مع التقدم المستمر في مجال الذكاء الاصطناعي وتقنيات التصوير، أصبح من الممكن تحقيق دقة أعلى في الطب القلبي. وفي هذا السياق، تأتي تقنية Local2Mesh كخطوة رائدة نحو تحسين إعادة بناء البطين الأيسر (LV) للقلب باستخدام التصوير بالرنين المغناطيسي القلبي (CMR).

التحديات الحالية في إعادة بناء القلب تشمل عدم تطابق slices والمعلومات المكانية المحدودة. ولكن مع Local2Mesh، يتم استخدام إطار عمل مبتكر يجمع بين المعلومات الهندسية والتوجيه المحلي لتحقيق تحسينات ملحوظة في الإعادة التركيبية. يقوم النظام بتشكيل شبكة ثلاثية الأبعاد (3D) من حدود ثنائية الأبعاد (2D) دون الحاجة إلى تنسيق ثلاثي الأبعاد.

تقنية Local2Mesh تتضمن استخدام التوجيه الهندسي لتصحيح مشكلات عدم التطابق بين الشرائح، وتوجيه محلي يضمن أن الميزات المرسومة تنتقل بشكل صحيح إلى نقاط الشبكة. هذه التحسينات تتيح أداءً أفضل في تحليل البيانات القلبية.

التجارب التي أجريت على مجموعتي بيانات متميزتين، M&Ms-2 وACDC، أظهرت أداءً فائقًا في إعادة التشكيل الهندسي وتقدير الوظائف مقارنةً بالطرق السابقة. الأهم من ذلك، أثبتت أن نقل المعرفة من مجموعة بيانات إلى أخرى لا يزال قويًا، مما يبرز الإمكانيات الكبيرة لهذه التقنية في التحليل القلبي.

بفضل Local2Mesh، يمكن الآن للأطباء والباحثين الاستفادة من بيانات دقيقة تدعم تصنيف الأمراض وتحليل الوظائف القلبية بشكل أفضل. للمزيد من المعلومات، يمكنك زيارة الرابط إلى الكود.