جلد 29، شماره 3 - ( 3-1401 )
جلد 29 شماره 3 صفحات 229-221 |
برگشت به فهرست نسخه ها
Research code: 0
Ethics code: 0
Clinical trials code: 0
استادیار، گروه رادیولوژی، دانشکده پزشکی، دانشگاه علوم پزشکی ارتش جمهوری اسلامی ایران، تهران، ایران ، Rezagerami64@gmail.com
چکیده: (634 مشاهده)
زمینه و هدف: هدف از این مطالعه مروری، ارزیابی این موضوع است که چگونه فناوری‌های جدید می‌توانند توانایی اکوکاردیوگرافی در تشخیص نقص قلب جنین را بهبود بخشند.
روش کار: به منظور بررسی کامل اثرات فناوری‌های جدید بر ظرفیت‌های تشخیصی اکوکاردیوگرافی جنین، یک مرور روایتی کامل با استفاده از روش‌شناسی سیستماتیک انجام شد. ما با استفاده از پایگاه‌های اطلاعاتی دانشگاهی معروف مانند Web of Science، ScienceDirect، Scopus، Springer و Google Scholar جستجوی ادبیات گسترده‌ای انجام دادیم. رویکرد جستجو شامل کلمات کلیدی هدفمند مربوط به اکوکاردیوگرافی جنین، فناوری پیشرفته و پیشرفت در تشخیص است. به منظور ارتقای شمول، جستجوی سیستماتیک پایگاه‌های اطلاعاتی ملی مانند پایگاه اطلاعات علمی (SID)، نورمگز، ماگیران و پایگاه استنادی علوم جهان اسلام (ISC) را برای شناسایی آثار مرتبط انجام دادیم. معیارهای جستجو محدود به مقالات منتشر شده تا ژانویه 2023 بود که شامل مقالات انگلیسی و فارسی زبان بود.
یافته‌ها: این تحقیق نشان میدهد که STIC، به عنوان یک روش تصویربرداری سه‌بعدی پویا، امکان ضبط مداوم داده‌های حجمی از قلب جنین را فراهم میکند و تصاویر دقیق و دقیقی از ساختارها و شریان‌های قلب ارائه میکند. ادغام یادگیری ماشین (ML) در اکوکاردیوگرافی جنین، دقت اندازه گیری های بیومتریک را بهبود میبخشد، زیرا سیستمهای هوشمصنوعی در تشخیص ناهنجاریهای مادرزادی قلب با استفاده از تصاویر معمولی مهارت دارند. علاوه بر این، استفاده از ارزیابیهای خودکار و یادگیری عمیق پتانسیل آنها را برای بررسی دقیق سیستمهای قلبی جنین نشان میدهد. این ادغام فناوری، محققان و پرسنل پزشکی را قادر می‌سازد تا ارزیابیهای دقیق‌تر و کامل‌تری از سلامت قلب جنین انجام دهند.
نتیجه‌گیری: نتایج به وضوح نشان میدهد که استفاده از فناوری مدرن در اکوکاردیوگرافی جنین نه تنها فرآیندهای تشخیصی را بهبود میبخشد، بلکه تأثیر مهمی در بهبود درمان و مدیریت مؤثر بیماری‌های قلبی جنین دارد. ادغام فناوری تصویربرداری و هوش مصنوعی پتانسیل قابل توجهی برای بهبود استانداردهای تشخیصی دارد، بنابراین کیفیت کلی مراقبت از جنین را بالا میبرد. نتایج بر تأثیر انقلابی بالقوه این فناوریها در حوزه اکوکاردیوگرافی جنین تأکید میکند.
روش کار: به منظور بررسی کامل اثرات فناوری‌های جدید بر ظرفیت‌های تشخیصی اکوکاردیوگرافی جنین، یک مرور روایتی کامل با استفاده از روش‌شناسی سیستماتیک انجام شد. ما با استفاده از پایگاه‌های اطلاعاتی دانشگاهی معروف مانند Web of Science، ScienceDirect، Scopus، Springer و Google Scholar جستجوی ادبیات گسترده‌ای انجام دادیم. رویکرد جستجو شامل کلمات کلیدی هدفمند مربوط به اکوکاردیوگرافی جنین، فناوری پیشرفته و پیشرفت در تشخیص است. به منظور ارتقای شمول، جستجوی سیستماتیک پایگاه‌های اطلاعاتی ملی مانند پایگاه اطلاعات علمی (SID)، نورمگز، ماگیران و پایگاه استنادی علوم جهان اسلام (ISC) را برای شناسایی آثار مرتبط انجام دادیم. معیارهای جستجو محدود به مقالات منتشر شده تا ژانویه 2023 بود که شامل مقالات انگلیسی و فارسی زبان بود.
یافته‌ها: این تحقیق نشان میدهد که STIC، به عنوان یک روش تصویربرداری سه‌بعدی پویا، امکان ضبط مداوم داده‌های حجمی از قلب جنین را فراهم میکند و تصاویر دقیق و دقیقی از ساختارها و شریان‌های قلب ارائه میکند. ادغام یادگیری ماشین (ML) در اکوکاردیوگرافی جنین، دقت اندازه گیری های بیومتریک را بهبود میبخشد، زیرا سیستمهای هوشمصنوعی در تشخیص ناهنجاریهای مادرزادی قلب با استفاده از تصاویر معمولی مهارت دارند. علاوه بر این، استفاده از ارزیابیهای خودکار و یادگیری عمیق پتانسیل آنها را برای بررسی دقیق سیستمهای قلبی جنین نشان میدهد. این ادغام فناوری، محققان و پرسنل پزشکی را قادر می‌سازد تا ارزیابیهای دقیق‌تر و کامل‌تری از سلامت قلب جنین انجام دهند.
نتیجه‌گیری: نتایج به وضوح نشان میدهد که استفاده از فناوری مدرن در اکوکاردیوگرافی جنین نه تنها فرآیندهای تشخیصی را بهبود میبخشد، بلکه تأثیر مهمی در بهبود درمان و مدیریت مؤثر بیماری‌های قلبی جنین دارد. ادغام فناوری تصویربرداری و هوش مصنوعی پتانسیل قابل توجهی برای بهبود استانداردهای تشخیصی دارد، بنابراین کیفیت کلی مراقبت از جنین را بالا میبرد. نتایج بر تأثیر انقلابی بالقوه این فناوریها در حوزه اکوکاردیوگرافی جنین تأکید میکند.
واژه‌های کلیدی: اکوکاردیوگرافی جنین، اختلالات قلبی جنین، یادگیری ماشینی، هوشمصنوعی، معاینات کامپیوتری