแบบและสร้างในห้องปฏิบัติการได้
อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีสตอเรจที่มีอยู่และคู่แข่งยังคงพัฒนาและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ทำให้อีกไม่กี่ปีข้างหน้ามีความสำคัญสำหรับสตอเรจโฮโลกราฟิก เรากำลังร่วมมือ (และแข่งขันกับ) นักวิทยาศาสตร์จำนวนมากทั่วโลกเพื่อศึกษาความเป็นไปได้ทางเทคนิคของอุปกรณ์จัดเก็บโฮโลกราฟิก
credit : สล็อตเว็บตรง100 / ดูหนังฟรี / 50รับ100
