एचआईवी / एड्स की देखभाल निदान के बिंदु में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और बायोफोटोनिक तकनीकों का महत्व

 

सार :

जैव फोटोनिक्स विज्ञान की एक शाखा है जो ऊतकों और कोशिकाओं जैसे जैविक पदार्थों में प्रकाश की बातचीत से निपटती है माइक्रोन से नैनो स्तर तक के पैमाने पर। बायोफोटोनिक्स के इस गुण से छिपे ज्ञान को समझने की ओर अग्रसर होता है सेल-सेल इंटरैक्शन, सेल-टिशू इंटरैक्शन और इतने पर। उपचार के लिए एचआईवी / एड्स में इसका और अधिक पता लगाने की आवश्यकता है
निदान। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस आधारित भविष्य कहनेवाला मॉडल ऐसे चिप्स को विकसित करने में मदद करते हैं जो लागत प्रभावी हैं, उपयोग करने के लिए तैयार हैं
और निदान के लिए कम समय की आवश्यकता होती है। इन फोटोनिक्स आधारित तरीकों को एचआईवी के लिए चिकित्सीय विकसित करने की भी आवश्यकता है।
कीवर्ड: बायोफोटोनिक्स; कृत्रिम होशियारी; चिकित्सा विज्ञान; HIV
  तकनीक में उन्नति आज की जरूरत है। उसके साथ बढ़ती अत्याधुनिक तकनीक, निदान और उपचार
समय कम हो गया है बायो फोटोनिक तकनीक उनमें से एक है। जैव फोटोनिक्स का अनुशासन बातचीत से संबंधित है प्रकाश की, या विद्युत चुम्बकीय विकिरणों के साथ जीव और जैविक रूप से सक्रिय मैक्रोमोलेक्यूल्स जैसे प्रोटीन (हीमोग्लोबिन), न्यूक्लिक एसिड (डीएनए और आरएनए), और चयापचयों (ग्लूकोज और लैक्टोज)। दोनों उच्च (एक्स रे) में और कम (रेडियो फ्रीक्वेंसी (RF)) शरीर को ऊर्जा देती है पारदर्शी, यह गैर-इनवेसिव इमेजिंग की अनुमति देता है अंगों और हड्डियों की आंतरिक संरचना। यह ध्यान केंद्रित प्रकाश है
रंगों के साथ लेज़रों का उपयोग विभिन्न प्रकार के लिए किया जा सकता है के विशिष्ट क्षेत्रों के अद्वितीय चिकित्सीय हस्तक्षेप
अंगों और ऊतकों।

एचआईवी (मानव इम्युनोडेफिशिएंसी वायरस) का पता लगाना जैविक नमूने महत्वपूर्ण है। हाल ही में एक ऑप्टिकल बायोसेंसर पेटेंट कराया गया है जो वायरस का पता लगाने में सक्षम है संक्रमित होने के बाद सप्ताह, 4 घंटे के कुल परीक्षण समय के साथ और 45 मिनट इस प्रकार नैदानिक ​​परिणाम की अनुमति देते हैं उसी दिन प्राप्त किया गया [१]। बायोसेंसर जोड़ती है सोने के साथ सूक्ष्म सिलिकॉन संरचनाएं नैनोकणों, दोनों p24- विशिष्ट के साथ कार्य करते हैं एंटीबॉडी। सोने के नैनोकणों में प्रकाश होता है अनुनाद जिन्हें प्लास्मन के नाम से जाना जाता है, जो सक्षम हैं बहुत कुशलता से प्रकाश बिखेरना। micromechanical संरचनाएं उत्कृष्ट यांत्रिक सेंसर हैं जो सक्षम हैं इंटरमॉलिक्युलर बलों के रूप में छोटे रूप में बातचीत का पता लगाना। इन दोनों संरचनाओं के संयोजन से दोनों का निर्माण होता है मैकेनिकल और ऑप्टिकल सिग्नल जो एक दूसरे को बढ़ाते हैं, P24 का पता लगाने के लिए उल्लेखनीय संवेदनशीलता पैदा करना (HIV के लिए प्रोटीन मार्कर) [2]।

