AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · চিকিৎসা ও ওষুধ আবিষ্কার · Nature (computational biology) · 2026-10-23

বড় আকারের বহুকেন্দ্রিক যাচাইসহ ব্রেন MRI থেকে স্বয়ংক্রিয় সার্ভাইক্যাল স্পাইনাল কর্ড ভার্টিব্রা লেবেলিং ও মরফোমেট্রিক নিষ্কাশনের জন্য একটি ডিপ লার্নিং কাঠামো

মূল শিরোনাম: A deep learning framework for automated cervical spinal cord vertebral labeling and morphometric extraction from brain MRI with large-scale multicenter validation

এই গবেষণার লক্ষ্য ছিল একটি সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় পাইপলাইন তৈরি ও যাচাই করা, যা T1-ওয়েটেড ব্রেন MRI-তে ঊর্ধ্ব সার্ভিকাল স্পাইনাল কর্ডের C1–C3 কশেরুকা স্তর শনাক্ত করে এবং এতে মান নিয়ন্ত্রণও অন্তর্ভুক্ত। ৩২টি সাইট থেকে ৯৯৮ জন সুস্থ ব্যক্তি এবং বংশগত অ্যাটাক্সিয়ায় আক্রান্ত ৮৭৯ জন রোগীর ডেটায় ডিপ লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, যেখানে nnU-Net সবচেয়ে ভালো ফল দেয় (C1-এর জন্য Dice ০.৮৫ এবং C2 ও C3-এর জন্য ০.৮৯)। ২,৭৩৭টি MRI-তে বাহ্যিক যাচাইয়ে পাঁচটি ডেটাসেটের মধ্যে চারটিতে লেবেলিংয়ের নির্ভুলতা ৯২%-এর বেশি দেখা গেছে, এবং পদ্ধতিটি মাল্টিপল স্ক্লেরোসিসের রোগীদের মধ্যে দীর্ঘমেয়াদি স্পাইনাল কর্ড অ্যাট্রোফিও শনাক্ত করেছে।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →