आईआईटी-जी ने घुटने की ओए गंभीरता का आकलन करने के लिए गहन शिक्षण-आधारित रूपरेखा विकसित की है

गुवाहाटी: भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान (आईआईटी), गुवाहाटी ने एक गहन शिक्षण (डीएल)-आधारित ढांचा विकसित किया हैजो एक्स-रे छवियों से घुटने के पुराने ऑस्टियोआर्थराइटिस (ओए) की गंभीरता का स्वचालित रूप से आकलन करता है।

आईआईटी, गुवाहाटी की एक विज्ञप्ति में कहा गया है कि एआई-आधारित मॉडल, जिसे ओस्टियोएचआरनेट कहा जाता है, का उपयोग ओए की गंभीरता के स्तर का पता लगाने और अधिक सटीक निदान के लिए दूर से चिकित्सा चिकित्सकों की सहायता करने के लिए किया जा सकता है।

घुटने का ऑस्टियोआर्थराइटिस दुनिया में सबसे आम मस्कुलोस्केलेटल विकार है। भारत में इसका प्रचलन 28 प्रतिशत से अधिक है। इसमें कहा गया है कि चूंकि इसका कोई इलाज नहीं है, लेकिन उन्नत चरण में संपूर्ण जोड़ प्रतिस्थापन है, इसलिए दर्द प्रबंधन और व्यवहार सुधार के लिए शीघ्र निदान आवश्यक है।

संस्थान के 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। विज्ञप्ति में कहा गया है कि उनकी टीम ने एआई-आधारित मॉडल विकसित किया है जो घुटने के ओए की गंभीरता का स्वचालित रूप से आकलन करता है।

आईआईटी-गुवाहाटी के कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग विभाग के प्रोफेसर अरिजीत सूर ने कहा, “प्रस्तावित मॉडल एक्स-रे जैसे सस्ते रेडियोग्राफिक तौर-तरीकों के विश्लेषण के लिए एक अच्छा प्रारंभिक बिंदु हो सकता है। हमारा समूह वर्तमान में इस बात पर ध्यान केंद्रित कर रहा है कि कैसे कुशल गहन शिक्षण आधारित मॉडल डिज़ाइन किए जा सकते हैं ताकि हम सस्ती 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।

विकार के प्रभावी निदान के लिए एमआरआई और सीटी स्कैन घुटने के जोड़ों की 3-डी छवि प्रदान करते हैं। हालाँकि, उनकी उपलब्धता सीमित और महंगी है। नियमित निदान के लिए एक्स-रे इमेजिंग बहुत प्रभावशाली है और आर्थिक रूप से अधिक व्यवहार्य है।

संस्थान में गणित विभाग में सहायक प्रोफेसर पलाश घोष ने कहा, “मौजूद अन्य मॉडलों की तुलना में, हमारे द्वारा विकसित 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। यह चिकित्सा चिकित्सकों को प्रारंभिक चरण में विकार का सटीक पता लगाने में मदद कर सकता है।

सुर और घोष की संयुक्त देखरेख में रोहित कुमार जैन का शोध 'मल्टीमीडिया टूल्स एंड एप्लिकेशन' जर्नल में प्रकाशन के लिए स्वीकार कर लिया गया है। शोध दल में प्रसेन कुमार शर्मा और सिबाजी गज भी शामिल थे।

विज्ञप्ति में कहा गया है कि मॉडल विश्व स्वास्थ्य संगठन 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 उच्च-रिज़ॉल्यूशन नेटवर्क (एचआरनेट) नामक सबसे हालिया गहरे मॉडल में से एक पर बनाया गया है। यह एक कुशल गहरे कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क, छवि पहचान से एक एल्गोरिदम का उपयोग करता है।

विज्ञप्ति में कहा गया है कि यह लोकप्रिय डिप मॉडल का सीधा प्लग-एंड-प्ले नहीं है।

“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 पेशेवर आसानी से निदान के लिए प्रारंभिक लेकिन सटीक अनुमान प्राप्त कर सकें।