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Aprendizaje por difusión y refuerzo con conocimiento de incertidumbre para la localización del plano articular y el diagnóstico de anomalías en ecografía 3D
Las anomalías uterinas congénitas (AUC) pueden causar infertilidad, aborto espontáneo, parto prematuro y un mayor riesgo de complicaciones en el embarazo. En comparación con la ecografía 2D convencional, la ecografía 3D permite evaluar con precisión las AUC mediante la reconstrucción del plano coronal y la visualización clara de la morfología uterina. En este artículo, proponemos un sistema inteligente que automatiza simultáneamente la localización del plano y el diagnóstico de AUC en imágenes de ecografía uterina. Los aspectos más destacados incluyen: 1) Desarrollamos un modelo de difusión con eliminación de ruido mediante guía local (planar) y global (volumen/texto), empleando una estrategia de ponderación adaptativa para optimizar la atención en diversas condiciones. 2) Introducimos un marco basado en aprendizaje de refuerzo que utiliza recompensas no supervisadas para extraer resúmenes de cortes clave de secuencias redundantes e integrar completamente la información de múltiples planos, lo que reduce la dificultad de aprendizaje. 3) Utilizamos modelos de incertidumbre basados en texto para proporcionar predicciones aproximadas y ajustar las probabilidades de clasificación para mejorar el rendimiento general. Experimentos exhaustivos con un conjunto de datos de ecografía uterina 3D a gran escala demuestran la eficacia del método propuesto para la localización de planos y el diagnóstico de CUA. El código está disponible en https://github.com/yuhoo0302/CUA-US .
Mejora de la precisión del diagnóstico de anomalías uterinas congénitas (AUC) mediante imágenes ecográficas uterinas en 3D.
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Aumentar la eficiencia del diagnóstico mediante el desarrollo de un sistema automatizado de posicionamiento plano y diagnóstico CUA.
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Integración efectiva de varias técnicas de aprendizaje profundo, incluidos modelos de difusión con eliminación de ruido, aprendizaje de refuerzo y modelado de incertidumbre basado en texto.
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Verificación del rendimiento mediante experimentos utilizando conjuntos de datos a gran escala.
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La reproducibilidad y la investigación adicional son posibles gracias al código abierto.
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Limitations:
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Se requiere mayor investigación para evaluar la generalización del método propuesto. También debe evaluarse el impacto de diversas morfologías uterinas y dispositivos de ultrasonido.
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Se necesita un análisis para determinar cómo el sesgo del conjunto de datos puede afectar los resultados.
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Se necesita más investigación para validar la eficacia clínica. Es fundamental evaluar el rendimiento en entornos clínicos reales e incorporar la retroalimentación de profesionales médicos.
