ПРИМЕНЕНИЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СЕГМЕНТАЦИИ И КЛАССИФИКАЦИИ КТ СНИМКОВ ПАРНАЗОНОСНЫХ ПАЗУХ ПРИ ХРОНИЧЕСКОМ РИНОСИНУСИТЕ: РАЗРАБОТКА И ВАЛИДАЦИЯ МОДЕЛИ

Mualliflar

  • Нурбек Тухтасинов Ассистент кафедры Оториноларингологии Андижанского государственного медицинского института, г. Андижан, Узбекистан Muallif
  • Жамшидбек Абдухошимов Магистрант кафедры Оториноларингологии Андижанского государственного медицинского института, г. Андижан, Узбекистан Muallif

;

хронический риносинусит, КТ, взрослого населения, deep learning.

Abstrak

Разработать и валидировать конвейер глубокого обучения для автоматической сегментации четырёх основных околоносовых пазух и бинарной классификации снимков на «здоровые» и «с патологией хронического риносинусита».

Iqtiboslar

Choi, H., Jeon, K. J., Kim, Y. H., Ha, E.-G., Lee, C., & Han, S.-S. (2022). Deep learning-based fully automatic segmentation of the maxillary sinus on cone beam computed tomographic images. Scientific Reports, 12, Article 14009. https://doi.org/10.1038/s41598-022-18436-w

Morgan, N., Van Gerven, A., Smolders, A., de Faria Vasconcelos, K., Willems, H., & Jacobs, R. (2022). Convolutional neural network for automatic maxillary sinus segmentation on cone beam computed tomographic images. Scientific Reports, 12, Article 7523. https://doi.org/10.1038/s41598-022-11483-3

Preda, F., Morgan, N., Van Gerven, A., Nogueira Reis, F., Smolders, A., Wang, X., Nomidis, S., Shaheen, E., Willems, H., & Jacobs, R. (2022). Deep convolutional neural network based automated segmentation of the maxillofacial complex from cone beam computed tomography: A validation study. Journal of Dentistry, 124, 104238. https://doi.org/10.1016/j.jdent.2022.104238

Whangbo, J., Lee, J., Kim, Y. J., Kim, S. T., & Kim, K. G. (2024). Deep learning based multi class segmentation of the paranasal sinuses of sinusitis patients based on computed tomographic images. Sensors, 24(6), 1933. https://doi.org/10.3390/s24061933

Du, W., Kang, W., Lai, S., Cai, Z., Chen, Y., Zhang, X., & Lin, Y. (2024). Deep learning in computed tomography to predict endotype in chronic rhinosinusitis with nasal polyps. BMC Medical Imaging, 24, Article 25. https://doi.org/10.1186/s12880-024-01203-w

Hua, H., Li, S., Xu, Y., Chen, S., Kong, Y., & Yang, R. (2023). Differentiation of eosinophilic and non eosinophilic chronic rhinosinusitis on preoperative computed tomography using deep learning. Clinical Otolaryngology, 48(2), 330–338. https://doi.org/10.1111/coa.14110

Zeng, D., Li, M., Chen, J., & Wang, S. (2023). Abnormal maxillary sinus diagnosing on CBCT images via object detection and classification with YOLOv5. Journal of Oral Rehabilitation, 50(12), 1465–1474. https://doi.org/10.1111/joor.13585

Hung, K. F., Ai, Q. Y. H., King, A. D., Bornstein, M. M., Wong, L. M., & Leung, Y. Y. (2022). Automatic detection and segmentation of morphological changes of the maxillary sinus mucosa on cone beam computed tomography images using a three dimensional convolutional neural network. Clinical Oral Investigations, 26(8), 3987–3998. https://doi.org/10.1007/s00784-021-04365-x

Chowdhury, N. I., Smith, T. L., Chandra, R. K., & Turner, J. H. (2019). Automated classification of osteomeatal complex inflammation on computed tomography using convolutional neural networks. International Forum of Allergy & Rhinology, 9(1), 46–52. https://doi.org/10.1002/alr.22196

Huang, R., Nedanoski, A., Fletcher, D. A., Singh, N. P., Schmid, J., Young, P. J., Stow, N., Bi, L., Traini, D., Wong, E. H., Phillips, C., Grunstein, R. R., & Kim, J. (2019). An automated segmentation framework for nasal computational fluid dynamics analysis in computed tomography. Computers in Biology and Medicine, 115, 103505. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2019.103505

Nashr qilingan

2025-05-31

Iqtibos keltirish tartibi

ПРИМЕНЕНИЕ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СЕГМЕНТАЦИИ И КЛАССИФИКАЦИИ КТ СНИМКОВ ПАРНАЗОНОСНЫХ ПАЗУХ ПРИ ХРОНИЧЕСКОМ РИНОСИНУСИТЕ: РАЗРАБОТКА И ВАЛИДАЦИЯ МОДЕЛИ. (2025). Markaziy Osiyo Akademik Tadqiqotlar Jurnali, 3(5 Part 5), 31-35. https://in-academy.uz/index.php/CAJAR/article/view/35595