में बायोमार्कर और वायरस का पता लगाना और इसकी मात्रा निर्धारित करना जैविक नमूनों की शुरुआत में व्यापक अनुप्रयोग हैं रोग निदान और उपचार की निगरानी। यह किया गया है एक लेबल-मुक्त ऑप्टिकल सेंसिंग तंत्र का प्रदर्शन किया नैनोस्ट्रक्टेड फोटोनिक क्रिस्टल (पीसी) का उपयोग करके कब्जा कर सकते हैं
और जैविक रूप से अक्षुण्ण वायरस (HIV-1) की मात्रा निर्धारित करें प्रासंगिक नमूने [3,4
बायो फोटोनिक्स और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक प्रकाशिकी और फोटोनिक्स के अनुप्रयोगों के साथ, विभिन्न तरीके स्पेक्ट्रोफोटोमीटर द्वारा विकसित किए जाते हैं, रोग निदान के लिए माइक्रोस्कोपी और लेजर आदि केवल आणविक स्तर लेकिन ऊतक स्तर में भी।

Im हाइपर स्पेक्ट्रल इमेजिंग (HSI): इसे इमेजिंग भी कहा जाता है स्पेक्ट्रोमीटर जिसमें विभिन्न चिकित्सा अनुप्रयोग शामिल हैं विशेष रूप से छवि निर्देशित सर्जरी और के निदान में
रोगों। यह माना गया है कि प्रकीर्णन, ऊतकों की प्रतिदीप्ति और अवशोषण गुण इस प्रकार भिन्न होते हैं
रोग बढ़ता है। इसलिए, प्रेषित, परावर्तित, और ऊतक से फ्लोरोसेंट प्रकाश किया गया है
मात्रात्मक नैदानिक ​​डेटा वाले HIS द्वारा कब्जा कर लिया गया। जिसका उपयोग कृत्रिम बुद्धि आधारित मशीन द्वारा किया जा सकता है एचआईवी रोग और इसके उपयोग की व्याख्या करने की तकनीक सीखना
विशेष समय में एआरटी [5]।
डिफ्यूज ऑप्टिकल इमेजिंग: इस तकनीक में वर्गीकृत किया गया है
दो समूह:
क) ऑप्टिकल स्थलाकृति को परिभाषित करें --- यदि ऊतक ऑप्टिकल
संपत्तियों को समय की अवधि के बाद संशोधित किया जाता है, वहाँ हैं
फोटॉन द्वारा उसी डिटेक्टर तक पहुंचने की संभावनाएं
औसत दर्जे की तीव्रता में परिवर्तन। एक 2 डी स्थलाकृतिक
डेटा सेट का निर्माण परिवर्तनों को मापने के द्वारा किया जा सकता है
स्रोत और डिटेक्टर के हर सेट के बीच। इससे मदद मिलती है
एक ऊतक स्तर पर एचआईवी का अध्ययन करें [6]।
ख) पुनर्रचित स्थलाकृति - अवशोषण परिवर्तन
उच्च संकल्प छवियों द्वारा निर्धारित होता है
छवि के 3 डी पुनर्निर्माण का उत्पादन। यह है
आमतौर पर अवशोषण का पता लगाने के माध्यम से किया जाता है
वितरण, जहां मापा गया डेटा के साथ मिलान किया जाता है
कई अवशोषण के सिमुलेशन परिणाम
3 डी छवियों के अंदर वितरण। इसलिए
के बीच विभिन्न दूरी पर सिग्नल की रिकॉर्डिंग
स्रोत और डिटेक्टर आवश्यक है और मापा [7]।
इन परिणामों का उपयोग कृत्रिम के लिए इनपुट के रूप में किया जाएगा
इंटेलिजेंस आधारित मशीन सीखने की तकनीक
विशेष चरण में और साथ ही रोग निदान
एचआईवी संक्रमण के आणविक स्तर को अच्छी तरह से समझा जाता है।

