Пространственное внимание

Том 13 научных докладов, Номер статьи: 12516 (2023) Цитировать эту статью

340 Доступов

1 Альтметрика

Подробности о метриках

Диагностика ожогов у людей стала критически важной, поскольку раннее выявление может спасти жизни. Ручной процесс диагностики ожогов трудоемок и сложен даже для опытных врачей. Модели машинного обучения (ML) и глубоких сверточных нейронных сетей (CNN) стали стандартом для диагностики медицинских изображений. Подход на основе машинного обучения обычно требует создания вручную функций для обучения, что может привести к неоптимальной производительности. И наоборот, методы на основе DL автоматически извлекают признаки, но разработка надежной модели является сложной задачей. Кроме того, в методах поверхностного DL отсутствует зависимость функций на большом расстоянии, что снижает эффективность в различных приложениях. Мы внедрили несколько глубоких моделей CNN: ResNeXt, VGG16 и AlexNet для диагностики ожогов у людей. Результаты, полученные с помощью этих моделей, оказались менее надежными, поскольку неглубокие и глубокие модели CNN нуждаются в улучшенных модулях внимания, чтобы сохранить зависимости функций. Поэтому в предлагаемом исследовании карта признаков разделена на несколько категорий и выделены зависимости каналов между любыми двумя отображениями каналов внутри данного класса. Карта пространственного внимания строится путем рассмотрения связей между объектами и их расположением. Ядро и сверточные слои нашей модели BuRnGANeXt50, основанной на внимании, также оптимизированы для диагностики ожогов у людей. В более раннем исследовании ожоги классифицировались в зависимости от глубины трансплантата и нетрансплантата. Сначала мы классифицировали ожоги по степени. В дальнейшем его классифицируют на прививочный и непрививочный. Кроме того, производительность предлагаемой модели оценивается в базе данных Burns_BIP_US_database. Чувствительность BuRnGANeXt50 составляет 97,22% и 99,14% соответственно для классификации ожогов по степени и глубине. Эту модель можно использовать для быстрого скрининга ожоговых пациентов и запускать в облаке или на локальном компьютере. Код предлагаемого метода доступен по адресу https://github.com/dhirujis02/Journal.git для воспроизводимости.

Ожог — опасное для жизни состояние, требующее раннего лечения. Его классифицируют на различные категории в зависимости от степени тяжести и пораженных тканей. Наиболее распространенным методом классификации ожогов является механизм «степени», который делит ожоги на три основные категории: ожоги первой степени (поверхностные кожные), второй степени (глубокие кожные) и третьей степени (полной толщины). Поверхностный ожог затрагивает только верхний слой кожи (эпидермис). Основные симптомы включают покраснение, боль и небольшой отек. Заживление обычно происходит в течение нескольких дней без образования рубцов1. Глубокий кожный ожог поражает эпидермис и часть дермы (второй слой кожи). Симптомы включают покраснение, образование волдырей, сильную боль и отек. Время заживления может варьироваться, а образование рубцов зависит от глубины и степени ожога. Полнослойный ожог распространяется через весь эпидермис и дерму, достигая подкожной клетчатки. Симптомы могут включать кожистый или обугленный вид, нечувствительность к боли (из-за повреждения нервов) и белую или темно-коричневую окраску. Заживление происходит медленно и может потребовать пересадки кожи, часто образуются рубцы. При лечении ожогов у человека первая помощь не может быть оказана пострадавшему от ожога до того, как будет правильно поставлен диагноз травмы2. Чем глубже ожог, тем тяжелее травма. Перед проведением трансплантации дерматолог оценивает тяжесть ожога. Трансплантация предполагает замену поврежденной кожи здоровой тканью из несожженного участка. Через 14–21 день терапии поверхностный ожог (первой степени) заживет. В таблице 1 мы видим, как врач по цвету пораженных участков определяет тяжесть ожогов.

Процесс ручной диагностики ожогов требует участия специалиста, что делает этот процесс трудоемким и дорогостоящим. Эксперты-дерматологи используют флуоресцентную флюорометрию, флюоресценцию и ультразвуковую визуализацию для прогнозирования глубины ожога, достигая диагностической точности от 50 до 80%3. Глубокие ожоги кожи поражают второй слой кожи, тогда как ожоги на всю толщину проникают в третий слой и часто повреждают ткани, мышцы и рубцы, что существенно влияет на жизнь пациента. Эффективное лечение шрамов от ожогов имеет важное значение, и врачи используют методы борьбы с рубцами4. Тяжесть ожогов также может иметь долгосрочные негативные последствия для пациентов5. В предыдущих исследованиях для диагностики ожогов использовались методы машинного обучения, которые обычно включают предварительную обработку сожженных изображений для уменьшения размера и снижения шума. Созданные вручную элементы текстуры и формы извлекаются вручную для обучения и классификации типов выгораний, но этот подход требует небольшого набора данных и специальных знаний, что приводит к потенциальным ошибкам, которые снижают производительность модели.