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हाथ के दर्द की गुत्थी सुलझाएगा AI, नसों की बीमारी की पहचान अब मिनटों में!

locationजयपुरPublished: Dec 24, 2023 10:13:08 am

Submitted by:

Manoj Kumar

भारतीय विज्ञान संस्थान (आईआईएससी) के शोधकर्ताओं ने एस्टर-सीएमआई अस्पताल के सहयोग से एक ऐसा एआई उपकरण विकसित किया है जो अल्ट्रासाउंड वीडियो में मध्यन तंत्रिका का पता लगा सकता है और कार्पल टनल सिंड्रोम (सीटीएस) का पता लगा सकता है - एक सामान्य स्थिति जो हाथ और बांह में सुन्नता, झनझनाहट और दर्द का कारण बनता है।

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Indian scientists develop tool to diagnose nerve disorders in hands
भारतीय विज्ञान संस्थान (आईआईएससी) के शोधकर्ताओं ने एस्टर-सीएमआई अस्पताल के सहयोग से एक ऐसा एआई उपकरण विकसित किया है जो अल्ट्रासाउंड वीडियो में मध्यन तंत्रिका का पता लगा सकता है और कार्पल टनल सिंड्रोम (सीटीएस) का पता लगा सकता है - एक सामान्य स्थिति जो हाथ और बांह में सुन्नता, झनझनाहट और दर्द का कारण बनता है।
सीटीएस तब होता है जब मध्यन तंत्रिका, जो बांह से हाथ तक चलती है, कलाई के कार्पल टनल भाग में संकुचित होती है, जिसके परिणामस्वरूप सुन्नता, झनझनाहट या दर्द होता है। यह सबसे आम तंत्रिका-संबंधी विकारों में से एक है, विशेष रूप से उन व्यक्तियों को प्रभावित करता है जो बार-बार हाथ की गतिविधियां करते हैं, जैसे कि कार्यालय कर्मचारी जो कीबोर्ड के साथ काम करते हैं, असेंबली लाइन वर्कर और खिलाड़ी।
डॉक्टर वर्तमान में मध्यन तंत्रिका की कल्पना करने के लिए अल्ट्रासाउंड का उपयोग करते हैं, और इसके आकार, आकार और किसी भी संभावित असामान्यताओं का आकलन करते हैं।

"लेकिन एक्स-रे और एमआरआई स्कैन के विपरीत, अल्ट्रासाउंड छवियों और वीडियो में क्या हो रहा है, यह पता लगाना मुश्किल है," करण आर गुजराती, पहले लेखक और सीडीएस, आईआईएससी के पूर्व एमटेक छात्र ने कहा।
"कलाई पर, तंत्रिका काफी दिखाई देती है, इसकी सीमाएं स्पष्ट हैं, लेकिन अगर आप कोहनी क्षेत्र में नीचे जाते हैं, तो कई अन्य संरचनाएं हैं, और तंत्रिका की सीमाएं स्पष्ट नहीं हैं।"

मध्यन तंत्रिका को ट्रैक करना उन उपचारों के लिए भी महत्वपूर्ण है जिनमें डॉक्टरों को बांह पर स्थानीय संज्ञाहरण देने या दर्द से राहत के लिए मध्यन तंत्रिका को अवरुद्ध करने की आवश्यकता होती है।
अपने उपकरण को विकसित करने के लिए, टीम ने चैटजीपीटी को शक्ति देने वाले के समान, ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर पर आधारित मशीन लर्निंग मॉडल की ओर रुख किया।

उन्होंने एस्टर-सीएमआई अस्पताल में लीड कंसल्टेंट न्यूरोलॉजिस्ट लोकेश बथला के साथ सहयोग किया, मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए स्वस्थ प्रतिभागियों और सीटीएस वाले लोगों दोनों से अल्ट्रासाउंड वीडियो एकत्र और एनोटेट किया। एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, मॉडल अल्ट्रासाउंड वीडियो के व्यक्तिगत फ़्रेम में मध्यन तंत्रिका को विभाजित करने में सक्षम था।
आईईईई ट्रांजैक्शंस ऑन अल्ट्रासोनिक्स, फेरोइलेक्ट्रिक्स, एंड फ्रीक्वेंसी कंट्रोल में वर्णित मॉडल, स्वचालित रूप से तंत्रिका के क्रॉस-सेक्शनल क्षेत्र को मापने में भी सक्षम था, जिसका उपयोग सीटीएस के निदान के लिए किया जाता है। यह माप एक सोनोग्राफर द्वारा मैन्युअल रूप से किया जाता है।
"उपकरण इस प्रक्रिया को स्वचालित करता है। यह वास्तविक समय में क्रॉस-सेक्शनल क्षेत्र को मापता है," बथला ने समझाया। शोधकर्ताओं ने कहा कि यह कलाई क्षेत्र में 95 प्रतिशत से अधिक सटीकता के साथ मध्यन तंत्रिका के क्रॉस-सेक्शनल क्षेत्र की रिपोर्ट करने में सक्षम था।
हालांकि सीटी और एमआरआई स्कैन को स्क्रीन करने के लिए कई मशीन लर्निंग मॉडल विकसित किए गए हैं, लेकिन अल्ट्रासाउंड वीडियो, विशेष रूप से तंत्रिका अल्ट्रासाउंड के लिए बहुत कम विकसित किए गए हैं।

(आईएएनएस)

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