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.2024.07.014मैनुअल और AI सेगमेंटेशन
मेडिकल इमेज सेगमेंटेशन का उद्देश्य छवियों को सार्थक क्षेत्रों में विभाजित करना है ताकि शारीरिक संरचनाओं को अलग किया जा सके, असामान्यताओं का पता लगाया जा सके, और निदान, उपचार योजना तथा रोग निगरानी के लिए माप प्रदान किए जा सकें। एल्गोरिदमिक टूल्स इस प्रक्रिया को तेज कर सकते हैं, जिससे कुछ ही मिनटों में 3D रेंडरिंग या एक्सपोर्ट संभव हो जाता है। इस अध्ययन में, सेगमेंट्स को फाइन-ट्यून करने के लिए 3D Slicer का उपयोग किया गया, हालांकि अधिकांश 3D मॉडल AI एक्सटेंशनों का उपयोग करके स्वचालित रूप से बनाए गए थे।
AI सेगमेंटेशन टूल्स
प्रीऑपरेटिव योजना के लिए एप्लिकेशन मेडिकल इमेज का विश्लेषण करने हेतु बढ़ते हुए AI एल्गोरिदम का उपयोग कर रहे हैं।
University Hospital Basel की 1,204 CT श्रृंखलाओं पर प्रशिक्षित TotalSegmentator, 104 शारीरिक संरचनाओं को उच्च सटीकता के साथ सेगमेंट कर सकता है। यह 3D Slicer और Medicalholodeck जैसे व्यावसायिक 3D/VR प्लेटफ़ॉर्म में एकीकृत है।
MONAI स्वास्थ्य सेवा के लिए एक ओपन-सोर्स डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है। इसका 3D Slicer एक्सटेंशन, MONAI Auto3DSeg, विशिष्ट अंगों के लिए स्वचालित सेगमेंटेशन मॉडल प्रदान करता है और शोधकर्ताओं को लक्षित पैथोलॉजी के लिए कस्टम मॉडल प्रशिक्षित करने में सक्षम बनाता है।
रोगियों के MRI और CT स्कैन को पहचान-रहित बनाया गया और DICOM प्रारूप में निर्यात किया गया ताकि 3D Slicer में AI एक्सटेंशनों का परीक्षण किया जा सके, जिसमें बाल शल्य चिकित्सा मामलों का सुविधा-आधारित नमूना उपयोग किया गया।
बाल चिकित्सा 3D योजना में AI
AI-जनित 3D पुनर्निर्माणों ने बाल शल्य चिकित्सा में प्रीऑपरेटिव योजना के लिए सटीक शारीरिक लैंडमार्क प्रदान किए, जो इंट्राऑपरेटिव एनाटॉमी के साथ निकटता से मेल खाते थे। प्रमुख AI एक्सटेंशन — TotalSegmentator, MONAI Auto3DSeg, और RVesselX — स्थानीय रूप से चले और 60-90 सेकंड में थोरासिक तथा एब्डॉमिनल सेगमेंटेशन तैयार किए। यद्यपि इन्हें वयस्क डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था, फिर भी इन्होंने कई बाल चिकित्सा संरचनाओं की विश्वसनीय पहचान की ताकि वॉल्यूम-रेंडर्ड इमेजों के साथ प्रभावी सुपरइम्पोजिशन किया जा सके। सीमाओं में बहुत छोटे या कम वजन वाले रोगियों में कम सटीकता और एकीकृत इंट्राऑपरेटिव अनुप्रयोगों की कमी शामिल थी। निर्यात किए गए 3D मॉडल शिक्षा, VR/AR विज़ुअलाइज़ेशन, और सर्जिकल सिम्युलेटर या इम्प्लांट की 3D प्रिंटिंग के लिए भी उपयोग किए जा सकते थे।
AI के साथ 3D सेगमेंटेशन को सुलभ बनाना
AI और कंप्यूटर विज़न ने मानक CT और MRI स्कैन से 3D पुनर्निर्माण तैयार करने की तकनीकी और वित्तीय बाधाओं को काफी कम कर दिया है। सार्वजनिक रूप से उपलब्ध टूल अब बाल शल्य चिकित्सकों को विशेष विशेषज्ञता या महंगे सॉफ़्टवेयर के बिना जल्दी से उच्च-गुणवत्ता वाले मॉडल बनाने की अनुमति देते हैं। भविष्य के विकास — जैसे विशेष रूप से बाल चिकित्सा डेटा पर प्रशिक्षित AI मॉडल — और भी अधिक सटीकता तथा व्यापक इंट्राऑपरेटिव और शैक्षिक अनुप्रयोगों का वादा करते हैं।
Medicalholodeck, जब TotalSegmentator के साथ संयोजित किया जाता है, तो कुछ ही मिनटों में सेगमेंटेशन उपलब्ध कराता है, जिससे बिना मैनुअल प्रोसेसिंग के तेज़ और सुलभ 3D मॉडल प्राप्त होते हैं। यह प्रत्येक रोगी की शारीरिक संरचना को समझने में महत्वपूर्ण सहायता करता है, केस योजना को बेहतर बनाता है, और सर्जिकल परिणामों में सुधार कर सकता है।
अधिक जानकारी के लिए संपर्क करें info@medicalholodeck.com अप्रैल 2026
