一个基于智能手机的独立光光谱仪工具,用于临床条件下的宫癌前期诊断
Shivam Shukla1, Bhaswati Singha Deo1, Chaitanya Vishwakarma1
1Center for Lasers and Photonics, Indian Institute of Technology Kanpur, Kanpur, Uttar Pradesh, India.
Journal of biophotonics
|March 18, 2024
概括
一个新的智能手机设备使用光谱学和人工智能来检测子宫癌等级. 这种便携式技术提供准确的实时查,有助于早期诊断和治疗.
科学领域:
- 生物医学光学 生物医学光学
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 非传染性疾病,包括癌症,需要准确及时诊断才能有效治疗.
- 传统的诊断技术可能是侵入性的和耗时的.
- 光学方法为疾病检测提供了最少侵入性的替代方案.
研究的目的:
- 开发和验证基于智能手机的设备,用于使用内在光谱对宫癌等级进行分类.
- 评估AI/ML技术在分析用于癌症检测的光谱数据中的有效性.
主要方法:
- 使用了一种基于智能手机的便携式光光谱仪器.
- 来自75名患者和志愿者的内在光谱被捕获.
- 一种混合的相互信息长期短期记忆 (MI-LSTM) 模型被用于分类.
主要成果:
- 该设备实现了高分类性能.
- 平均精度为96.56%,特异性为96.76%,敏感性为94.37%,具有10倍的交叉验证.
- 该系统成功地分类了不同级别的宫癌.
结论:
- 基于智能手机的光光谱学与AI/ML相结合,显示出宫癌查的巨大潜力.
- 这种方法可以提高早期检测和诊断子宫癌.
- 这种便携式设备为可访问的实时诊断查提供了一个有前途的工具.


