Integrating Artificial Intelligence Into the Visualization and Modeling of Three-Dimensional Anatomy in Pediatric Surgical Patients. Journal of Pediatric Surgery, 2024; 59
https://doi.org/10.1016/j.jpedsurg.2024.07.014التقسيم اليدوي وبالذكاء الاصطناعي
تهدف تجزئة الصور الطبية إلى تقسيم الصور إلى مناطق ذات معنى لعزل البنى التشريحية واكتشاف الشذوذ وتوفير القياسات اللازمة للتشخيص والتخطيط العلاجي ومراقبة الأمراض. يمكن للأدوات الخوارزمية تسريع هذه العملية، مما يتيح العرض أو التصدير ثلاثي الأبعاد خلال دقائق. في هذه الدراسة، تم استخدام 3D Slicer لضبط الأجزاء بدقة، رغم أن معظم النماذج ثلاثية الأبعاد تم إنشاؤها تلقائيًا باستخدام إضافات الذكاء الاصطناعي.
أدوات التقسيم بالذكاء الاصطناعي
تستخدم تطبيقات التخطيط قبل الجراحة بشكل متزايد خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحليل الصور الطبية.
يمكن لـ TotalSegmentator، الذي تم تدريبه على 1,204 سلسلة تصوير مقطعي من مستشفى جامعة بازل، تقسيم 104 بنية تشريحية بدقة عالية. وهو مدمج في 3D Slicer وكذلك في منصات 3D/VR التجارية مثل Medicalholodeck.
يُعد MONAI إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم العميق في مجال الرعاية الصحية. توفر إضافته لـ 3D Slicer، المسماة MONAI Auto3DSeg، نماذج تقسيم آلية لأعضاء محددة وتمكّن الباحثين من تدريب نماذج مخصصة لحالات مرضية مستهدفة.
تمت إزالة هوية صور الرنين المغناطيسي والتصوير المقطعي للمرضى وتصديرها بصيغة DICOM لاختبار إضافات الذكاء الاصطناعي في 3D Slicer، باستخدام عينة ملائمة من حالات الجراحة لدى الأطفال.
الذكاء الاصطناعي في التخطيط ثلاثي الأبعاد للأطفال
وفرت عمليات إعادة البناء ثلاثية الأبعاد التي تم إنشاؤها بالذكاء الاصطناعي معالم تشريحية دقيقة للتخطيط قبل الجراحة في جراحة الأطفال، مع توافق وثيق مع التشريح أثناء العملية. عملت إضافات الذكاء الاصطناعي الرئيسية - TotalSegmentator وMONAI Auto3DSeg وRVesselX - محليًا، وأنتجت تقسيمات للصدر والبطن خلال 60 إلى 90 ثانية. وعلى الرغم من تدريبها على بيانات البالغين، فقد تمكنت من تحديد العديد من البنى التشريحية للأطفال بشكل موثوق لدمجها بفعالية مع الصور المعروضة حجميًا. شملت القيود انخفاض الدقة لدى المرضى صغار السن جدًا أو منخفضي الوزن، وغياب التطبيقات المتكاملة أثناء الجراحة. كما يمكن استخدام النماذج ثلاثية الأبعاد المصدّرة في التعليم، وتصور VR/AR، والطباعة ثلاثية الأبعاد لمحاكيات الجراحة أو الغرسات.
جعل التقسيم ثلاثي الأبعاد متاحًا باستخدام الذكاء الاصطناعي
لقد خفض الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية بشكل كبير الحواجز التقنية والمالية لإنشاء عمليات إعادة بناء ثلاثية الأبعاد من صور CT وMRI القياسية. تتيح الأدوات المتاحة للعامة الآن لجراحي الأطفال إنشاء نماذج عالية الدقة بسرعة دون الحاجة إلى خبرة متخصصة أو برامج باهظة الثمن. وتَعِد التطورات المستقبلية — مثل نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة خصيصًا على بيانات الأطفال — بدقة أكبر وتطبيقات أوسع أثناء الجراحة وفي التعليم.
يتيح Medicalholodeck، عند دمجه مع TotalSegmentator، توفير عمليات التقسيم خلال دقائق، مما يوفر نماذج ثلاثية الأبعاد سريعة وسهلة الوصول دون الحاجة إلى معالجة يدوية. ويساعد ذلك بشكل كبير في فهم تشريح كل مريض، وتحسين تخطيط الحالات، وقد يساهم في تحسين النتائج الجراحية.
لمزيد من المعلومات، يرجى الاتصال بـ info@medicalholodeck.com أبريل 2026
