Beyin enfarktüs CT görüntülerinin 3D CNN metoduyla sınıflandırılması

Beyin enfarktüsü, beyinde kan ve oksijen sağlayan arterlerde tıkanma sonucu oluşur. Kısıtlı oksijen, kan akışı kısa sürede normalleştirilmezse enfarktüs ile sonuçlanabilecek felce neden olur. Yaklaşık her yıl insanların% 0.6'sı felç geçiriyor. Yaklaşık üçte biri ölümcüldür. Ayrıca, inme üçüncü önde gelen ölüm nedenidir. Teşhis için doktorlar, hastanın enfarktüsü olup olmadığından emin olmak için MRI (Manyetik Rezonans Görüntüleme) sonuçlarını görmek ister. Bununla birlikte, hastalar acil müdahale gerektirirken, bu işlem uzun zaman alır. Kesin tanı için beklerken zaman kaybetmek ölümcül sonuçlara neden olabilir. Öte yandan, doktorlar BT (Bilgisayarlı Tomografi) taramalarına rağmen kısa sürede sonuç alabiliyorlar. Belirsizlik ve görüntüleme tekniğinin kalitesinin düşük olması nedeniyle enfarktüs için kesin tanı konulması yeterli değildir. Bu çalışma, hastanın enfarktüsü olup olmadığını BT taramalarını sınıflandırmayı amaçlamaktadır. Bu çalışma 3D Convolutional Neural Network (3D-CNN) metodolojisini kullanıyor ve en iyi %93 ve 10 test sonrası ortalama olarak %74 doğruluk elde ediyor. Bu yöntemin, enfarktüs riski daha yüksek olan hastaları saptamak için bir karar destek sistemi olarak kullanılabileceğine ve MRI ile hastanın kesin teşhisini hızlı bir şekilde yapmaları için kullanılmasına öncelik verdiğine inanıyoruz.