Des chercheurs de l’École d’ingénierie biomédicale et d’imagerie du King’s College de Londres
L'apprentissage en profondeur nécessite généralement des dizaines de milliersimages étiquetées pour de meilleures performances dans la reconnaissance des formes. C'est la partie la plus faible du développement de systèmes d'apprentissage en profondeur pour des ensembles de données d'imagerie complexes, en particulier l'IRM, qui est fondamentale pour détecter les maladies neurologiques.
« Ce modèle a rendu les tâches beaucoup plus facilesreconnaissance d'images à l'aide de l'apprentissage en profondeur, ce qui accélérera presque certainement l'avènement des lecteurs d'IRM cérébrale automatisés en clinique. Le potentiel de bénéfice pour les patients est énorme », ont noté les chercheurs.
Les scientifiques ont présenté un microscope qui permet de voir les plus petites structures cellulaires
Les auteurs de l'étude notent qu'au moins unl'obstacle à la recherche rapide a déjà été surmonté, mais d'autres problèmes doivent encore être résolus. Maintenant, les scientifiques veulent faire fonctionner leur méthode dans la plupart des hôpitaux qui utilisent des scanners différents.
Auparavant, des scientifiques de l'Université de CalifornieÀ Los Angeles, l'intelligence artificielle (IA) a été utilisée pour identifier trois nouveaux sous-types de sclérose en plaques. Les chercheurs affirment que leurs résultats aideront à identifier les personnes les plus susceptibles de voir la maladie progresser et à prédire plus efficacement le traitement.
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