Prostat kanseri teşhisinde çığır açabilecek yeni bir yapay zeka sistemi geliştirildi. Araştırmacıların HBR-Net-18 olarak adlandırdığı bu teknoloji, hibrit çok boyutlu MRG görüntüleme yöntemini gelişmiş yapay zeka algoritmaları ile birleştiriyor.
İki aşamalı çalışma prensibine sahip olan sistem, öncelikle Hadamard U-Net tabanlı bir algoritma kullanarak MRG görüntülerindeki yoğunluk farklılıklarını gideriyor. Bu süreçte, Physics-Informed Autoencoder (PIA) aracılığıyla oluşturulan altı farklı parametrik görüntü haritasındaki bias alanları bastırılıyor.
İkinci aşamada ise ResNet-18 residual ağı devreye giriyor ve patch düzeyinde sınıflandırma işlemi gerçekleştiriyor. Sistemin dikkat çekici özelliği, 11x11 piksel boyutundaki örtüşen patch'leri kullanarak hem 2D kesit-içi hem de 3D kesit-arası bilgileri aynı anda işleyebilmesi.
Bu yaklaşım, geleneksel MRG analizine kıyasla çok daha tutarlı uzamsal sonuçlar üretiyor. Manyetik Rezonans Görüntüleme prostat kanseri tanısında kritik öneme sahip olsa da, güvenilir ve otomatik yapay zeka tabanlı tespit yöntemlerine duyulan ihtiyaç artmaya devam ediyor.
Geliştirilen HBR-Net-18 sistemi, bu ihtiyacı karşılamaya yönelik önemli bir adım olarak değerlendiriliyor ve klinisyenlere prostat kanseri teşhisinde güçlü bir destek aracı sunma potansiyeli taşıyor.