Araştırmacılar, kalp hastalıkları için yeni tedavilerin geliştirilmesine yol açabilecek şekilde, kalp atardamarlarındaki plak erozyonunu tespit edebilen yeni bir yapay zeka tekniği oluşturdular. Ayrıca Bkz. Güneş panellerinde yeni dönem: Pencere olarak kullanabilecek şeffaf güneş panelleri geliştirildi Bu geliştirilen yapay zeka tekniği, arteriyel plağı izlemek için optik koherens tomografi görüntülerini kullanır. Plağın parçalanması, kalp krizi veya diğer ciddi kalp hastalıklarının başlangıcı olarak hizmet edebileceğinden, bulgu çok önemlidir. Optik bir görüntüleme tekniği olan OCT, kalp kaslarına kan taşıyan koroner arterlerin 3 boyutlu resimlerini üretmek için kan damarları içinde kullanılabilir. Bilim insanları, OCT tekniğini yapay zekaya tanıttı OCT tekniği, plak erozyonunu tespit etmek için kullanılmaktadır. Ancak, üretilen verilerin hacmi ve görüntülerin yorumlanmasındaki zorluk, gözlemciler arası önemli değişkenliğe neden olur. Bunu çözmek için araştırmacılar, plak erozyonunu tanımlamak için OCT tekniğini yapay zekaya tanıttı. Yeni yapay zeka yöntemi, ilk olarak sinir ağı olarak bilinen bir yapay zeka modelinin orijinal görüntüyü ve plak erozyon bölgelerini tahmin etmek için iki parça şekil bilgisini analiz ettiği iki ana adımdan oluşur. Bu tahmin daha sonra profesyonel doktorların tanıyı koyacak bilgilerini taklit eden bir algoritma ile rafine edilir. Çin Elektronik Bilimi ve Teknolojisi Üniversitesi'nden Zhao Wang, bu yeni geliştirilen yöntemle ilgili \"Atardamarları kaplayan kolesterol plakları aşınmaya başlarsa, akut koroner sendrom olarak bilinen ve acil tedavi gerektiren kalbe giden kan akışında ani bir azalmaya yol açabilir. Yeni yöntemimiz plak erozyonunun klinik teşhisini iyileştirmeye yardımcı olabilir ve kalp hastalığı olan hastalar için yeni tedaviler geliştirmek için kullanılabilir.\" dedi. Kaynak: https://www.optica.org/en-us/about/newsroom/news_releases/2022/june/ai-based_image_analysis_automatically_detects_seri/ Kaynak: https://opg.optica. org/boe/fulltext. cfm?uri=boe-13-7-3922id=477017