DECODE: 周辺動脈疾患の非侵襲的な管理のためのオープンソースのクラウドベースのプラットフォーム
Mohammed A AboArab1, Miloš Anić2, Vassiliki T Potsika2
1Unit of Medical Technology and Intelligent Information Systems, Dept. of Materials Science and Engineering, University of Ioannina, Ioannina, GR45110, Greece; Electronics and Electrical Communication Engineering Dept., Faculty of Engineering, Tanta University, Tanta, Egypt.
新しいプラットフォームであるDECODEは AIと3Dビジュアライゼーションを使用して 周辺動脈疾患 (PAD) の診断と治療計画を改善しています このツールは PADの患者数百万人に 非侵襲的な治療法と パーソナライズされた血管治療を 改善します
科学分野:
- 医療用イメージング
- コンピュータ生物学
- 医療における人工知能
背景:
- 周辺動脈疾患 (PAD) は 世界中で2億3700万人以上に 影響しており 診断と治療計画のための 改善されたツールが必要です
- PADの現在の管理は,高度なイメージングとリアルタイムの分析サポートへのアクセスによってしばしば制限されています.
- 効果的なPAD介入には 患者特有の正確な計画が不可欠です
研究 の 目的:
- PADの非侵襲的な管理を強化するために設計されたオープンソースのクラウドベースのプラットフォームであるDECODEを導入します.
- 人工知能,3Dビジュアライゼーションと コンピューターモデリングを統合して PADのケアを改善します
- パーソナライズされた血管ケアのための 拡張可能なインフラを提供するためです
主な方法:
- 動脈とインティマメディアのセグメンテーション (U-Net, nnU-Net) のためのディープラーニングを備えたモジュラープラットフォームを開発しました.
- 定量的血管幾何学分析のためのセンターライン抽出を実装した.
- 実験データで校正された風船血管形成シミュレーションのための非線形有限要素モデルを使用した.
主要な成果:
- 周辺動脈セグメンテーション (Dice 0.91) とインティマ・メディアセグメンテーション (Dice 0.992) で高い精度を達成した.
- 有限要素シミュレーションは機械的な相互作用を正確に再現し,鍵の圧力とストレスの分布を特定しました.
- プラットフォームは優れた使いやすさ (SUSスコア87.5) と高いユーザー受け入れ (TAMスコア4.21/5) を示しました.
結論:
- DECODEはPADの診断と介入計画のための クラウドに統合された自動化されたソリューションを提供します.
- このプラットフォームは,精密な血管分析,リアルタイムシミュレーション,および臨床意思決定をサポートします.
- DECODEは画像処理,セグメンテーションの精度,パーソナライズされた血管ケアのためのインシリコ試験を向上させます.
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