Dinamik Konvolüsyonel ve Adaptif Çekirdekler ile Hesaplamalı Patoloji

Doktor Özeti: Bu çalışma, histopatolojik görüntülerdeki yüksek morfolojik heterojenHeterojenÇeşitli bileşenlerden veya öğelerden oluşan; tıpta, birden fazla nedeni veya klinik sunumu olan bir hastalık veya durum için kullanılır.liği ve boyama varyasyonlarını adreslemek amacıyla Omni-Dimensional Dynamic Convolution (ODConv)Omni-Dimensional Dynamic Convolution (ODConv)Görüntü işlemede kullanılan, sabit filtreler yerine giriş verisinin özelliklerine göre dinamik olarak şekil değiştiren ve uzamsal boyutlar ile kanal boyutları üzerinde çok yönlü dikkat mekanizmaları barındıran gelişmiş bir yapay sinir ağı katmanı. ağlarının optimize edilmiş bir varyantVaryantBir genin veya DNA dizisinin popülasyonda görülen, normalden farklı olan bir versiyonu veya formu. Genetik varyantlar hastalık riskini veya seyrini etkileyebilir.ını sunmaktadır. Geleneksel CNN'lerin sabit konvolüsyonel çekirdek sınırlamalarını aşmak için geliştirilen ODConv; uzamsal konumlar, giriş kanalları, çıkış kanalları ve çekirdek adayları üzerinde çok boyutlu bir dikkat (attention) mekanizması uygular. Model, ALSALSBeyin ve omurilikteki motor sinir hücrelerinin kaybıyla karakterize, kas erimesi ve güç kaybına yol açan ilerleyici bir nörodejeneratif hastalık. patofizyolojiPatofizyolojiBir hastalığın veya durumun vücutta neden olduğu işlevsel değişiklikleri ve mekanizmaları inceleyen bilim dalı.sini simüle eden G93A*SOD1 transjenik fareler ile Tip I diyabet modeli olan Akita farelerinin iskelet kası dokularından elde edilen WGA ve H&E boyamalı kesitler üzerinde test edilmiştir. ImageNet ön eğitimi olmaksızın, tamamen sıfırdan eğitilen ODConv; önceden eğitilmiş ve ince ayar yapılmış yedi farklı popüler mimariyle rekabetçi sınıflandırma performansı göstermiş, yüksek istatistiksel uyum ve kararlı karar sınırları elde etmiştir. Bu bulgular, nörodejeneratifNörodejeneratifSinir hücrelerinin ilerleyici kaybı ile karakterize hastalıkları tanımlayan terim. ve metabolik iskelet kası hastalıklarının dijital patoloji tabanlı otomatik tanısında ODConv'un güçlü bir klinik karar destek sistemiKlinik Karar Destek SistemiSağlık çalışanlarına klinik karar verme aşamalarında veri analizi ve bilgi sunarak yardımcı olan bilişim sistemleri. olabileceğini göstermektedir.

Önemli Bulgular: Geleneksel yapay sinir ağlarının (CNN) sabit çekirdek yapıları, dokulardaki yüksek şekilsel çeşitliliği ve boyama farklılıklarını analiz etmekte yetersiz kalmaktadır. ODConv modeli, çok boyutlu dikkat mekanizması sayesinde doku görüntülerindeki değişken patolojik paternleri çok daha esnek ve adaptif bir şekilde yakalar. Yöntem, ALSALSBeyin ve omurilikteki motor sinir hücrelerinin kaybıyla karakterize, kas erimesi ve güç kaybına yol açan ilerleyici bir nörodejeneratif hastalık. (G93A*SOD1) ve Tip I Diyabet (Akita) fare modellerinin iskelet kası dokularında başarıyla doğrulanmıştır. ImageNet gibi genel veri setleriyle ön eğitim yapılmadan sıfırdan eğitilen ODConv, önceden eğitilmiş 7 gelişmiş yapay zeka modeline karşı üstün ve kararlı bir sınıflandırma başarısı sergilemiştir. Bu çalışma, nörodejeneratifNörodejeneratifSinir hücrelerinin ilerleyici kaybı ile karakterize hastalıkları tanımlayan terim. ve metabolik kas hastalıklarının dijital patoloji ortamında otomatik ve güvenilir teşhisi için önemli bir adımdır.