Tıbbi görüntüleme alanında yapay zeka teknolojilerinin kullanımı her geçen gün artarken, araştırmacılar inflamatuar bağırsak hastalıklarının teşhisinde kullanılan MR enterografi görüntülerini analiz edebilen yenilikçi bir sistem geliştirdi.
İki aşamalı derin öğrenme mimarisi kullanan bu sistem, mide-bağırsak sistemindeki on farklı organı otomatik olarak tanımlayabiliyor. İlk aşamada DenseNet201-UNet++ modeli organların genel konumlarını belirliyor, ikinci aşamada ise DenseNet121-SelfONN-UNet modeli daha detaylı organ-spesifik analiz gerçekleştiriyor.
114 inflamatuar bağırsak hastasından toplanan 3.195 koronal T2-ağırlıklı MR görüntüsü üzerinde test edilen sistem, özellikle apendiks gibi küçük organların tespitinde karşılaşılan zorlukları aşmak için gelişmiş veri artırma teknikleri ve sınıf-spesifik ağırlıklandırma yöntemlerini kullanıyor.
Geleneksel yöntemlerde anatomik farklılıklar, düşük doku kontrastı ve sınıf dengesizliği gibi sorunlar nedeniyle güvenilir otomasyon sağlanamıyordu. Bu yeni yaklaşım, Crohn hastalığı ve ülseratif kolit gibi inflamatuar bağırsak hastalıklarının teşhisinde radyologlara önemli destek sağlayabilir.