 डिफ्यूज ऑप्टिकल टोमोग्राफी: इस तकनीक की जरूरत है
3 डी छवियों के पुनर्निर्माण में गणना टोमोग्राफी
जहां ऊतक माप के अनुक्रम की रिकॉर्डिंग है
प्रदर्शन किया। 3 डी छवि को विभिन्न से प्राप्त करना होगा
कोण जो एचआईवी की पूरी जानकारी देंगे
प्रभावित कोशिकाएं / ऊतक [8]।

 लेज़र: इसका बेहतर अगर लेज़र सिस्टम सेंसर के साथ प्रयोग किया जाता है
नियंत्रण। क्योंकि सेंसर नियंत्रित लेजर सिस्टम के होते हैं
चिकित्सा के क्षेत्र में ध्यान केंद्रित। इसमें पहले इस्तेमाल किया गया था
कैंसर का इलाज। लेकिन इसका उपयोग एचआईवी की निगरानी के लिए किया जा सकता है
शरीर में संक्रमण फैल गया।

Ometer फ्लो साइटोमीटर (FC): एक प्रवाह साइटोमीटर एक मशीन है संचालित यंत्र जिसका उपयोग एकल कोशिका की जांच के लिए किया जा सकता है गुण यानी, एक समय में केवल एक सेल का विश्लेषण करने की अनुमति दें। इसका उपयोग सेल की ग्रैन्युलैरिटी, सेल के आकार को मापने के लिए किया जा सकता है, और विभिन्न सेल घटकों को शामिल करने के लिए नव संश्लेषित डीएनए और कुल डीएनए, की संख्या विशिष्ट सेल सतह रिसेप्टर्स, जीन अभिव्यक्ति के रूप में एक विशेष जीन के लिए दूत आरएनए की मात्रा, और क्षणिक संकेतन ईवेंट और इंट्रासेल्युलर की मात्रा जीवित कोशिकाओं में प्रोटीन। इसलिए एफसी अध्ययन के लिए सबसे अनुकूल है एचआईवी सुविधाएँ। इसका उपयोग एचआईवी रोग के निदान में भी किया जाता है !
इसकी प्रगति के रूप में [6]।

 फ्लोरोसेंट मार्कर: जैव की एक महत्वपूर्ण विशेषता फोटोनिक्स में कोशिकाओं का दृश्य और पता लगाना शामिल है और ऊतक। जिसमें फ्लोरोसेंट का इंजेक्शन शामिल है मार्कर, एक जीवित प्रणाली में, एक सेल की गतिशीलता का पालन करने के लिए और दवा वितरण? यह दृश्य और का पता लगाने फ्लोरोसेंट मार्करों को गिना जा सकता है और रहने पर प्रभाव डाल सकता हैसिस्टम AI आधारित ML तकनीकों द्वारा साझा किया जाता है। इसके द्वाराविधि सेल प्रतिक्रिया और ऊतकों को दवा वितरण कर रहे हैं विशिष्ट समय में निगरानी की गई। इसमें इस्तेमाल किया जा सकता है प्रतिदीप्ति आजीवन इमेजिंग माइक्रोस्कोपी (FLIM)।
FILM द्वारा प्राप्त जानकारी का उपयोग स्थानीय में किया जाता है पर्यावरण संवेदन, आणविक बातचीत का पता लगाने, परिवर्तन का पता लगाने, भेदभाव का पता लगाने कई लेबल या पृष्ठभूमि को हटाने, ऊतक ऑटो प्रतिदीप्ति द्वारा लक्षण वर्णन और नई सामग्री का लक्षण वर्णन और गुणवत्ता नियंत्रण। सब इनपुट डेटा के लिए इन मापदंडों पर आधारित अध्ययन आवश्यक है मशीन सीखने की तकनीक। और हमारी उम्मीद थी परिणाम यह अनुमान लगाने में सक्षम होगा कि कौन सा पैरामीटर सबसे अच्छा है, एचआईवी के अध्ययन सेल आधारित  बातचीत के लिए। कोंफोकल माइक्रोस्कोपी और मल्टीफ़ोटो माइक्रोस्कोपी भी पाए जाते हैं एचआईवी कोशिकाओं के लिए उपयुक्त होने के लिए। क्योंकि मल्टीपोटन में
माइक्रोस्कोपी, दो घटना के तात्कालिक अवशोषण
एक स्पंदित अवरक्त लेजर स्रोत से फोटॉन देखे गए हैं।
तो यह कैसे एक विशेष एचआईवी संक्रमित सेल में मदद करेगा
प्रतिक्रिया [7]।

