28 март, 2024
ПочетнаКОРОНАНово откритие: Вештачка интелигенција детектира рани знаци на Ковид -19

Ново откритие: Вештачка интелигенција детектира рани знаци на Ковид -19

Научниците од Skoltech, Philips Research и Универзитетот Гете во Франкфурт обучија невронска мрежа за откривање аномалии на медицинските слики за да им помогнат на лекарите да прегледаат безброј скенирања.

Пријавен во IEEE Access, новиот метод е прилагоден на природата на медицинските слики и е поуспешен во откривањето на абнормалности отколку решенијата за општа намена.

Откривањето на аномалии на слики е задача која се појавува во анализата на податоците во многу индустрии. Лекарските прегледи сепак претставуваат посебен предизвик.

На алгоритмите им е многу полесно да пронајдат, да речеме, автомобил со дупната гума или скршено ветробранско стакло во серија слики на автомобили, отколку да се покаже која од рентгенските снимки покажува рани знаци на белодробна патологија, како што е почетокот на Ковид -19 пневмонија.

„Медицинските слики се тешки поради неколку причини“, објаснува професорот Школтех Дмитриј Дилов, раководител на Групата за компјутерско снимање на Институтот и виш автор на студијата. „Како прво, аномалиите се многу слични на вообичаениот случај. Клетките се слични и обично ви треба обучен експерт за да препознаете дека нешто не е во ред.

„Машините се добри во нешто што се нарекува двокласен проблем. Тогаш имате две различни класи, секоја со многу примери на обука – како мачки и кучиња. Во медицинските скенирања, нормалниот случај е секогаш многу презастапен, така што се воочуваат само неколку “аномални примери кои се појавуваат. Дури и тие имаат тенденција меѓусебно да се разликуваат, така што едноставно немате добро дефинирана класа за абнормалности”, известува Technology.

Група научници проучувале четири групи податоци од рендген слики на граден кош и хистолошки микроскопски слики на рак на дојка за да ја потврдат универзалноста на методот на различни уреди за сликање.

Иако стекнатата предност и апсолутната прецизност варираат во голема мера и зависат од односниот сет на податоци, новиот метод постојано ги надминувал конвенционалните решенија во сите разгледани случаи.

Она што го издвојува новиот метод од конкуренцијата е тоа што се обидува да го „набљудува“ општиот впечаток што може да го има експертот за скенирање преку идентификување на самите карактеристики кои влијаат на одлуките за човечките забелешки.

Она што исто така ја истакнува студијата е предложениот рецепт за стандардизирање на пристапот кон проблемот на откривање аномалии на медицинската слика, така што различните истражувачки групи можат да ги споредат своите модели на конзистентен и повторлив начин.

НАЈНОВИ ВЕСТИ

ХОРОСКОП