आईआईटी गुवाहाटी के शोधकर्ताओं ने एक्स-रे छवियों से घुटने के पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस की भविष्यवाणी करने के लिए एआई-आधारित मॉडल विकसित किया

गुवाहाटी (एएनआई): घुटने के ऑस्टियोआर्थराइटिस के रोगियों को बड़ी राहत देते हुए, भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान, गुवाहाटी के शोधकर्ताओं ने एक डीप लर्निंग (डीएल)-आधारित ढांचा विकसित किया है, जिसका नाम ऑस्टियो एचआरनेट है। एक्स-रे छवियों से घुटने के ऑस्टियोआर्थराइटिस (ओए) की गंभीरता का स्वचालित रूप से आकलन करता है।

इस एआई-आधारित मॉडल का उपयोग बीमारी की गंभीरता के स्तर का पता लगाने और अधिक सटीक निदान के लिए दूर से चिकित्सा चिकित्सकों की सहायता के लिए किया जा सकता है।

देश में घुटने के ऑस्टियोआर्थराइटिस का प्रसार 28 प्रतिशत है और उन्नत चरण में पूर्ण संयुक्त प्रतिस्थापन के अलावा इस स्थिति का कोई संभावित इलाज नहीं है, इसलिए दर्द प्रबंधन और व्यवहार सुधार के लिए शीघ्र निदान आवश्यक है।

घुटने के ओए के प्रभावी निदान के लिए एमआरआई और सीटी स्कैन घुटने के जोड़ों की 3डी छवि प्रदान करते हैं लेकिन उनकी उपलब्धता सीमित और महंगी है।

नियमित निदान के लिए, एक्स-रे इमेजिंग बहुत प्रभावी और आर्थिक रूप से अधिक व्यवहार्य है।

शोधकर्ता नैदानिक ​​मूल्यांकन में सहायता के लिए एक्स-रे छवियों या रेडियोग्राफ़ से घुटने के पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस का स्वचालित पता लगाने को बढ़ाने के लिए काम कर रहे हैं। इस दिशा में, आईआईटी गुवाहाटी टीम ने घुटने के ओए की गंभीरता का स्वचालित रूप से आकलन करने के लिए एक एआई-आधारित मॉडल विकसित किया है।

घुटने के ओए भविष्यवाणी मॉडल के बारे में बोलते हुए, आईआईटी गुवाहाटी के गणित विभाग के सहायक प्रोफेसर, पलाश घोष ने कहा, "दूसरों की तुलना में, हमारा मॉडल उस क्षेत्र को इंगित कर सकता है जो घुटने के पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस की गंभीरता के स्तर को तय करने के लिए चिकित्सकीय रूप से सबसे महत्वपूर्ण है, जिससे चिकित्सा में मदद मिलती है। चिकित्सक शुरुआती चरण में ही बीमारी का सटीक पता लगा लेते हैं।"

प्रस्तावित दृष्टिकोण लोकप्रिय गहरे मॉडलों का प्रत्यक्ष प्लग-एंड-प्ले नहीं है। एआई-आधारित मॉडल एक कुशल डीप कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) यानी छवि पहचान से एक एल्गोरिदम का उपयोग करता है।

यह मॉडल विश्व स्वास्थ्य संगठन (डब्ल्यूएचओ) द्वारा अनुमोदित केलग्रेन और लॉरेंस (केएल) ग्रेडिंग स्केल के अनुसार घुटने की ओए गंभीरता की भविष्यवाणी करता है जो ग्रेड 0 (कम गंभीरता) से 4 (उच्च गंभीरता) तक होती है।

इसे घुटने के एक्स-रे की बहु-स्तरीय विशेषताओं को पकड़ने के लिए हाई-रिज़ॉल्यूशन नेटवर्क (एचआरनेट) नामक सबसे हालिया गहरे मॉडल में से एक पर बनाया गया है।

इस कार्य के आगे के अनुप्रयोग के बारे में बोलते हुए, आईआईटी गुवाहाटी के कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग विभाग के प्रोफेसर अरिजीत सूर ने कहा, "हालांकि सरल, प्रस्तावित मॉडल एक्स-रे जैसे सस्ते रेडियोग्राफिक तौर-तरीकों का विश्लेषण करने के लिए एक अच्छा प्रारंभिक बिंदु हो सकता है। हमारा समूह है वर्तमान में इस बात पर ध्यान केंद्रित किया जा रहा है कि डीप लर्निंग आधारित मॉडल कितने कुशल डिज़ाइन किए जा सकते हैं ताकि हम सस्ते और आसानी से उपलब्ध तौर-तरीकों जैसे कि बहुत कम-रिज़ॉल्यूशन वाली रेडियोग्राफ़िक छवियों या यहां तक कि स्मार्टफोन द्वारा रेडियोग्राफ़िक प्लेटों से ली गई तस्वीरों पर भी काम कर सकें।"

टीम इन मॉडलों को इस तरह से पुन: कॉन्फ़िगर करने के लिए काम कर रही है कि उन्हें संसाधन-बाधित उपकरणों में तैनात किया जा सके ताकि चिकित्सा पेशेवरों को निदान के लिए प्रारंभिक लेकिन सटीक अनुमान आसानी से मिल सके।

इस कार्य में इस क्षेत्र में, विशेषकर ग्रामीण भारत में कुशल कर्मियों की भारी कमी को कम करने की क्षमता है।

शोध को मल्टीमीडिया टूल्स एंड एप्लिकेशन जर्नल में प्रकाशन के लिए स्वीकार कर लिया गया है। इसे प्रोफेसर सूर और डॉ. पलाश घोष की संयुक्त देखरेख में एमटेक डेटा साइंस के छात्र (अब स्नातक) रोहित कुमार जैन द्वारा किया गया था।

अनुसंधान दल में आईआईटी गुवाहाटी में प्रोफेसर सूर के पूर्व पीएचडी छात्र, डॉ. प्रसेन कुमार शर्मा और डॉ. सिबाजी गज (अब क्लीवलैंड क्लिनिक, ओहियो, यूएसए में एक शोध साथी) भी शामिल हैं। (एएनआई)