  लक्षित आणविक इमेजिंग: इसमें एनालिसिसमाइक्रोन-स्तरीय जैविक प्रक्रियाओं को शामिल किया गया है। इसका उपयोग थैसैप और आणविक प्रणाली की भूमिका का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है
अणुओं से संकेत घटना। इसलिए उत्पादित छवि 3-डी स्थानिक वितरण का वर्णन करती है ऊतक में लक्षित अणु, निर्दिष्ट करता है आणविक स्तर पर नैदानिक ​​डेटा, और दिखाता है
कार्यात्मक सेल गुण। ये गुण आवश्यक हैं इसके साथ आणविक स्तर पर एचआईवी संक्रमित कोशिकाओं का अध्ययन करने के लिए कार्यक्षमता एचआईवी [8] के नए रास्ते खोलती है अन्य तरीके जैसे ऑप्टिकल ट्रैपिंग, दूसरा हार्मोनिक मामले में पता लगाने के लिए ट्रैपिंग और सेल ट्रांसफ़ेक्शन का उपयोग किया जाता है
एच.आई.वी.

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस हमारे कंप्यूटर को हल करने के लिए बनाता है डेटा का प्रशिक्षण और परीक्षण करके जटिल समस्या हमारे द्वारा दिया गया। इसलिए हमारी बुद्धि और कंप्यूटर सीखने खुफिया मॉडल या हमारे विकास के लिए एक साथ काम करता है बेहतर उपयोग के लिए ज्ञान। मशीन लर्निंग जो पैटर्न से विकसित हुई
मान्यता और कम्प्यूटेशनल शिक्षण सिद्धांत, करने में सक्षम है ऐसे एल्गोरिदम का निर्माण करें जो भविष्यवाणियों को सीख और बना सके डेटा के साथ। सॉफ्टवेयर सीखने की कई मशीनें हैं उपकरण। हम निर्णय ट्री इंडक्शन एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं और WEKA सॉफ्टवेयर पैकेज [6] के Nave बेयस एल्गोरिथ्म वर्गीकृत और दिए गए एचआईवी डेटा सेट की तुलना करें। सीडी 4 + गिनती और आईएल -10, पी 24, आईएफएन- बायोमार्कर का निर्धारण करने के लिए उपयोग किया गया था एचआईवी / एड्स का निदान और जांच [9,10]। वहाँ एचआईवी कोर्स के दौरान बातचीत और प्रगति थी उपर्युक्त जैव फोटोनिक्स विधियों द्वारा पता लगाया गया:

