Sağlık · Tıbbi görüntüleme

MR ve BT anjiyografide yapay zekâ destekli görüntü analizi

Beyin anevrizması ve tümör gibi bulguları MR ve BT anjiyografi (CTA) görüntülerinde otomatik olarak işaretleyen, ölçen ve hekimin onayına sunulan bir rapor taslağına dönüştüren sistem.

Şema: kesit görüntüsünde organların segmentasyonu, küçük bir bulgunun işaretlenmesi ve hekim onayına sunulan rapor taslağıCTA · AKSİYEL KESİTBULGURAPOR TASLAĞIHEKİM ONAYI
Görüntü türleri
MR, MR anjiyografi (MRA), BT anjiyografi (CTA)
Analiz
3B segmentasyon, tespit ve ölçüm
Çıktı
Yapılandırılmış rapor taslağı
Son karar
Hekim onayı

Odak alanları

Hangi bulgulara odaklanıyor?

Sistem, gözden kaçması riskli ve ölçümü zaman alan bulgularda hekime ikinci bir göz olmak üzere tasarlanıyor.

Beyin anevrizması tespiti

Beyin anevrizmaları, damar duvarındaki balon şeklindeki genişlemelerdir. Özellikle küçük boyutlu olanlar rutin okumada gözden kaçabilir; boyutları ve konumları tedavi kararını doğrudan etkiler.

  • CTA ve MR anjiyografide beyin damarlarının 3B segmentasyonu
  • Anevrizma şüphesi taşıyan bölgelerin otomatik işaretlenmesi
  • Kese boyutu, boyun genişliği ve ilgili damarın belirlenmesi
  • Küçük (milimetrik) anevrizmalara odaklanan hassas tarama
Şema: beyin damarlarının segmentasyonu ve damar çatallanmasındaki bir anevrizma kesesinin işaretlenip ölçülmesiCTA · DAMAR SEGMENTASYONUKESE ÇAPIBOYUN

Beyin tümörü tespiti ve segmentasyonu

Tümörün sınırları, kontrast tutan bölgesi ve çevresindeki ödemin doğru belirlenmesi; cerrahi planlama, radyoterapi ve takip için temel bilgidir.

  • T1, kontrastlı T1, T2 ve FLAIR MR sekanslarının birlikte değerlendirilmesi
  • Tümör çekirdeği, kontrast tutan bölge ve ödemin ayrı ayrı bölütlenmesi
  • Hacim hesaplama ve 3B görselleştirme
  • Takip çekimlerinde hacim değişiminin karşılaştırılması
Şema: aksiyel MR kesitinde tümör çekirdeği, kontrast tutan bölge ve çevresindeki ödemin ayrı ayrı bölütlenmesiMR · FLAIR / T1 KONTRASTLIÖdemKontrast tutan bölgeTümör çekirdeğiHACİM HESABI
  • Damar darlıkları

    BT anjiyografide damar ağacının çıkarılması ve darlık (stenoz) şüphesi olan bölgelerin işaretlenmesi.

  • Takip karşılaştırması

    Aynı hastanın farklı tarihlerdeki çekimlerinin hizalanarak bulgulardaki değişimin raporlanması.

  • Küçük bulgular

    Rutin okumada gözden kaçabilecek küçük boyutlu lezyonların hekimin dikkatine sunulması.

Nasıl çalışır

Görüntüden rapora, adım adım.

  1. Görüntü alımı

    DICOM formatındaki MR, MRA ve CTA serileri alınır; hasta kimlik bilgileri analizden önce ayrılır.

  2. Ön işleme

    Görüntüler standart çözünürlüğe getirilir, yoğunluk değerleri normalleştirilir, kafatası ve kemik yapılar ayrıştırılır, seriler birbirine hizalanır.

  3. 3B segmentasyon

    Derin öğrenme modelleri damarları, tümörü ve çevre dokuyu kesit kesit değil, hacimsel olarak bölütler.

  4. Tespit ve ölçüm

    Şüpheli bölgeler işaretlenir; boyut, hacim ve konum hesaplanır, her bulgu için bir güven değeri üretilir.

  5. Rapor taslağı

    Bulgular yapılandırılmış bir rapora dönüştürülür; yapay zekâ bu yapıdan okunabilir bir rapor metni taslağı hazırlar.

  6. Hekim onayı

    Hekim bulguları görüntü üzerinde inceler, gerektiğinde düzeltir ve raporu onaylar. Onaylanmayan hiçbir çıktı rapora girmez.

Rapor taslağı

Hekimin işini hızlandıran yapılandırılmış rapor.

Rapor taslağı, hekimin her vakada sıfırdan yazdığı bölümleri bulgulardan otomatik olarak doldurur. Hekim metni düzenler ve onaylar.

Rapor taslağıHekim onayı bekliyor
  1. Teknik bilgilerİnceleme türü, kullanılan sekanslar, kesit kalınlığı
  2. BulgularHer bulgu için konum, boyut ve ilgili görüntü kesiti
  3. ÖlçümlerÇap, boyun genişliği, hacim gibi sayısal değerler
  4. KarşılaştırmaÖnceki çekimlere göre değişim
  5. Sonuç (taslak)Hekimin düzenleyip onaylayacağı özet

Veri güvenliği ve klinik sorumluluk

Hasta verisi kurumda, son karar hekimde.

  • Anonimleştirme

    Görüntüler işlenmeden önce hasta kimlik bilgileri ayrılır; analiz kimliksiz veri üzerinde yapılır.

  • Kurum içi kurulum

    Sistem, verinin kurum dışına çıkmadan işlenebilmesi için hastane veya klinik sunucularında çalışacak şekilde tasarlanır.

  • İzlenebilirlik

    Her analiz, her bulgu ve rapor üzerinde yapılan her değişiklik kayıt altına alınır.

  • Hekim kontrolü

    Sistemin çıktıları öneri niteliğindedir; nihai değerlendirme ve rapor her zaman hekime aittir.

Önemli not: Bu sistem, hekimlere karar desteği sağlamak amacıyla geliştirilmektedir ve tek başına tanı koymaz. Klinik ortamda kullanımı, ilgili mevzuat kapsamındaki izin ve onaylara tabidir.

Bu projede birlikte çalışalım.

Hastane, klinik, görüntüleme merkezi veya araştırma grubu olarak projeyle ilgileniyorsanız bize yazın; ihtiyacınızı ve olası iş birliğini konuşalım.

İletişime geçin