Agram निर्णय वृक्ष: एक निर्णय वृक्ष (या वृक्ष आरेख) एक है निर्णय समर्थन उपकरण जो एक पेड़ की तरह ग्राफ या मॉडल का उपयोग करता है निर्णय और उनके संभावित परिणाम सहित मौका घटना के परिणाम, संसाधन लागत, और उपयोगिता। निर्णय पेड़ों का एक और उपयोग के लिए एक वर्णनात्मक साधन के रूप में है सशर्त संभावनाओं की गणना। डाटा माइनिंग में और मशीन लर्निंग, एक निर्णय पेड़ एक भविष्य कहनेवाला मॉडल है; वह है, किसी वस्तु के बारे में टिप्पणियों से मानचित्रण करना इसके लक्ष्य मूल्य के बारे में निष्कर्ष। अधिक वर्णनात्मक ऐसे ट्री मॉडल के नाम वर्गीकरण के पेड़ हैं !
(असतत परिणाम) या प्रतिगमन पेड़ (निरंतर परिणाम)। इन वृक्ष संरचनाओं में, पत्तियां प्रतिनिधित्व करती हैं  1वर्गीकरण और शाखाओं के संयोजन का प्रतिनिधित्व करते हैं सुविधाएँ जो उन वर्गीकरणों की ओर ले जाती हैं। यंत्र डेटा से निर्णय पेड़ उत्प्रेरण के लिए सीखने की तकनीक कहा जाता है निर्णय पेड़ सीखने, या (बोलचाल) निर्णय पेड़ [11,12]। एचआईवी संक्रमण के लक्षणों की मदद से, और उपर्युक्त बायोमार्कर, एक निर्णय ट्री मॉडल विकसित किया गया है जो यह बताएगा कि क्या व्यक्ति है एचआईवी से संक्रमित और किस चरण में है। तदनुसार विरोधी- रेट्रोवायरल थेरेपी शुरू होगी। चूंकि यह बहुत तेज है और सटीक यह एचआईवी / एड्स के लिए POC निदान में इस्तेमाल किया जा सकता है।
 Na isve-bayes: यह क्लासिफायर एक सरल संभाव्य है मजबूत के साथ बेयस प्रमेय को लागू करने पर आधारित वर्गीकरण (भोले) स्वतंत्रता धारणाएँ। एक अधिक वर्णनात्मक अंतर्निहित संभावना मॉडल के लिए शब्द होगा "स्वतंत्र सुविधा मॉडल"। सरल शब्दों में, एक भोला बेयस क्लासिफायर मानता है कि उपस्थिति (या कमी) किसी वर्ग की किसी विशेष विशेषता की उपस्थिति) से संबंधित नहीं है किसी अन्य सुविधा की उपस्थिति (या उपस्थिति की कमी) संभावना मॉडल की सटीक प्रकृति के आधार पर, भोले बेय्स क्लासिफायर को बहुत कुशलता से प्रशिक्षित किया जा सकता है पर्यवेक्षित शिक्षण सेटिंग। कई व्यावहारिक में अनुप्रयोगों, भोले Bayes के लिए पैरामीटर अनुमान मॉडल अधिकतम संभावना की विधि का उपयोग करता है [13,14]।

अन्य मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का भी उपयोग किया जाता है जैव फोटोनिक्स तकनीकों द्वारा प्रदान किए गए डेटा पर और तदनुसार मॉडल विकास और सत्यापन हो सकता है आगे की जांच के लिए किया गया।
 लक्षित आणविक इमेजिंग: इसमें विश्लेषण शामिल है माइक्रोन-स्तरीय जैविक प्रक्रियाएं। इसका विश्लेषण करने के लिए प्रयोग किया जाता है आकार और आणविक प्रणाली की भूमिका उत्पन्न करके
अणुओं से संकेत घटना। इसलिए उत्पादित छवि 3-डी स्थानिक वितरण का वर्णन करती है
ऊतक में लक्षित अणु, निर्दिष्ट करता है आणविक स्तर पर नैदानिक ​​डेटा, और दिखाता है
कार्यात्मक सेल गुण। ये गुण आवश्यक हैं इसके साथ आणविक स्तर पर एचआईवी संक्रमित कोशिकाओं का अध्ययन करने के लिए कार्यक्षमता एचआईवी [8] के नए रास्ते खोलती है
अन्य तरीके जैसे ऑप्टिकल ट्रैपिंग, दूसरा  मामले में पता लगाने के लिए ट्रैपिंग और सेल ट्रांसफ़ेक्शन का उपयोग किया जाता है !
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